Rubén Amorós Salvador, Llicenciat en Ciències i Tècniques Estadístiques, Màster en Investigació en Didàctica i Doctor en Estadística per la Universitat de València, actualment és professor permanent laboral al Departament d’Estadística i Investigació Operativa de la Universitat de València..

Ha desenvolupat investigació a la fundació FISABIO, a la Universitat de València i a la University of Edinburgh, entre altres institucions, en estadística aplicada a l’epidemiologia, les malalties rares, la salut i el medi ambient, així com a la detecció de malalties; utilitzant modelització estadística jeràrquica bayesiana, cadenes de Markov, sèries temporals i models GAM. També ha impartit docència universitària a la University of Edinburgh, la Universitat de València i la Fundació Universitària CEU San Pablo.

David Conesa és Doctor en Matemàtiques per la Universitat de València, lloc on treballa des d'octubre de 1993. Desenvolupa recerca en l'àrea de la modelització estadística de situacions en què la incertesa és present, i ho fa majoritàriament des de la perspectiva bayesiana. Així, per exemple, ha treballat en problemes de models de cues d'espera, models jeràrquics, anàlisi d'eficiència, models de supervivència animal, i últimament en models de distribució espacial d'espècies i malalties.

És coautor de 100 publicacions, la majoria indexades en revistes d'impacte internacional, i més de 275 comunicacions en congressos nacionals i internacionals. Ha codirigit 10 tesis i està codirigint en l'actualitat quatre més.

Ha realitzat estades de recerca i docents en Duke University (USA), Lancaster University (RU), Statistical and Applied de Matemàtiques Sciences Institute (USA), Université de Bordeaux (França), Università de Bergamo (Itàlia), Universidade do Minho (Portugal), Università Cattolica del Sacro Cuore (Itàlia) i diverses universitats espanyoles.

Va ser el President de la Societat Espanyola de Bioestadística durant els anys 2014 i 2015, i en l'actualitat és l'Editor en Cap de la revista Statistics and Operations Research Transactions (SORT).

Ha impartit docència de Matemàtiques, Bioestadística, Disseny d'Experiments, Estadística Espacial i Temporal, Estadística Matemàtica, Modelització Estadística, Probabilitat i Simulació, Estadística bayesiana, Computació i Programació en R, Models Lineals Generalitzats, i Models de suavitzat, additius i mixtos.

[ Traducció automàtica ]

Doctor en Estadística i Optimització per la Universitat de València (premi extraordinari de doctorat en Matemàtiques). Ha impartit docència en Optimització discreta i contínua i en Estadística aplicada des de fa més d'una dècada i ha sigut tutor de 15 treballs de finalització de grau i màster.

La seua principal línia d'investigació, que va començar amb els seus estudis doctorals, ha sigut el desenvolupament de models i algorismes d'optimització combinatòria per a resoldre problemes reals en el sector de la logística i el transport marítim, concretament en els problemes de l'assignació d'atraques a vaixells i la planificació de les grues del moll. Els seus resultats estan vigents com a part de l'estat de la qüestió en diferents variants d'aquests problemes. També ha abordat problemes d'empaquetament, entre els quals destaca un problema real de contenidors proposat per Renault per a una competició del grup ESICUP d'EURO, en la qual va obtindre un dels premis, al costat de la resta de l'equip investigador. Actualment també treballa en altres línies d'investigació, desenvolupant mètodes exactes de descomposició per a problemes de grafs, algorismes d'optimització per a problemes d'assignació en aeroports i mètodes de planificació òptima del repartiment de mercaderies mitjançant drons.

ORCID: 0000-0002-0597-1741

ScopusID: 56708774900

Maria Grau Pérez és llicenciada en Ciències Matemàtiques (2010) amb Master en Bioestadística (2014), ambdues per la Universitat de València. Després d'uns anys treballant com Statistics Specialist primer en la Universitat de Johns Hopkins (Baltimore, 2014-2016) i després en la Universitat de Columbia (Nova York, 2016-2018), va tornar a Espanya per a realitzar el doctorat en Epidemiologia i Salut Pública per la Universitat Autònoma de Madrid (2022).

Actualment té un contracte d'ajudant doctor al Departament d'Estadística i Investigació Operativa de la Universitat de València i és investigadora al l'Institut d'Investigació Sanitària de l'Hospital Clínic de València (INCLIVA).

La seua investigació se centra a avaluar els efectes sobre la salut de les exposicions ambientals a llarg termini (metalls, tabac o hàbits alimentaris entre uns altres), amb especial interés en la integració de la genètica i els mètodes d'inferència causal. Durant els últims 10 anys ha estat treballant en investigacions relacionades amb el medi ambient en estudis de cohortes que han donat lloc a més de 40 articles científics publicats en revistes d'impacte.

Doctor/a en Estadística i Llicenciat/da en Matemàtiques, actualment Professor/a Titular al Departament d’Estadística i Investigació Operativa de la Universitat de València. La seua activitat acadèmica i professional se centra en l’estadística aplicada, l’epidemiologia i la salut pública, amb experiència prèvia en universitats i centres d’investigació del sistema sanitari valencià.

Ha participat en projectes d’investigació d’àmbit internacional, estatal i autonòmic, i col·labora en la formació de doctorat i màster. És autor/a de publicacions científiques en revistes especialitzades i participa habitualment en congressos nacionals i internacionals. També desenvolupa tasques de gestió i assessorament científic en salut i medi ambient.

Elena Lázaro és Enginyera Agrònoma per la Universitat Politècnica de València (2008) i doctora en Estadística i Optimització per la Universitat de València (UV, 2018). Actualment és professora ajudant doctora al Departament d’Estadística i Investigació Operativa de la UV, on imparteix docència en estadística, combinant enfocaments metodològics i aplicats per a l’anàlisi i interpretació de dades, i participa en projectes d’innovació educativa. Entre 2018 i 2023 va ser investigadora postdoctoral a l’Institut Valencià d’Investigacions Agràries (IVIA).

És membre del grup de recerca VABAR (València Bayesian Research Group) i ha participat en diversos projectes europeus H2020, com XF-ACTORS i Pre-HLB. Les seues línies de recerca inclouen l’aplicació i desenvolupament de mètodes bayesians per a anàlisi de supervivència i models conjunts, la modelització predictiva del risc de plagues i patògens de plantes, l’optimització de sistemes de vigilància fitosanitària i la metodologia de metaanàlisi aplicada a polítiques de control de patògens. Aquesta activitat s’ha reflectit en nombroses publicacions en revistes JCR i en informes tècnics per a l’EFSA (European Food Safety Authority).

Antonio Manuel López Quílez es va graduar amb un grau i un doctorat en Matemàtiques per la Universitat de València el 1989 i el 1997, respectivament. Actualment és professor universitari al Departament d'Estadística i Investigació Operativa de la Universitat de València, on imparteix cursos relacionats amb l'estadística espacial i l'anàlisi de dades geogràfiques al Màster Oficial en Biostatística i al Grau en Ciència de Dades. 

La seva activitat investigadora es caracteritza per una combinació de desenvolupaments metodològics i aplicacions pràctiques en el context de l'estadística bayesiana per a models espacials i espaciotemporals. En aquesta activitat investigadora, ha col·laborat en una àmplia gamma de camps científics: epidemiologia, agricultura, medi ambient, geografia, ciències veterinàries, silvicultura, oceanografia i psicologia. Aquestes col·laboracions han donat lloc a publicacions en diferents àrees, projectes multidisciplinaris, contractes amb empreses i organismes oficials, cursos de formació especialitzada i treballs de consultoria.

Ha publicat més de 250 articles, la meitat en revistes indexades, la majoria dels quals tenen un factor d'impacte alt. Els resultats de la seva recerca també s'han presentat en més de 380 comunicacions en congressos científics, la majoria internacionals. La difusió dels resultats sempre ha estat doble: presentant avenços metodològics en congressos d'estadística i aplicacions en congressos d'altres àrees científiques. També ha dirigit 18 tesis doctorals.

Ha participat en més de 100 projectes i contractes de transferència de recerca, en més de 30 com a investigador principal. Entre els punts destacats de la seva carrera hi ha nombroses col·laboracions amb empreses i organismes públics, que han donat lloc a acords i contractes de transferència de tecnologia, desenvolupant Sistemes d'Informació Geogràfica, aplicacions de consulta i explotació de bases de dades i eines de suport a la decisió.

Soc professor titular de la Universitat de València. La meua trajectòria professional prèvia es va desenvolupar principalment en l’àmbit de la investigació en Salut Pública, en diferents institucions nacionals. El meu treball científic se situa en la intersecció entre el desenvolupament de mètodes estadístics i la seua aplicació a problemes rellevants de la Salut Pública. En particular, la meua investigació se centra en el desenvolupament de mètodes per a l’estadística espacial i l’estadística bayesiana. Al llarg de la meua carrera he buscat integrar el rigor metodològic amb la utilitat pràctica dels resultats. La meua tasca combina investigació, docència i transferència de coneixement.

[Biografia, versió en valencià]

Els meus interessos de recerca se centren en diferents aspectes de la modelització sota incertesa, un tema recurrent al llarg de la meua trajectòria com a investigador. He treballat principalment en la modelització en l’àmbit de les ciències de la vida, incloent-hi l’epidemiologia, la medicina i la biologia. Els problemes abordats s’han tractat des d’una perspectiva de modelització estadística, sovint incorporant nous resultats metodològics. Les meves publicacions han aparegut principalment en revistes classificades en les àrees d’Estadística i Probabilitat, Matemàtica Aplicada i Ciències de la Computació.

Durant els darrers deu anys, les meves contribucions s’han centrat principalment en dues línies: (a) la modelització de dades òmiques i (b) la modelització de malalties infeccioses.