Marcela Svarc

4725-7054
Doctora en Ciencias Matemáticas, Universidad de Buenos Aires, 2006.
Marcela Svarc es Profesora Asociada del departamento de Matemática. Es licenciada en Ciencias Matemáticas de la Universidad de Buenos Aires (2001) y Doctora de la Universidad de Buenos Aires en Cs. Matemáticas (2006) y es Investigadora Adjunta en el Conicet. Se incorporó a la Universidad de San Andrés en el año 2001 y fue asistente hasta el hasta el año 2007 y Profesora Adjunta hasta el año 2015. Ha dictado cursos de estadística y matemática. Tiene trabajos publicados en prestigiosas journals entre ellos Journal of the American Statistical Association, Computational Statistics and Data Analysis y Journal of Multivariate Analysis
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Investigación en curso

Mi área principal de trabajo es en la interfase entre la estadística matemática y la estadística computacional, así como el desarrollo de nuevas técnicas estadísticas aplicadas a problemas de datos reales. En particular métodos de análisis de datos multivariados en alta dimensión y de datos funcionales (infinito dimensionales). Mi plan de trabajo se centra principalmente en el estudio de tres problemas que describo brevemente a continuación.
 
Junto a B. Ana Justel, proponemos un criterio de clusters secuencial para datos funcionales, que se base simultáneamente en la información que brindan las funciones y sus primeras y segundas derivadas. Como subproducto no solamente se obtiene la conformación de la conformación de los clusters sino además las características más relevantes para determinar su conformación.
 
Junto a María Edo y Walter Sosa, estamos estudiando el problema de definir clase media en forma multivariada. Proponemos una nueva definición de cuantiles multivarido que satisfaga condiciones naturales de monotonía fundamentales para el problema estudiado. Mostramos que la propuesta es consistente. Por otra parte, introducimos un criterio de selección de variables para este problema. Ilustramos el comportamiento de la metodología propuesta para Argentina en el período 2004-2014.
 
Junto a Ricardo Fraiman y Yanina Gimenez, proponemos métodos de selección de variables para diversos problemas multivariados, entre ellos, componentes principales y regresión. Mostramos que los métodos propuestos son consistentes.
Premios: 
-2007,Mención especial en el Certamen “Francisco Aranda Ordaz” por mi tesis doctoral “Estimadores de Regresión de tipo M combinando alta eficiencia y bajo máximo sesgo”.
- 2001-02 Beca de doctorado de la Agencia de Promoción Ciéntifica y Técnica, dpto de matemática, FCEyN, UBA, director Victor J. Yohai
- 1999-2000 Beca de estudios del FOMEC directora Claudia Lederman.
Artículos: 
AGUSTÍN ALVAREZ ; MARCELA SVARC Variable Selection for depth measures AStA Advances in Statistical Analysis; Año: 2021
EDO, MARÍA; ESCUDERO, WALTER SOSA; SVARC, MARCELA A multidimensional approach to measuring the middle class The Journal of Economic Inequality; Año: 2020
JUSTEL, ANA; SVARC, MARCELA A divisive clustering method for functional data with special consideration of outliers Advances in Data Analysis and Classification; Año: 2018 vol. 12 p. 637 - 656
GALLO, LEANDRO C.; CRISTALLINI, ERNESTO O.; SVARC, MARCELA A Nonparametric Approach for Assessing Precision in Georeferenced Point-Clouds Best-Fit Planes: Towards More Reliable Thresholds Journal of Geophysical Research: Solid Earth; Año: 2018
RICARDO FRAIMAN; YANINA GIMENEZ; MARCELA SVARC Seeking Relevant Information from an Statistical Model ESAIM: Probability and Statistics; Año: 2016 vol. 20 p. 463 - 479
RICARDO FRAIMAN; YANINA GIMENEZ; MARCELA SVARC Feature selection for functional data JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS; Lugar: Amsterdam ; Año: 2016 vol. 146 p. 191 - 208
GERMAN CARUSO; WALTER SOSA ESCUDERO; MARCELA SVARC Deprivation and the Dimensionality of Welfare: A Variable-Selection Cluster-Analysis Approach Review of Income and Wealth; Año: 2015 vol. 61 p. 702 - 722
RICARDO FRAIMAN; MARCELA SVARC Resistant estimates for high dimensional and functional data based on random projections COMPUTATIONAL STATISTICS AND DATA ANALYSIS; Lugar: Amsterdam; Año: 2013 vol. 58 p. 326 - 338
RICARDO FRAIMAN; BADIH GHATTAS; MARCELA SVARC Interpretable clustering using unsupervised binary trees Advances in Data Analysis and Classification; Lugar: Hiedelberg; Año: 2013 vol. 7 p. 125 - 145
Libros: 
El desafío de la equidad educativa, Editorial Granica, Buenos Aires, 2006.
Capítulos en Libros: 
WALTER SOSA ESCUDERO; GERMAN CARUSO; MARCELA SVARC Poverty and the Dimensionality of Welfare Poverty and Social Exclusion Año: 2013; p. 38 - 53