El objetivo de nuestro grupo es la investigación, metodológica y aplicada, en Estadística Bayesiana, en especial en escenarios de tipo epidemiológico y medio ambiental. Nuestro trabajo se articula, fundamentalmente, en torno a tres ejes:
- Modelos jerárquicos en estudios con datos correlados.
- Selección de modelos.
- Modelos computacionales de simulación.
Todos ellos son un poco mestizos en cuanto a su naturaleza, metodológica y aplicada, y a la compatibilidad e interrelación de muchos de sus conocimientos y objetivos.
El primer bloque temático es el más voluminoso y se dedica a la investigación en modelos con datos correlados asociados a estructuras de tipo espaciotemporal, longitudinal, con o sin supervivencia, y de parentesco de consanguinidad. La investigación metodológica en disease mapping tiene una larga tradición en nuestro equipo, en estos momentos con objetivos multivariantes y espaciotemporales no balanceados. Este bloque contiene también nuevas propuestas investigadoras dedicadas a los modelos conjuntos con datos longitudinales y de supervivencia, metodología sobre distribución de especies, vigilancia espaciotemporal de enfermedades y métodos de regresión para datos genéticos dispersos procedentes de poblaciones genéticamente aisladas con árbol genealógico conocido, que nos dirigirán, sin duda a los big data.
En la materia dedicada a la selección de modelos se estudian medidas marginales, condicionadas y combinadas para cuantificar la aportación de un conjunto potencial de covariables en la explicación de una respuesta de interés y se han iniciado dos nuevas líneas, con una orientación más aplicada, que enlazan el tema de la selección de variables con los modelos longitudinales y de supervivencia y los datos relacionados a través de estructuras de consanguinidad.
Finalmente, en el bloque de los modelos computacionales, se continúa la trayectoria del grupo con una línea de actuación dedicada a la calibración de modelos computacionales multivariantes y a la implementación de los resultados obtenidos en una aplicación informática y otra, más novedosa, dedicada a la modelización de la incertidumbre en modelos compartimentales.
El grupo de investigación en Procesos Electorales y Opinión Pública se centra en analizar, estudiar y encontrar soluciones para todos los problemas y cuestiones relacionadas con los procesos electorales y/o la medición y seguimiento de la opinión pública, aplicando las técnicas cuantitativas más avanzadas.
Entre sus principales campos de investigación se encuentran (aunque no se limitan a ellos) los siguientes: generación de predicciones electorales, inferencia del comportamiento individual de los electores, análisis de encuestas y sondeos, la propuesta de nuevas aproximaciones metodológicas para mejorar, reduciendo costes, la calidad de los métodos de muestreo, análisis semántico de opiniones y monitorización del sentimiento en la red, el estudio de las consecuencias de la no-respuesta y los sesgos introducidos durante todo el proceso de inferencia, la solución a los vacíos en las bases de datos, la integración de información local y global en la obtención de respuestas multinivel, y el desarrollo de teoría estadística y metodología.
El enfoque que se aplica en el grupo de investigación en Procesos Electorales y Opinión Pública es abierto, no está limitado por ninguna aproximación metodológica concreta y hace uso extensivo de las fuentes de información. Así, empleamos técnicas frecuentistas y bayesianas, aplicamos desde sencillos modelos de regresión lineal hasta complejas aproximaciones basadas en redes neuronales, wavelets o modelos autobinomiales, utilizamos explícitamente el componente espacial y/o temporal de la información, realizamos simulación vía cadenas de Markov de Monte Carlo o directamente por métodos de Monte Carlo, y alimentamos a nuestros modelos con datos de encuestas, resultados electorales registrados, informaciones periodísticas, opiniones en la red y/o estadísticas oficiales.
Los miembros del grupo están abiertos a trabajar con otros grupos y con empresas e instituciones y animan a los analistas interesados a ponerse en contacto para explorar las posibles vías de colaboración.
