Conferencias y Talleres
Conferencias
Prof. Dr. Florian Hartig
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)
Dr. Raúl Macchiavelli
Departamento de Ciencias Agroambientales, Universidad de Mayagüez
C II. Regresión de Poisson con datos censurados(Presentación de la conferencia aquí)
Prof. Dr. Andreas Mayr
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)
Prof. Dra Anabel Forte
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)
Dr. Walter Sosa Escudero
Universidad de San Andrés
C VI. Estadística y ciencia de datos para la predicción. Una larga saga de éxitos, yerros y desafíos
Dr. Rodolfo J. C. Cantet
Universidad de Buenos Aires
C VII. Inferencia causal y Markoviana en la predicción de caracteres complejos empleando datos, ancestría e información genómica.
Talleres
Dr. Pablo Inchausti
Departamento de Ecología y Evolución, Universidad de la República
T I. Regresión ordinal y multinomial(Presentación del taller aquí)
Dra. Maria Eugenia Szretter Noste
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)
Dra. Paula Risso
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)
Lic. Iván Barberá
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)
Dr. Juan Antonio Carbonell-Asins
INCLIVA Instituto de Investigación Sanitaria, Universidad de Valencia
T V. Análisis de supervivencia en presencia de riesgos competitivos(Video del taller aquí)
Dra. Lucía Babino
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)
Dr. Maximilian Pichler
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)