Sesións Plenarias
Juan Carlos Escanciano
Profesor e Catedrático de Investigación na Universidade Carlos III de Madrid
Breve curriculum
Juan Carlos Escanciano es Investigador Distinguido del Departamento de Economía de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) desde 2018. Licenciado en Matemáticas por la Universidad Complutense de Madrid en 1999. Doctor en Economía por la UC3M en 2004, donde obtuvo el premio Extraordinario. Ha ocupado cargos como Profesor Ayudante Doctor en la Universidad de Navarra (2004-2006), y Catedrático de Economía y Estadística (con tenure) en la Universidad de Indiana (IU) (2006-2018). Ha tenido puestos de profesor visitante en Yale, Cornell, Rochester y el MIT.
Su investigación y docencia se han centrado en econometría teórica, incluyendo identificación, estimación e inferencia, así como aplicaciones en econometría financiera, y especialmente en gestión de riesgos. Es Fellow del Journal of Econometrics desde el 2012. Obtuvo junto con José Olmo el 2° Premio en el ''International Corporate Risk School Award-Sandander'' otorgado por el Banco de Santander en 2007. También recibió el premio Plura Scripsit de Econometric Theory en 2023.
Ha publicado alrededor de 50 artículos (25 en Q1) en algunas de las principales revistas internacionales de economía y estadística, incluyendo Econometrica, Journal of American Statistical Association, Journal of Econometrics, Quantitative Economics, Management Science y Annals of Statistics. Actualmente es Editor Asociado de Econometric Theory, Econometric Reviews, Journal of Business and Economic Statistics, y Co-Editor senior de Advances in Econometrics (donde ha editado junto con Matias Cattaneo el Volumen 38 sobre Regression Discontinuity Designs: Theory and Applications). Ha dirigido 5 tesis doctorales en IU y actualmente está dirigiendo 6 más en la UC3M. Ha sido un referee muy activo para muchas revistas en economía y estadística y muchas agencias nacionales, incluidas la ANEP, ERC Starting y Advanced Grants, SSHRC y NSF.
Wenceslao González Manteiga
Catedrático de Estatística da Universidade de Santiago de Compostela
Breve curriculum
Wenceslao González Manteiga es catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Santiago de Compostela. Ha sido el líder e impulsor de una gran escuela metodológica de Inferencia no Paramétrica en Galicia desde sus inicios en los años 80 y 90. Actualmente es coordinador del grupo de investigación: “Modelos de Optimización, Decisión, Estadística y Aplicaciones” (Modestya) de la Universidad de Santiago de Compostela, integrado en el Centro de Investigación y Tecnología Matemática de Galicia (Citmaga). Ha dirigido (o codirigido) 36 tesis doctorales. Es autor (o coautor) de más de 225 publicaciones en revistas de impacto reconocido. Ha sido el coordinador de redes notables en Matemáticas (por ejemplo, la red “Consulting and Computing in Mathematics” (2006-2010). Desde hace varios años es editor asociado en revistas de gran impacto, como la revista TEST (de la que fue coeditor jefe) y más recientemente en revistas “top” de referencia como JASA o Bernouilli. Es fellow de la IMS, ISI member, miembro de número de la Real Academia Galega de Ciencias (RAGC) desde el 2017, académico correspondiente de la Academia de Ciencias Matemáticas, Físico-Químicas y Naturales de Granada desde el 2023 y académico correspondiente de la Real Academia de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de España (RAC) desde el 2024. En los últimos años ha sido premiado con la Medalla SEIO (2020) de la Sociedad de Estadística e Investigación Operativa, con el premio a la mejor contribución metodológica (SEIO-Fundación BBVA Award-2020) y con el premio nacional de Estadística otorgado por el Instituto Nacional de Estadística (2021).
La metodología estadística ha experimentado un avance muy expansivo en los últimos años, motivado fundamentalmente por la cantidad masiva de datos que se generan con las nuevas tecnologías. Estos datos son de alta frecuencia, alta dimensión o complejos por naturaleza.
A su vez, además de la necesidad de nuevos desarrollos metodológicos, la Estadística juega actualmente un papel muy multidisciplinar en los ámbitos más amplios, como el de las propias Matemáticas, la Ciencia de Datos o la Inteligencia Artificial.
En esta conferencia, presentamos avances recientes, desarrollados por nuestro grupo de investigación y enfocados a tratar metodológicamente la complejidad de los datos antes mencionados. A destacar, el estudio de los modelos de regresión en alta dimensión, el reconocimiento de imágenes a través de la estimación de conjuntos, el análisis de datos direccionales y el estudio de la información que evoluciona espacial y/o temporalmente, mediante la metodología de los procesos puntuales. Se ilustran dichas técnicas en bases de datos de relevancia.
Josep Freixas Bosch
Catedrático de Universidade no Departamento de Matemáticas da Univesidade Politécnica de Cataluña
Breve curriculum
Josep Freixas Bosch es profesor y catedrático de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), donde trabaja desde 1987. Actualmente imparte docencia en la Escuela Politécnica Superior de Ingeniería de Manresa.
Durante treinta años ha sido miembro del Grupo de Investigación en Teoría de Juegos de la UPC, siendo el investigador principal en quince de ellos. Ha dirigido siete tesis doctorales. Ha impartido conferencias en distintas universidades. Ha sido editor asociado de cuatro revistas, miembro de varios comités científicos en eventos y evaluador para agencias de investigación.
El trabajo consta de tres partes estrechamente relacionadas. El primer objetivo consiste en estudiar la equivalencia ordinal de los valores de Shapley y de Banzhaf-Owen en el contexto de los juegos cooperativos con utilidad transferible. Para ello se consideran diversas subclases de juegos, relacionadas por inclusión, por las que se deduce la equivalencia ordinal buscada. El segundo objetivo consiste en el estudio del mismo problema, pero restringido a los juegos simples y para los índices de poder de Shapley-Shubik, Penrose-Banzhaf y Johnston. En tercer lugar, se determinan las jerarquías que son alcanzables para estos índices de poder.
Javier Palarea Albaladejo
Catedrático de Estatística do departamento de Informática, Matemática Aplicada e Estatística da Universidade de Girona
Breve curriculum
Javier Palarea Albaladejo es Catedrático de Estadística en la Universidad de Girona donde trabaja desde 2021. Anteriormente fue Científico Estadístico Principal en Biomathematics and Statistics Scotland, Reino Unido, donde lideró diversos proyectos dentro de la cartera de investigación estratégica del gobierno escocés, así como con organizaciones externas y comerciales, e impartió formación en análisis multivariante para científicos y en las universidades de Edimburgo y St Andrews. Sus principales intereses incluyen los métodos multivariantes, particularmente el análisis de datos composicionales (CoDA), y la estadística interdisciplinar. Tiene una extensa experiencia en el desarrollo y aplicación del análisis de datos y la modelización estadística en investigación científica, con un enfoque en las biociencias. Ha realizado contribuciones al tratamiento de datos censurados y ausentes en CoDA, a la formulación composicional de modelos estadísticos y a la introducción de esta metodología en diversas disciplinas. Ha publicado más de 110 artículos en revistas científicas, participado en 17 proyectos de investigación competitivos (4 como IP) y liderado 23 contratos de investigación, y dirigido 4 tesis doctorales. Como responsabilidades externas, ha sido estadístico del Comité de Experimentos y Revisión Ética del Moredun Research Institute, miembro del Centre for Statistics de la Universidad de Edimburgo, lider de IA de la startup MI:RNA Ltd. y editor asociado de las revistas Methods in Ecology and Evolution, Annals of Applied Biology y editor estadístico para Veterinary Record.
Los datos composicionales se refieren a observaciones multivariantes que representan partes o fracciones de un todo. Este tipo de datos es común en diversos campos científicos, por ejemplo en relación a concentraciones químicas o de contaminantes, contenidos nutricionales de alimentos, patrones de comportamiento, abundancia relativa de especies, entre otros. Su característica distintiva es que existe una interrelación inherente entre las partes de la composición y, por tanto, la información que contienen es fundamentalmente relativa, en lugar de absoluta como asumen la mayoría de métodos y modelos estadísticos ordinarios, y las relaciones se establecen en términso de proporcionalidad. Esto puede, en un primer momento, generar ciertas dificultades técnicas en el análisis y modelización de datos si se utilizan métodos estándar, como la multicolinealidad perfecta y la presencia de correlaciones espurias. Pero más allá de eso, la particular naturaleza de los datos afecta a la forma en que abordamos un problema científico, al análisis estadístico que se implementa, y a la interpretación de sus resultados. En esta charla se revisaran los fundamentos y principios básicos y se presentarán algunos desarrollos y aplicaciones recientes en ámbitos de las biociencias.
Anabel Forte Deltell
La estadística no ha sido siempre lo que hoy vemos de ella, no nació en los laboratorios ni en las universidades, más bien nació en las calles y pronto escaló hacia los gobiernos erigiéndose como una herramienta de los estados para contar poblaciones, calcular impuestos y planificar guerras. Sin embargo, con el tiempo, se transformó en una pieza fundamental del pensamiento científico y en la base de cómo hoy generamos y validamos el conocimiento en casi todas las disciplinas.
En esta charla emprenderemos un viaje por la historia de la estadística poniendo el foco en la importancia que esta historia tiene para mejorar nuestra comprensión de esta disciplina y la de nuestros estudiantes. Además, a lo largo del camino, conoceremos a algunos de sus protagonistas y reflexionaremos sobre cómo su curiosidad consiguió moldear esta ciencia y, con ella, nuestra forma de entender el mundo.
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Profesora titular no departamento de Estatística e Investigación Operativa da Universidade de Valencia
Breve curriculum
Anabel Forte Deltell é licenciada en Matemáticas (2005) e Estatística (2006) pola Universitat de València, onde tamén obtuvo o seu doctoramento en Matemáticas en 2011. Tras un período postdoctoral na Universitat Jaume I de Castellón, regresou á Universitat de València, onde actualmente é profesora titular.
A súa investigación centrase en técnicas estatísticas para a selección de modelos, área na que colabora con grupos de Europa, Estados Unidos e Australia, publicando máis de 40 traballos en libros e revistas científicas. Actualmente, dirixe o Máster en Bioestatística da Universitat de València e codirixe a Cátedra de "Brecha Digital de Género".
No ámbito da divulgación, coordina o proxecto StatWars dentro da Rede Nacional de Bioestatística (Biostatnet) e é guionista e presentadora das Píldoras para comprender e utilizar a Información da Sociedade Española de Estatística e Investigación Operativa. Ademáis, participa en programas de radio como Raíz de 5 en Radio 5, e escribe no seu blog BayesAna: Estatística (casi) por todas partes, galardonado como mellor blog de ciencia nos Premios 20Blogs 2021. É tamén autora do libro ¿Cómo sobrevivir a la incertidumbre? (NextDoor Publishers, 2022).
"Estatística: de arma de poder a clave da ciencia"