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20 Enero 2017: Estadística y computación en diversas aplicaciones

Este martes, se realizó el 12th CI²MA Focus Seminar que llevó por nombre “Recent Advances in Statistical Modeling and Computational Methods”, y que reunió a investigadores de distintas especialidades, provenientes de centros de investigación y universidades, en un evento organizado por el investigador del Centro de Investigación en Ingeniería Matemática, CI²MA, y académico del Departamento de Estadística de la Universidad de Concepción, Mauricio Castro.. “El objetivo fue dar a conocer los últimos desarrollos en el ámbito del modelamiento estadístico, en términos generales. A pesar de lo variopinto de las charlas que se presentaron, todas tienen un hilo conductor que es la búsqueda de cómo modelar un problema estadístico a través de un método computacional, en temas muy concretos y aplicados. Cada uno de los investigadores expuso desde su propia experiencia, dando detalles de sus últimos artículos científicos publicados. Todos ellos son personas que están muy activas en investigación en distintas disciplinas. Además, Garritt Page nos visitó desde Estados Unidos en el marco de la cooperación internacional del proyecto Fondecyt 1130233 del cual soy investigador responsable”, detalló el académico organizador de esta a actividad que incluyó cinco ponencias sobre diversas perspectivas de lo fundamental que resaltaron el uso de la estadística, la modelación y los métodos computacionales en diversas áreas de la investigación científica, y cómo esto enriquece los resultados de los estudios académicos que aportan a resolver estas problemáticas.

Desde el Departamento de Estadística de la Pontificia Universidad Católica, Jorge González expuso el tema Statistical Modeling for the Comparison of Test Scores, en que explicó el método conocido como “equating” y su aplicación en el ámbito de la Educación. “Presenté un estudio que tiene que ver con el modelamiento estadístico de datos en pruebas estandarizadas, en particular el problema de la comparabilidad de puntajes, que se refiere a cómo se pueden reportar de una forma adecuada. Si bien, los métodos desarrollados y los ejemplos presentados son del ámbito educacional, la metodología es aplicable a otro tipo de puntajes, tan solo contando con las mediciones y sus distintas escalas. Ahí es donde se utiliza la función de equating que genera un mapeo de la escala de una medición a la escala de la otra, para hacer que los puntajes sean comparables, en equivalencia o en alineamiento de escala, siempre que ambas pruebas midan lo mismo. Es interesante poder conocer en una misma actividad aspectos provenientes de epidemiología, educación, salud, y bioestadística, ya que puede tomar ideas de otras áreas y aplicarlas en lo que uno está estudiando”, detalló el académico.

Perteneciente a la misma unidad académica que González, Alejandro Jara dio cuenta de su estudio Regression Modeling of Misclassified Clustered Interval-Censored Data, que fue motivado por una investigación relacionada con la salud bucal. “Presenté ejemplos reales y concretos que han motivado el desarrollo de metodologías estadísticas nuevas, en el tema de modelos para tiempo a la falla cuando ésta se determina con error. Un ejemplo muy común en el área médica es una aplicación motivada por datos dentales, relacionada con la intención de saber cuáles son los factores que influyen en el tiempo que se demora una persona en producir caries. Creo que actualmente, la formación de los profesionales es extremadamente especializada y, en ese contexto, es fundamental que existan instancias como este seminario, en que podamos conocer distintas experiencias, ya que son temas similares y podemos aprovechar los desarrollos que se han hecho en otras áreas. Además, pueden surgir equipos multidisciplinarios que nos permitan abordar problemas cada vez más complejos y que, desde la distintas disciplinas individuales, no se pueden resolver”, destacó Jara, quien también desempeña el cargo de Director de Investigación y Postgrado de la Facultad de Matemáticas de la PUC. 

El Doctor en Epidemiología e investigador postdoctoral del Centro Interdisciplinario para la Investigación en Acuicultura, INCAR, de la UdeC, Gabriel Arriagada, presentó la charla Application of Statistical Methods in Epidemiology en torno al modelamiento del contagio de enfermedades en la industria salmonícola. “Mostré aplicaciones estadísticas en mi área que es la epidemiología, a través de algunos ejemplos de cómo se aplican modelos de regresión lineal y de otro tipo en problemáticas veterinarias, en este caso en salmonicultura y, en particular, con la enfermedad del piojo de mar. Es una industria que es relevante para Chile y en la cual surgen una serie de preguntas que son difíciles de responder y con la estadística nos hemos ayudado mucho con modelos que respondan estas interrogantes de la mejor forma. Esto se puede replicar en otras industrias, como la de los pollos o cualquier otra que sea altamente densa en términos de datos temporales y espaciales. Es muy valorable para mí estar participando en este seminario porque me permite presentar mis inquietudes a los expertos que son los estadísticos”, afirmó Arriagada.

Spatial Product Partition Models es el nombre del trabajo presentado por el académico de Brigham Young University (EE.UU.) Garritt Page. “Lo que presenté es algo bastante genérico y le sirve a cualquier persona que tiene datos espaciales y quiere agruparlos. Yo mismo los estoy aplicando a una base de datos del sector Educación en Santiago. Queremos saber si hay alguna dependencia espacial, si éste es un factor que influye en el rendimiento de los estudiantes, en el SIMCE, por ejemplo. La gente cree, y la evidencia también ha demostrado que la ubicación del colegio, como la comuna en que se encuentra, influye en el éxito de los alumnos, ya que Santiago está muy segmentado en clases sociales. Sin embargo, es importante ayudar a explicar por qué sucede esto y, cómo los colegios pueden agruparse entre sí. Además, identificando los colegios que son eficaces, se puede replicar algunas prácticas en los otros. Ahora, si la ubicación es determinante, entonces es más difícil, pero se puede colaborar al diseño de mejores políticas públicas. Con este estudio también tenemos datos temporales, por lo que se puede desarrollar otras investigaciones sobre la evolución que han tenido”, detalló el investigador estadounidense.

En la ocasión, también expuso el académico del Departamento de Estadística de la UdeC, Guillermo Ferreira, quien dio cuenta de una poderosa metodología de observación espacio-temporal, que abordó en su trabajo Kalman Filtering for Spatio-Temporal Statistics.

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