Escuela de Estadística

 

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  • Regresión y Predicción Open or Close

    En la línea de investigación de regresión se ha trabajado en aplicaciones de la suavización y la regresión no paramétrica y se ha evolucionado en particular en el campo de las aplicaciones más diversas. Se destacan la producción de modelos para pronosticar por una parte, la demanda de energía eléctrica y por otra parte, su precio diario por kilovatio-hora en la bolsa. De igual manera, se ha trabajado con el modelo aditivo generalizado para la modelación de la contaminación. Otro de los objetivos del grupo INFERIR ha sido la modelación de variables climáticas, específicamente la temperatura y la precipitación, a través de modelos lineales mixtos y mixtos generalizados.

    En esta línea de investigación también se ha avanzado en la investigación referente a outliers en modelos mixtos y en la distribución nula de la prueba de la razón de verosimilitud, cuando se necesitan comparar modelos mixtos con errores independientes y modelos correlacionados espacial o temporalmente, en el caso de errores que siguen una distribución normal. En el contexto del modelo lineal mixto generalizado, se ha incorporado la estimación bayesiana de parámetros, en modelos con respuesta binaria. Recientemente, se han integrado a esta línea de investigación, la modelación de variables de contaminación y de variables climáticas a través de regresión para datos funcionales y de regresión para datos funcionales de efectos mixtos.

  • Control de Calidad Open or Close

    En los problemas de calidad, el papel de la estadística es ampliamente reconocido. Sin embargo, la utilización del control estadístico de calidad en la solución de problemas reales en el sector productivo no ha sido generalizada, salvo en escasas situaciones.

    En esta área INFERIR ha venido investigando en el control de calidad multivariante. De igual manera, se han realizado investigaciones sobre intervalos de confianza construidos mediante aproximación normal y bootstrap paramétrico para los parámetros de la distribución Weibull, en el contexto de análisis de tiempos de falla.

  • Análisis de Datos Open or Close

    La línea de análisis de datos es la más diversa de las actuales líneas de investigación de INFERIR. INFERIR ha venido trabajando en el diseño y validación de indicadores para el Gobierno Nacional, diseños de muestreo para evaluar problemas de contaminación ambiental, problemas de análisis multivariado de datos, problemas en la educación estadística y problemas de caos y complejidad. De igual manera, se ha investigado en análisis de múltiples tablas de datos mixtos vía Partial Least Square (PLS).

  • Bioestadística Open or Close

    La línea de investigación en Bioestadística ha apoyado las investigaciones del Departamento de Biología de la Universidad del Valle. De igual manera, ha realizado trabajos conjuntos de investigación con Centros de Investigación Agrícola como CIAT (Centro Internacional de Agricultura Tropical) y CENICAÑA (Centro de Investigación de la Caña de Azúcar). En el año 2011 INFERIR inició su trabajo de investigación en salud, integrando esta temática a la línea de Bioestadística. El trabajo inició con los proyectos de investigación “Construcción de una metodología estadística para el análisis temporal de la evaluación de los neonatos con bajo peso nacidos en el Hospital Universitario del Valle” y “Construcción de curvas de crecimiento en recién nacidos prematuros y con bajo peso para la población de neonatos del Hospital Universitario del Valle”. Los proyectos en mención fueron financiados por COLCIENCIAS, en el marco de la convocatoria de Jóvenes Investigadores de los años 2011 y 2012, respectivamente. En el año 2013, en el marco de esta misma convocatoria, se modeló la probabilidad de recurrencia- persistencia de cáncer diferenciado de tiroides. Actualmente, se está realizando la investigación “Construcción de una Metodología Estadística para la Modelación Geoespacial de la Ocurrencia de Tres Tipos de Cáncer Infantil en la Ciudad de Santiago de Cali”, en el marco de la convocatoria de Joven Investigador 2014. De igual manera, dos trabajos de investigación de maestría en Estadística se están desarrollando en esta línea de investigación. Otra de las temáticas de esta línea de investigación, ha sido el problema de datos de omisión y su modelación en estudios longitudinales, con aplicaciones a problemas de salud.