Conferencias GAB 2024

Conferencias y Talleres

Conferencias

Faculty of Biology and Pre-Clinical Medicine, University of Regensburg

C I. Can Predictive Machine Learning Models be used for Statistical Inference?

(Video de la conferencia aquí)

Departamento de Ciencias Agroambientales, Universidad de Mayagüez

C II. Regresión de Poisson con datos censurados

(Presentación de la conferencia aquí)

Institute of Biomedical Statistics, Computer Science and Epidemiology, Universidad de Regensburg

C III. Modelar múltiples variables de respuesta conjuntamente: boosting para la regresión distribucional y la regresión copular de distribuciones multivariantes

(Video de la conferencia aquí)

Departamento de Estadística e Investigación Operativa, Universidad de Valencia

C IV. ¿Demasiadas variables? Una perspectiva general de la reducción de la dimensionalidad

(Video de la conferencia aquí)

Highland Statistics Ltd.

C V. Los errores más comunes al analizar datos biológicos

Universidad de San Andrés

C VI. Estadística y ciencia de datos para la predicción. Una larga saga de éxitos, yerros y desafíos

Universidad de Buenos Aires

C VII. Inferencia causal y Markoviana en la
predicción de caracteres complejos
empleando datos, ancestría e información
genómica.

Universidad Nacional de Córdoba

C VIII. NAVURE Software Estadístico

Talleres

Departamento de Ecología y Evolución, Universidad de la República

T I. Regresión ordinal y multinomial

(Presentación del taller aquí)

Instituto de Cálculo, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires – CONICET

T II. Variables predictoras co-lineales: Ridge y Lasso como métodos alternativos de selección

(Presentación del taller aquí)

Facultad de Ciencias Veterinarias y Centro Universitario de Farmacología, Universidad Nacional de La Plata

T III. Estadística frecuentista y bayesiana: dos miradas de un mundo regido por la sensibilidad

(Material del taller aquí)

Instituto de Investigaciones en Biodiversidad y Medioambiente (INIBIOMA), CONICET – Universidad Nacional del Comahue

T IV. Deconstruir el modelado no eStan complicado. Una introducción a Stan

(Material del taller aquí)

INCLIVA Instituto de Investigación Sanitaria, Universidad de Valencia

T V. Análisis de supervivencia en presencia de riesgos competitivos

(Video del taller aquí)

(Presentación del taller aquí)

Instituto de Cálculo, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires – CONICET

T VI. ¿Se puede inferir causalidad a partir de estudios observacionales?

(Presentación del taller aquí)

Faculty of Biology and Pre-Clinical Medicine, University of Regensburg

T VII. Training and Interpreting Deep Neural Networks with the cito R Package

(Video del taller aquí)

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