Estadística y Aplicaciones


Esta línea de investigación tiene como propósito el estudio de fenómenos aleatorios o problemas que presentan elementos de incertidumbre, con el fin de describir, explicar y/o predecir su comportamiento para tomar las mejores decisiones basadas en evidencias. Se estudian, plantean y desarrollan estrategias novedosas relacionadas con los métodos estadísticos, teorías, metodologías computacionales y programas o algoritmos que resuelvan problemas propios de la estadística, así como el manejo y construcción de modelos estadísticos que ayuden a hacer contribuciones en las áreas de la Biología, Ciencias de la Salud, Ingeniería, Medio Ambiente y Educación, entre otras áreas de la ciencia.

Los problemas generales que estudiamos se enfocan principalmente a:

  1. Realizar estudios de temas teóricos y/o aplicados relacionados con muestreo estadístico para respuestas sensibles, de satisfacción de usuarios y de medio ambiente.
  2. Resolver problemas de inferencia estadística desde la perspectiva clásica o Bayesiana. La estimación puede considerar solo la información en los datos mediante su distribución de probabilidad conjunta, o bien incorporando información de los parámetros de interés a través de distribuciones de probabilidad a priori. Se desarrollan trabajos sobre muestreo, modelos lineales mixtos, modelos espaciales, modelos de ecuaciones estructurales y técnicas meta-análisis en red, entre otros.
  3. Resolver problemas inversos en ecuaciones diferenciales desde la perspectiva Bayesiana, en donde la solución a tales problemas se entiende como la distribución de probabilidad final de los parámetros de interés que identifican el modelo matemático. Se abordan problemas teóricos y de aplicaciones adaptando modelos matemáticos existentes que presentan comportamiento de dinámica caótica, problemas de valor inicial, valores límite o mixtos, mal condicionados o de retardo no lineal, en donde el interés es estimar parámetros del modelo y/o hacer predicciones.

 

El grupo de investigadores de esta LIES está constituido por:

 

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