Seminario de Estadística Matemática: séptimo encuentro

El Seminario de Estadística Matemática Multisede en Argentina es un espacio diseñado para ser un punto de encuentro para la estadística matemática en nuestro país. Es organizado conjuntamente por la Facultad de Ingeniería Química de la Universidad Nacional del Litoral, la Universidad de San Andrés, la Universidad Torcuato Di Tella y el Instituto de Cálculo (UBA-Conicet).

El objetivo de este espacio es la actualización permanente sobre los avances dentro de la disciplina y fomentar la conexión con el trabajo de la comunidad estadística en diferentes lugares de Argentina. 

El séptimo encuentro se realizará el 17 de octubre a las 12hs, en modalidad virtual. Estará a cargo de Silvia Novo de la Universidad Carlos III de Madrid, España.
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En esta oportunidad, la expositora dará "Regresión semiparamétrica escasa para datos funcionales: estimación y selección de variables". Muchas ciencias aplicadas ahora trabajan con conjuntos de datos que contienen múltiples objetos funcionales, lo que hace que el desarrollo de técnicas flexibles e interpretables para el análisis de datos funcionales sea un área clave de la investigación estadística. Esta charla se centra en un modelo sparse semiparamétrico que incorpora de manera flexible e interpretable la influencia de dos variables aleatorias funcionales en una respuesta escalar. Una covariable se incluye a través de una estructura funcional de índice único, mientras que la otra se incorpora linealmente a través de un vector de alta dimensión de sus observaciones discretizadas. Debido a la naturaleza escasa del componente lineal, la selección de variables es necesaria para la estimación del modelo, pero los métodos estándar pueden producir resultados inapropiados. Introducimos dos nuevos algoritmos para seleccionar puntos de impacto en el componente lineal y estimar el modelo, ambos aprovechando la naturaleza funcional de las covariables lineales. Los resultados asintóticos teóricos respaldan ambos procedimientos y los experimentos con muestras finitas demuestran su aplicabilidad. Finalmente, una aplicación de datos reales resalta el poder predictivo y la eficiencia computacional de la metodología propuesta.

No se requiere inscripción previa. Para poder acceder a este seminario, ingresar en el día y fecha indicado, al Zoom, aquí. (contraseña: Fisher).

Último encuentro

El octavo y último encuentro 2024, será el 21 de noviembre.

Más información.

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