El aumento en la cantidad y complejidad de la información que se genera en el ámbito de las Ciencias de la Salud, exige disponer de técnicas flexibles y potentes de regresión que vayan mas allá del clásico modelo lineal.

El curso procura brindar herramientas aplicadas, provenientes

principalmente de la estadística, útiles para la descripción, el

análisis y el modelado de datos numéricos (regresión) en un contexto científico interdisciplinario. Todas las técnicas estudiadas son

implementadas en el entorno de código abierto R, y ejemplificadas con conjuntos de datos

reales. El enfoque particular del curso se centra en los datos y

en la selección de métodos de análisis que se ajustan a ellos. Se

intentará dotar al estudiante del conocimiento de una amplia

variedad de técnicas útiles que extienden las metodologías clásicas (lineales) de regresión. Un énfasis especial se dedica a las novedosas técnicas de descripción y visualización de datos disponibles en el entorno de programación R.

Asimismo, el curso no intenta profundizar en los fundamentos

teóricos, yanyo matemáticos como computacionales, subyacentes a las técnicas utilizadas.