Integrante del DIP en Seminario de Estadística

“Un enfoque funcional para datos astroestadísticos”, se tituló la conferencia del profesor francés Matthieu Saumard en el segundo día de este evento, al que asistió Iván Etcheverría, miembro del Departamento de Investigación del Instituto (DIP).

“Esta aplicación es para conocer los parámetros importantes de una estrella en el cielo. Los resultados de este trabajo son buenos para los astroestadísticos, ya que es la primera vez que los métodos de datos funcionales son utilizados por estos profesionales”, informó el profesor del Instituto de Estadística PUCV.

Este trabajo es realizado en colaboración con los académicos Michel Cure y Sylvain Robbiano, ambos académicos del Instituto de Física y Astronomía de la Universidad de Valparaíso.

Asimismo el doctor Saumard se ha adjudicado proyectos Fondecyt relacionados con la citada materia de investigación.

Cabe señalar, que el académico es doctor en Matemáticas y Aplicaciones del Institut National des Sciences Appliquées de Rennes, Francia (2013) y su área de interés son los datos funcionales.

Presentación de Posters

En la tarde del segundo día de SEV2014 alumnos del Instituto de Estadística PUCV presentaron sus posters con investigaciones.

“Como en la escuela es muy difícil darle la validez a un instrumento , esta teoría pretende que a través de la expectativa del profesor se obtenga un indicador que sea útil. Solamente usando la expectativa del profesor voy a lograr que su instrumento sea confiable”, informó el estudiante.

Por su parte, Maximiliano Morales, presentó su poster sobre “Procesos de Markov deterministas por pedazos”.

“Lo que trato de mostrar en este trabajo que realizamos con la profesora Alejandra Christen fue comprobar via simulaciones una propiedad asintótica descrita en un artículo que estudiamos. A través de unos histogramas comparamos distribuciones de probabilidad y finalmente se comprobó la propiedad”, indicó el alumno.

Por último, la alumna Anita Villalón explicó su poster sobre la utilización de los procesos de Markov pero para un modelo epidémico.

“Nosotros nos basamos en un artículo de Damian Clancy, que propone utilizar distribuciones positivas generales para el tiempo de infección en lugar de la usualmente utilizada que es exponencial con media 1/gamma, que no siempre es realista. Para que sea más realista nosotros usamos los procesos de Markov determinstas por pedazos”, puntualizó la alumna.