Estadística y Big Data

Estadística y Big Data. La inferencia y los métodos estadísticos se aplican en control de procesos de producción o de stocks, control de calidad y fiabilidad, análisis de clientes y estudios de mercado o productos, análisis de riesgos o de productos financieros, minería de datos e inteligencia de negocio, muy de moda hoy en día bajo el nombre de Big Data, diseño de experimentos, análisis clínicos, estudios epidemiológicos, etc. Los resultados de la investigación en esta área se enmarcan en el ámbito de la inferencia estadística, Bioestadística, Geoestadística, técnicas de muestreo y re-muestreo, series temporales, inferencia no paramétrica, datos categóricos, datos censurados y/o truncados, predicción, análisis multivariante, etc. ITMATI aborda con esta tecnología la solución a demandas relacionadas con el asesoramiento estadístico y el análisis de datos, la predicción en series de tiempo, la elaboración de mapas a partir de datos espaciales, la modelización en finanzas, con temas de estadísticas medioambientales y energéticas, con estadísticas del turismo, con el ámbito de la salud, y en general, con todo tipo de problemas relacionados con aplicaciones estadísticas en la industria o la empresa.

Líneas generales:

  • Modelización estadística.EIO ITMATI
  • Modelos de regresión.
  • Modelos de predicción.
  • Análisis multivariante:
    - Análisis multivariante.
    - Clasificación y discriminación.
    - Análisis clúster.
    - Análisis de datos composicionales.
  • Inferencia no paramétrica y paramétrica:
    - Inferencia estadística.
    - Estimación de parámetros.
    - Estimación en áreas pequeñas.
    - Procedimientos de robustez.
    - Métodos de remuestreo.
  •  Inferencia para procesos estocásticos:
    - Procesos estocásticos.
    - Series de tiempo.
    - Estadística espacial.
    - Estadística espacio-temporal.
    - Redes neuronales.
    - Análisis de datos funcionales (datos dependientes, datos categóricos, datos censurados).
  • Otros métodos estadísticos:
    - Diseño de experimentos.
    - Técnicas de muestreo.
    - Técnicas de imputación.
    - Análisis de supervivencia.

Líneas específicas:
  • Control de calidad.
    - Control de calidad. Fiabilidad.
  • Control de la producción, procesos y stocks:
    - Control de productosformulas estadísticas
    - Control de procesos
  • Riesgo y análisis financiero:
    - Finanzas cuantitativas.
    - Econometría.
    - Modelización de riesgo.
    - Valoración de derivados financieros.
    - Equilibrio general.
    - Matrices de contabilidad social.
  • Estudios de clientes, mercado y productos:
    - Diseño, desarrollo y análisis de encuestas.
    - Confidencialidad estadística.
    - Protección de datos.
  • Explotación de información interna.
    - Análisis de datos. Minería de datos.
  • Diseño de experimentos, ensayos clínicos.
    - Otras técnicas estadísticas (de muestreo, de imputación, análisis supervivencia...).
  • Bioestadística:
    - Epidemiología.
    - Pruebas clínicas y efectividad de tratamientos.
    - Genómica.
  • Modelos estadísticos para Energía y Medio Ambiente:
    - Control de la polución.
    - Impacto y reducción de emisiones.
    - Predicción mapas de viento y solares.
  • Geoestadística.
    - Hidrogeología, oceanografía, etc.

 

 

 
 
 
 

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