Inicio: 11/07/2015
Fin: 11/07/2015
PRESENTACIÓN
La maestría en Estadística está organizando el primer Encuentro Internacional de Estadística que se realizará este Sábado 11 de Julio del 2015 en el campus de la Pontificia Universidad Católica del Perú. La participación en este evento es gratuita previa inscripción. Las vacantes son limitadas. La finalidad de este encuentro es difundir las investigaciones que profesores, de la maestría y de universidades de Brasil y Chile con los que mantenemos contacto, vienen actualmente desarrollando. Adicionalmente, se desarrollará un taller sobre modelos lineales mixtos
PROGRAMA
9:00am – 9:45am CONFERENCIA 1
Título: Modelos de regresión para datos acotados e inflacionados.
Ponente: Ph.D. Luis Valdivieso – PUCP
9:00am. – 10:30am. CONFERENCIA 2
Título: Recent advances in censored regression models.
Ponente: Dr. Mauricio Castro – Universidad de Concepción – Chile
10:30am – 10:45am Coffee Break
10:45am – 11:30am CONFERENCIA 3
Título: Estudios de racimos aleatorizados: Variaciones en el diseño de cuñas escalonadas.
Ponente: Ph.D. Giancarlo Sal y Rosas – PUCP
11:30am – 12:15pm CONFERENCIA 4
Título: Modelos de regresión para datos censurados con aplicaciones en R
Ponente: Dr. Víctor Hugo Lachos – Universidade Estadual de Campinas – Brasil
12:15pm – 3:00pm Descanso
3:00pm – 7:00pm TALLER
Título: Taller de Modelos Lineales Mixtos.
Ponente: Dr. Mauricio Castro – Universidad de Concepción – Chile y Dr. Giancarlo Sal y Rosas – PUCP
PONENTES
Dr. Víctor Hugo Lachos
El Dr. Victor Hugo Lachos obtuvo su Doctorado en la Universidad de Sao Paulo, Brasil y es actualmente profesor asociado de la Universidad de Campinas, Brasil.
Dr. Mauricio Castro
El Dr. Mauricio Castro obtuvo su Doctorado en Estadística en la Universidad Católica de Chile y es actualmente profesor asociado de la Universidad de Concepción en Chile.
Ph.D. Luis Valdivieso
El Ph.D. Luis Valdivieso obtuvo su Ph.D. en Mathematics en la Katholieke Universiteit Leuven de Bélgica y es actualmente profesor principal y director de la Maestría en Estadística de la Pontificia Universidad Católica del Perú.
Ph.D. Giancarlo Sal y Rosas
El Ph.D. Giancarlo Sal y Rosas es Ph.D. en Bioestadística de la University of Washington, USA y es actualmente profesor asociado y docente de la Maestría en Estadística de la Pontificia Universidad Católica del Perú.
ORGANIZADO POR
Maestría en Estadística de la Pontificia Universidad Católica del Perú
Grupo de Modelos Matemáticos y Estadísticos para la Evaluación
Proyecto FIncyt 452-PNICP-ECIP-2014 «Modelamiento Estadístico de Datos Longitudinales con Aplicaciones al Virus De Inmunodeficiencia Humana (VIH)»
Proyecto DGI – PUCP 2014-0017 – 0070 «Statistical Methods for Cluster Randomized Trial»
Proyecto DGI – PUCP 0065-2014 «Modelos de Regresión para variables limitadas»
Proeycto DGI – PUCP 2015 – 0074 «Statistical methods for survival data and mixed effect regression models for proportions»
LUGAR
Conferencias: Aula Z312 (Pabellón Z)
Taller: Aula N422 (Edificio Mac Gregor)
INSCRIPCIÓN
Deben inscribirse enviando un correo a m_estadistica@pucp.edu.pe indicando nombres, apellidos y número de DNI. Las vacantes son limitadas.
INFORMES
Elizabeth Paredes
Secretaría de la Maestría en Estadística
Teléfono: 626-2000 anexo 5143
E-mail: m_estadistica@pucp.edu.pe ó paredes.elizabeth@pucp.edu.pe
RESUMEN DE LAS CONFERENCIAS Y TALLER
CONFERENCIA 1
Modelos de regresión para datos acotados e inflacionados.
Ph.D. Luis Valdivieso
En esta conferencia daremos una breve introducción a los modelos de regresión en los cuales la variable dependiente es acotada y puede tomar con probabilidad no nula algunos de sus valores extremos. Presentaremos los diferentes modelos propuestos para analizar la relación de esta variable con un conjunto de variables explicatorias y mostraremos un nuevo modelo de regresión Beta inflacionado a la media. Las ventajas y desventajas de este nuevo modelo se discutirán mediante un estudio de simulación y la aplicación a dos casos reales; uno que mide la efectividad de un tratamiento en sujetos que sufrieron un ataque cerebrovascular y otro asociado a la determinación de los factores que afectan a la proporción de deuda en una empresa.
CONFERENCIA 2
Recent advances in censored regression models.
Dr. Mauricio Castro
The problem of estimation for a regression model where the dependent variable is limited has been studied in different fields, principally in clinical essays and health studies. Most of the results on the normal regression model with a censored response variable are based on the development of the so-called Tobit model (see Tobin, 1958; Arellano-Valle, Castro, González-Farías and Muñoz-Gajardo, 2012); where the response variable of theoretical interest, is censored. Moreover, the existence of time-varying covariates, non-linear relationships between the response and covariables and measurement error components are frequently observed in longitudinal data. Thus, the objective of this talk is to present a review of my recent research on robust modeling of censored data based on the scale mixtures of normal distributions.
CONFERENCIA 3
Estudios de racimos aleatorizados: Variaciones en el diseño de cuñas escalonadas.
Ph.D. Giancarlo Sal y Rosas
Los estudios de racimos aleatorizados se han popularizado entre los investigadores en ciencias biomédicas en los últimos 15 años. En este tipo de estudios, grupos o conjuntos (en lugar de individuos) son aleatorizados a las condiciones experimentales bajo el estudio. En particular un diseño de cuñas escalonadas es aquel diseño de racimos aleatorizados donde todos los racimos empiezan al mismo tiempo pero las condiciones experimentales son introducidas progresivamente en estos. En esta charla discutiré una variación de este último diseño en el que por consideraciones logísticas y de presupuesto no todas los racimos inician el estudio al mismo tiempo. Describiré como esta variación modifica la estimación del tamaño de muestra y el poder del estudio.
CONFERENCIA 4
Modelos de regresión para datos censurados con aplicaciones en R
Dr. Víctor Hugo Lachos
Asumir que las observaciones siguen una distribución normal es una suposición rutinaria en los modelos lineales para datos censurados. Sin embargo, esta suposición puede no ser realista, ocultando características importantes que están presentes en los datos. Así, es conveniente considerar familias paramétricas de distribuciones que sean flexibles para capturar una amplia variedad de comportamientos simétricos. En este sentido, este seminario tiene como objetivo presentar un estudio de inferencia clásica en modelos lineales para datos censurados (izquierda, derecha o intervalar) sobre distribuciones más robustas que la normal. La metodología propuesta será aplicada a conjuntos de datos reales utilizando la Libreria del R: SMNCensReg.
TALLER DE MODELOS LINEALES MIXTOS
Dr. Mauricio Castro
Dr. Giancarlo Sal y Rosas
En diversos estudios es necesario analizar datos considerando la posible correlación que puede tener un grupo de respuestas. Este tipo de datos se encuentran frecuentemente en áreas como educación, salud, entre otras. Los Modelos Lineales Mixtos permiten precisamente tomar en cuenta esta posible correlación entre las respuestas. En este taller daremos una introducción a estos modelos en base a casos reales, enfatizando la implementación e interpretación de estos usando el software estadístico R en el análisis de estos modelos.