Event Details
Fecha y hora: 18 de diciembre de 2020, 10:00-11:00
Lugar: Sala virtual Zoom TESLA (UGR) Para entrar en la reunión, pulse el siguiente enlace: https://oficinavirtual.ugr.es/redes/SOR/PruebaSALVEUGR/accesosala.jsp?IDSALA=22955379
Contraseña de la reunión: 919038
TÍTULO: Sobre estadística no paramétrica con datos direccionales
PONENTE: Rosa M. Crujeiras Casais
Afiliación: Dpto. de Estatística, Análise Matemática e Optimización
Instituto de Matemáticas - Universidade de Santiago de Compostela
RESUMEN Nadie es ajeno a la gran cantidad de datos que se recogen hoy en día, a través de nuestros dispositivos móviles, de las redes sociales, de los sistemas de monitorización de procesos,... una situación que presenta el reto de enfrentarse a problemas de alta dimensión. Es la era del "big data". Pero los datos que medimos pueden ser de distinta naturaleza, y en muchas ocasiones el reto no está solo en trabajar con grandes cantidades de datos, sino en ser capaces de diseñar herramientas que permitan extraer información y modelar fenómenos aleatorios capaces de tratar con datos complejos, entendiendo como tales aquellos que representamos en soportes no euclídeos. Un ejemplo simple es el de los datos circulares o esféricos, o en general, datos direccionales. En este contexto, aspectos tan básicos como la definición de media debe ser revisitada, y métodos clásicos como la regresión por mínimos cuadrados no son los adecuados cuando los procesos de interés involucran variables direccionales. En esta charla expondremos algunas soluciones a los retos que se plantean en la estadística para datos direccionales, tanto en el ámbito exploratorio como en el establecimiento de modelos de probabilidad y de regresión para la relación entre varias variables, desde una perspectiva no paramétrica, acompañados de algunos ejemplos prácticos.
Lugar: Sala virtual Zoom TESLA (UGR) Para entrar en la reunión, pulse el siguiente enlace: https://oficinavirtual.ugr.es/redes/SOR/PruebaSALVEUGR/accesosala.jsp?IDSALA=22955379
Contraseña de la reunión: 919038
TÍTULO: Sobre estadística no paramétrica con datos direccionales
PONENTE: Rosa M. Crujeiras Casais
Afiliación: Dpto. de Estatística, Análise Matemática e Optimización
Instituto de Matemáticas - Universidade de Santiago de Compostela
RESUMEN Nadie es ajeno a la gran cantidad de datos que se recogen hoy en día, a través de nuestros dispositivos móviles, de las redes sociales, de los sistemas de monitorización de procesos,... una situación que presenta el reto de enfrentarse a problemas de alta dimensión. Es la era del "big data". Pero los datos que medimos pueden ser de distinta naturaleza, y en muchas ocasiones el reto no está solo en trabajar con grandes cantidades de datos, sino en ser capaces de diseñar herramientas que permitan extraer información y modelar fenómenos aleatorios capaces de tratar con datos complejos, entendiendo como tales aquellos que representamos en soportes no euclídeos. Un ejemplo simple es el de los datos circulares o esféricos, o en general, datos direccionales. En este contexto, aspectos tan básicos como la definición de media debe ser revisitada, y métodos clásicos como la regresión por mínimos cuadrados no son los adecuados cuando los procesos de interés involucran variables direccionales. En esta charla expondremos algunas soluciones a los retos que se plantean en la estadística para datos direccionales, tanto en el ámbito exploratorio como en el establecimiento de modelos de probabilidad y de regresión para la relación entre varias variables, desde una perspectiva no paramétrica, acompañados de algunos ejemplos prácticos.
