<p style="text-align: justify;">En este breve curso se introducirá al 
alumno en el análisis espacial de datos de área con aplicaciones en el 
ámbito de la representación cartográfica de enfermedades (en inglés 
"disease mapping").</p>
<p style="text-align: justify;">Los modelos se ajustarán desde un punto 
de vista completamente Bayesiano, utilizando aproximaciones de Laplace e
 integración numérica como alternativa a los métodos MCMC (métodos de 
Monte Carlo basados en cadenas de Markov), que en este ámbito pueden 
resultar computacionalmente prohibitivos. Se mostrará con detalle cómo 
ajustar los modelos en R.</p>
<p style="text-align: justify; padding-left: 30px;"><strong>Primera sesión</strong>: Jueves, 21 de diciciembre, de 16:30 a 18:30</p>
<ul style="list-style-type: disc;"><li style="text-align: justify; padding-left: 30px;">Introducción. Modelo clásico de estimación de riesgos. Limitaciones.</li><li style="text-align: justify; padding-left: 30px;">Modelos que incorporan dependencia espacial.</li><li style="text-align: justify; padding-left: 30px;">Introducción a la inferencia Bayesiana con INLA.</li></ul>
<p style="text-align: justify; padding-left: 30px;"><strong>Segunda sesión</strong>: Viernes, 22 de diciembre, de 9 a 11</p>
<ul style="list-style-type: disc;"><li style="text-align: justify; padding-left: 30px;">Ajuste de modelos 
espaciales con INLA. Representación gráfica de los resultados. 
Extensiones a los modelos espacio-temporales (esto si da tiempo).</li></ul>
<p style="text-align: justify;">Nota: Para la parte práctica, se recomienda traer ordenador portátil con el software R instalado.</p>