Cursillos


Cursillo 1. Introducción al Aprendizaje Estadístico

  • Juan David Ospina Arango, PhD., Grupo Bancolombia, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia

En este curso se hace un recorrido práctico por algunas de las técnicas de aprendizaje estadístico más representativas. El viaje comienza por los modelos de regresión lineal múltiple y regresión logística clásicos para luego abordar sus versiones no lineales y no paramétricas. Posteriormente se visitan los modelos basados en árboles (CART bosques aleatorios), luego se pasa a las máquinas de soporte vectorial y se finaliza con las redes neuronales artificiales y los métodos de aprendizaje profundo. Los asistentes verán aplicaciones de estos modelos y se darán pistas sobre cuándo es mejor utilizar alguno en particular.

Cursillo 2. Cursos de Introducción a la Estadística. Ideas para su Diseño y Desarrollo

  • Pere Grima Cintas, PhD., Universitat Politècnica de Catalunya,  Barcelona, España
  • Roberto Behar Gutiérrez,  PhD., Universidad del Valle, Cali,Colombia

Partiendo de la idea general de que en un curso introductorio es mejor transmitir motivación e interés que conocimientos, nuestro objetivo será presentar ideas y experiencias que permiten generar una actitud positiva hacia la estadística y tomar conciencia de sus amplias posibilidades de uso. Se discutirá cuáles son las ideas clave que debemos transmitir al estudiante y cómo hacerlo para que se mantengan de forma duradera.

Cursillo 3. Statistical methods in big data analysis (Métodos estadísticos en el análisis de datos masivos)

  • Ramón Giraldo Henao, PhD., Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia

Cursillo 4. Introducción a Métodos Computacionales para Estadística Bayesiana Usando NIMBLE

  • Abel Rodriguez, PhD., University of   California, Santa Cruz, Estados Unidos

Cursillo 5. Pendiente de definir

  • Franciso Louzada Neto, PhD., Universidade de Sao Paulo (USP), Brasil

Cursillo 6. Some Applications of Parametric Bootstrap, Bayesian, and Other Simulation Based Methods to Reliability Data Analysis

(Se dictará en español)
  • Luis Alberto Escobar Restrepo, PhD., Lousiana State University, Estados Unidos.

In the last twenty years or so, reliability data analysis has been highly in- fluenced by statistical methods that are based on simulation or re-sampling methods. The development of the theory and improvements in computational capabilities have made the use of such methods feasible. The availability of easy to use software for implementation of these techniques is facilitating the popularization of their use. This short course will have three modules illustrating the use of parametric Bootstrap, Bayesian, and a combination of simulation and asymptotic techniques to handle applications in reliability related problems. The focus will be the motivation for the use of the techniques, the main assumptions for the applicability, the difficulties in implementing what might look like straight forward work to do, the nature of the re-sampling used in each case, and the inherent risks for misuses. The presentation will include examples for estimating service life, interval estimation of critical parameters, assessment of meeting reliability standards, prediction intervals and calibration of approximated prediction regions.

Cursillo 7. R -- from basics to handling large data.

  •  Nicholas Tibor Longford, PhD., Imperial College London, Inglaterra

The course will start with a brief review of the main features of R -- the language for statistical computing and graphics, and will continue with illustrations and hands-on exercises of increasing complexity with the aim of generating an appreciation of the full potential of the software for the current challenges in statistical computing.

  • Session 1
    • R as a calculator.
    • Programming in R
    • Graphics
  • Session 2
    • User defined functions
    • Principles of good programming. Working with objects
    • Statistics at your fingertips.
  • Session 3
    • Working with large datasets
    • Simulations
    • Examples and illustrations

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