Modelos lineales generalizados (MLG), modelos aditivos generalizados (MAG) y modelos no lineales (MNL): conceptos, implementación y utilización en estudios ornitológicos

En los últimos años se ha dado un crecimiento sostenido en la utilización de Modelos Lineales Generalizados (MLG) aplicados a estudios ecológicos y ornitológicos. Este tipo de modelos ofrece una alternativa robusta y muy versátil respecto a la estadística paramétrica clásica, permitiendo el análisis de variables respuesta con diversas distribuciones del error. De hecho, los MLG se han convertido en una de las metodologías más utilizadas para realizar análisis estadísticos inferenciales con un enfoque regresivo. A diferencia de un MLG en el cual las variables predictoras se relacionan con la variable respuesta en base a parámetros estimados, el predictor lineal de un Modelo Aditivo Generalizado (MAG) implica una suma de términos que incorpora funciones suaves de las variables predictoras. Así, los MAG son particularmente útiles cuando la relaciones entre las variables predictoras y la respuesta no pueden ser descriptas por formas funcionales simples basadas en parámetros o por relaciones monótonas. En este sentido, los MAG son muy flexibles, permitiendo la interpretación (de manera gráfica) de relaciones complejas que no pueden ser sintetizadas por parámetros. Por otro lado, los modelos no lineales (MNL) han sido ampliamente utilizados en estudios ornitológicos. Estos modelos son muy versátiles ya que incorporan parámetros que se relacionan en forma no lineal, siendo la mejor opción para analizar el crecimiento corporal y otras variables de esa índole. De hecho, estos modelos son particularmente interesantes porque pueden estar compuestos por parámetros que tienen un significado biológico (como tamaño adulto estimado, tasa de crecimiento y edad al máximo crecimiento). Al igual que en los MLG y MAG, estos modelos poseen un enfoque regresivo que permite evaluar la influencia de variables predictoras, pero en este caso, permiten hacerlo sobre cada uno de los parámetros que componen al modelo de crecimiento. Los tres tipos de análisis -MLG, MAG y MNL- pueden ser implementados en el programa R, y permiten considerar medidas repetidas y observaciones no independientes (extendiéndose así a las versiones mixtas MLGM, MAGM y MNLM, respectivamente), definir estructuras de correlación y modelar diferencias en la dispersión. El objetivo principal de este curso es brindar una introducción básica en lo referente a los fundamentos y a su aplicación a ejemplos ornitológicos, de los MLG, MAG, MNL, y sus extensiones a modelos mixtos (MLGM, MAGM y MNLM). A través de clases teóricas, se brindará un sucinto fundamento teórico y se describirá su aplicación utilizando publicaciones recientes en revistas ornitológicas. Asimismo, en forma práctica, se brindarán las herramientas para que los participantes puedan implementar este tipo de análisis en R, un programa de libre acceso y utilización. El curso será teórico-práctico, con teoría impartida por el docente y actividades prácticas donde los participantes realizarán los análisis -en forma guiada- en sus propias computadoras con los programas R y RStudio, los cuales serán provistos por el docente previo al inicio del curso.