Módulo M11: Análisis multivariante: Modelos de regresión

RE1: Curso Regresión lineal múltiple con predictores cuantitativos y categóricos

  • Tipo: A distancia (4 ECTS)
  • Adscrito a: Módulo M11
  • Requisitos: Conocimientos de los cursos DE0 y ST1
  • Profesor: José Blas Navarro
  • Duración: 100 horas
  • Fechas: Disponibles en el folleto
  • Evaluación: Continuada (Campus virtual)

  • Incluye:
    • 1 prueba de evaluación continuada (PEC)

El modelo de regresión lineal se aplica si la variable respuesta es cuantitativa. Se enseña a ajustar modelos con variables predictoras cuantitativas y/o categóricas y a realizar análisis de residuales para comprobar el ajuste y las condiciones de aplicación.
Se aprende a construir un modelo con propósito predictivo, a preparar tablas pronósticas y a medir el efecto de una exposición en presencia de variables de confusión y de interacción.

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RE2: Curso Regresión logística, de Poisson y binomial negativa

  • Tipo: A distancia (4 ECTS)
  • Adscrito a: Módulo M11
  • Requisitos: Conocimientos del curso RE1
  • Profesor: José Blas Navarro
  • Duración: 100 horas
  • Fechas: Disponibles en el folleto
  • Evaluación: Continuada (Campus virtual)

  • Incluye:
    • 1 Stage (Madrid y Barcelona)
    • 1 prueba de evaluación continuada (PEC)

Los modelos de regresión logística se usan cuando la variable respuesta es categórica y los de regresión de Poisson o binomial negativa cuando la respuesta es el resultado de un recuento.
Se enseña a construir modelos, a preparar tablas pronósticas y a medir el efecto de una exposición en presencia de variables de confusión y de interacción.

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RE3: Curso Análisis de la supervivencia y modelos de Cox

  • Tipo: A distancia (4 ECTS)
  • Adscrito a: Módulo M11
  • Requisitos: Conocimientos del curso RE1
  • Profesor: José Blas Navarro
  • Duración: 100 horas
  • Fechas: Disponibles en el folleto
  • Evaluación: Continuada (Campus virtual)

  • Incluye:
    • 1 prueba de evaluación continuada (PEC)

El análisis de la supervivencia se utiliza en estudios de seguimiento para describir la probabilidad de ocurrencia de un evento y la evolución de la tasa de incidencia a lo largo del tiempo.
En primer lugar se explican las estimaciones Kaplan-Meier y Actuarial de la curva de supervivencia. Seguidamente se trata el modelo de riesgos proporcionales de Cox que permite analizar el efecto, sobre la tasa de riesgo, de un conjunto de factores pronósticos cuantitativos y categóricos que pueden cambiar a lo largo del seguimiento.
Se enseña a construir un modelo de Cox con propósito predictivo, a preparar tablas pronósticas y a medir el efecto de una exposición en presencia de variables de confusión y de interacción.
Por último se tratan los modelos riesgos competitivos y eventos recurrentes.

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