¡Cuarto Encuentro Virtual del Seminario de Estadística Matemática Multisede en Argentina!
Sobre la charla
El Dr. Gamerman exploró cómo los avances en la estadística bayesiana han permitido abordar problemas complejos en el análisis espacial, específicamente en los patrones de puntos (PP), una de las estructuras de datos más comunes. Propuso un marco basado en procesos latentes para evitar aproximaciones que introducen sesgos en los modelos tradicionales. Su enfoque permite estimar funciones de intensidad no estacionarias de forma precisa y eficiente, aplicándose a contextos como la geoestadística, la ecología y la regresión espacial.
Además, compartió resultados de pruebas con datos sintéticos y reales, destacando las ventajas de su propuesta frente a métodos alternativos, y abordó desafíos asociados al uso de procesos gaussianos, como costos computacionales y paralelización.
Sobre Dani Gamerman
El Dr. Gamerman es un destacado investigador en estadística bayesiana, autor de libros fundamentales como Monte Carlo Markov Chain y Building a Platform for Data-Driven Pandemic Prediction: The CovidLP Project. Ha sido profesor visitante en prestigiosas universidades internacionales y editor asociado de reconocidas revistas científicas. Actualmente, centra su investigación en modelos dinámicos, estadística espacial y simulación estocástica.
Sobre el Seminario
El Seminario de Estadística Matemática Multisede en Argentina reúne a la comunidad estadística del país, fomentando la actualización en la disciplina y el intercambio de conocimientos. Es organizado por la Universidad Nacional del Litoral, la Universidad de San Andrés, la Universidad Torcuato Di Tella y el Instituto de Cálculo (UBA-Conicet).
¡Te invitamos a los próximos encuentros para seguir aprendiendo de expertos nacionales e internacionales!