La Universitat, sede de la novena edición de la Escuela de Verano de Estadística Bayesiana

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  • 10 julio de 2026
Participantes de la novena edición de la escuela de verano de Estadística Bayesiana.
Participantes de la novena edición de la escuela de verano de Estadística Bayesiana.

La Universitat de València ha acogido la novena edición de la València International Bayesian Summer School (VIBASS9), celebrada entre los días 6 y 9 de julio. Se trata de una escuela de verano internacional organizada por el grupo de investigación en Inferencia Bayesiana VABAR de la UV, que permite al alumnado introducirse en este método matemático y estadístico. El evento se ha realizado en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ETSE).

La edición de este año ha sido dirigida por el profesor Rubén Amorós de la Universitat de València, con el apoyo de la Facultad de Matemáticas y de la ETSE. Ha contado con la asistencia de 35 alumnos y alumnas de diferentes países. En la organización también han participado la Universidad de Castilla-La Mancha, la Universitat Politècnica de València y los centros de investigación Biomathematics and Statistics Scotland y CIRAD de Francia.

La formación se ha estructurado en dos partes diferenciadas. Las sesiones del lunes 6 y el martes 7 han consistido en una introducción básica a la estadística bayesiana, tanto metodológica como aplicada. Este curso, de 12 horas, ha incluido sesiones de tipo conceptual y práctico. En cuanto a las prácticas, se han diseñado para que el estudiantado pueda consolidar y aplicar los conocimientos de las sesiones teóricas.

La segunda parte ha sido de carácter más especializado y ha ocupado el miércoles 8 y el jueves 9. El curso, también de 12 horas, ha estado dedicado al análisis bayesiano conjunto de datos longitudinales y de supervivencia con INLA. Lo ha impartido el investigador Denis Rustand, miembro del National Institute of Health and Medical Research, Bordeaux Population Health Research Center, ubicado en Francia.

La estadística bayesiana se ha convertido en una herramienta cada vez más útil y necesaria para descifrar fenómenos complejos. Sus modelos, basados en el Teorema de Bayes, permiten cuantificar la incertidumbre y actualizar predicciones a medida que se incorporan nuevas evidencias.