Análisis de series de tiempo para datos biomédicos con uso de R

   Muchos conjuntos de datos importantes en salud, corresponden a series temporales. Existen métodos estadísticos poderosos, que permiten mediante su correcta aplicación, el análisis, el control, e incluso la predicción de variables relacionadas con la salud humana. Estas herramientas son de fácil y económica aplicación gracias a la existencia del potente software libre R. 

   Identificación, análisis, tratamiento , control y predicción de series de tiempo de datos biomédicos y de salud. 

• Aplicar la modelación ARIMA de series de tiempo para el análisis y predicción de series temporales.
• Identificar una serie temporal y determinar sus características esenciales.
• Realizar análisis exploratorio, gráfico y análisis clásico de las series de tiempo.
• Usar el software libre R en relación a los puntos anteriores

• Conceptos y aspectos del software libre R
• Identificación de series temporales, definición y ejemplos
• Determinación de las características de una serie
• Modelos simples para series temporales
• Análisis exploratorio: gráficos y análisis clásico
• Correlación, medidas de dependencia y suavizamiento
• Regresión clásica
• Series estacionarias, modelos autorregresivos y de medias móviles
• Modelación ARIMA y SARIMA
• Estimación y Predicción
• Construcción y elección de modelos
• Aplicación a datos reales

Estudiantes, Profesores y Profesionales del ámbito de las ciencias biomédicas que requieran formación para el tratamiento, análisis, control y predicción de series de tiempo. 

En el curso se realizarán:

Clases presenciales teórico-practicas con uso intensivo del software R, tareas personales y un trabajo final grupal con datos reales. 

Las/os estuadiantes deben llevar a la clase un notebook con los programas R y RStudio (ambos softwares libres y seguros) previamente instalados.

• Este curso es evaluado
• Trabajo grupal