Docente:
Dra. Mónica Balzarini
Dra. María del Pilar Díaz 
Dra. Margarita Díaz

Carga horaria:
40 horas. 

Breve descripción: 
Presenta aproximaciones metodológicas para el análisis de datos correlacionados en el tiempo y/o en el espacio a través de modelos para variables aleatorias cuantitativas, tanto continuas como discretas. Se abordan casos de estudio desde los modelos lineales clásicos hasta los modelos lineales generalizados mixtos. El curso resume estrategias para el ajuste y la evaluación de una amplia gama de modelos estadísticos. 

Contenidos mínimos: 
Datos longitudinales. Correlaciones inducidas y directas en modelos mixtos. Familias de modelos. Modelos marginales basados en verosimilitud. Ecuaciones de estimación generalizada. Otros métodos de estimación. Modelos no lineales con datos agrupados. Modelos estadísticos para datos espaciales.

Bibliografía:
Molenberghs, G. and Verbeke, G. (2006). Models for Discrete Longitudinal Data. Springer Series in Statistics. Springer Science + Business Media, LLC. Scabenberger, O. and Gotway, C. (2005). Statistical Methods for Spatial Data Análisis. Text in Statistical Sciece. Chapman Hall. CRC. Littell R. C, Milliken A. G, Stroup W. W, Wolfinger R. D, Schabenberger O (2006). SAS for Mixed Models, Second Edition. SAS Institute Inc., Cary, NC, USA. SAS