Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa
Universidad Pública de Navarra
| Código: 740106 | Asignatura: Bioestadística avanzada | ||||
| Créditos: 4 | Tipo: | Curso: NULL_VALUE | Periodo: Anual | ||
| Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
| Profesorado: | |||||
| ETXEBERRIA ANDUEZA, JAIONE (Resp) [Tutorías ] | ADIN URTASUN, ARITZ [Tutorías ] | ||||
Descripción/Contenidos
El programa de la asignatura desarrolla las herramientas estadísticas más importantes y avanzadas en el ámbito de las Ciencias de la Salud y se realizan prácticas con el uso de software gratuito
Resultados aprendizaje
Al finalizar la asignatura el/la estudiante será capaz de:
- RA 2. Reconocer y manejar conceptos, terminología, variables y herramientas propias de estudios de investigación en campos específicos de ciencias de la salud
- RA 22. Desplegar habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
Metodología
| Actividad formativa | Horas Presenciales | Horas No presenciales |
| A-1 Clases teóricas | 16,6 | |
| A-2 Prácticas | 16,6 | |
| A-3 Debates, puestas en común, tutoría grupos | 4,6 | |
| A-4 Elaboración de trabajo | 23,3 | |
| A-5 Lecturas de material | 20 | |
| A-6 Estudio individual | 16 | |
| A-7 Tutorías y Exámenes | 0,6 | 2 |
| Total | 39 | 61 |
Evaluación
| Resultados de aprendizaje | Actividad de evaluación | Peso (%) | Carácter recuperable | Nota mínima requerida |
| RA2, RA22 | Trabajo individual y/o casos | 60 | Sí | |
| RA2, RA22 | Exposición y defensa pública de un trabajo | 30 | Sí | 5 sobre 10 |
| RA2, RA22 | Observación y notas del profesor (Debates en clase) | 10 | No |
Temario
Tema 1. Introducción a los modelos mixtos
1.1 Introducción y definición de conceptos básicos y terminología. Efectos fijos y aleatorios
1.2 Modelos lineales mixtos
1.3 Criterios de selección y diagnóstico de modelos
1.4 Modelos lineales generalizados mixtos
Tema 2. Introducción a la Inferencia Bayesiana
2.1 Introducción. Conceptos básicos de la inferencia bayesiana
2.2 Introducción al paquete R-INLA. Ejemplos
2.3 Criterios de selección de modelos Bayesianos
Tema 3. Introducción a la Representación Cartográfica de Enfermedades
3.1. Introducción a la Representación Cartográfica de Enfermedades y epidemiología espacial. Datos de área
3.2. Introducción a los paquetes de R para el análisis espacial. Paquete bigDM
3.3. Visualización de datos espaciales y análisis exploratorio
3.4. Modelos espaciales en Disease Mapping
Tema 4. Modelización avanzada en Representación Cartográfica de Enfermedades
4.1. Introducción a modelos multivariantes espaciales. Modelos de componentes compartidas
4.2. Modelización espacio-temporal
Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
Bibliografía para el alumnado
- Pinheiro JC and Bates DM (2000). Mixed-effects models in S and S-Plus. Springer.
- Gómez-Rubio V (2020). Bayesian inference with INLA. CRC Press.
- Blangiardo M and Cameletti M. (2015). Spatial and spatio-temporal Bayesian models with R-INLA. John Wiley & Sons.
Bibliografía para el profesor
- Etxeberria, J., Goicoa, T., and Ugarte, M.D. (2022), Using mortality to predict incidence for rare and lethal cancers in very small areas. Biometrical Journal, online first. https://doi.org/10.1002/bimj.202200017.
- Gelman A, Carlin JB, Stern HS, et al. (2013). Bayesian data analysis (Third Edition). CRC press.
- Goicoa T, Ugarte MD, Etxeberria J, and Militino AF. (2016). Age¿space¿time CAR models in Bayesian disease mapping. Statistics in Medicine, 35(14), 2391-2405.
- Lawson, A.B. Banerjee, S. , Haining, R. and Ugarte, M.D. (Eds) (2016). Handbook of Spatial Epidemiology. CRC Press.
- Ugarte MD, Adin A, Goicoa T, and Militino AF. (2014). On fitting spatio-temporal disease mapping models using approximate Bayesian inference. Statistical Methods in Medical Research, 23(6), 507-530.