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Descripció de l'activitat investigadora:
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:1. Modelos jerárquicos en estudios con datos correlados.2. Selección de modelos.3.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...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:1. Modelos jerárquicos en estudios con datos correlados.2. Selección de modelos.3.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.
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Objectius cientificotècnics:
  • Producir una investigación metodológica en Estadística Bayesiana de calidad científica que sea reconocida nacional e internacionalmente
  • Producir una investigación metodológica en Estadística Bayesiana que pueda ser útil para nuestra sociedad