Descripción del proyecto
LOS METODOS ESTADISTICOS SON CRUCIALES PARA COMPRENDER LA REALIDAD, SUS APLICACIONES VAN DESDE LOS ESTUDIOS EN SALUD, LA INGENIERIA INDUSTRIAL O LA BIOLOGIA A LAS CIENCIAS MEDIOAMBIENTALES Y LAS CIENCIAS SOCIALES, EN ESTOS Y EN OTROS CAMPOS LA CRECIENTE DISPONIBILIDAD Y COMPLEJIDAD DE LOS DATOS EXIGE EL DESARROLLO DE METODOS ESTADISTICOS APROPIADOS Y EL ESTUDIO DE SUS PROPIEDADES, POR LO TANTO, EL ESTADISTICO MATEMATICO SE ENCUENTRA DELANTE DE UNA GRAN VARIEDAD DE RETOS, EN PRIMER LUGAR, PROPONER UN MODELO JUNTO CON UN METODO ESTADISTICO QUE PUEDA ATACAR ADECUADAMENTE EL PROBLEMA DADO, EN SEGUNDO LUGAR, ESTUDIAR LAS PROPIEDADES TEORICAS DEL METODO PROPUESTO PARA IDENTIFICAR LAS SITUACIONES EN LAS QUE APORTARA RESPUESTAS APROPIADAS, EN TERCER LUGAR, REALIZAR ESTUDIOS DE SIMULACION PARA INVESTIGAR EL FUNCIONAMIENTO DEL METODO EN CASOS REALES, FINALMENTE, PREPARAR CODIGO INFORMATICO O SOFTWARE DE FACIL USO PARA AYUDAR A LOS USUARIOS INTERESADOS EN LA APLICACION PRACTICA DEL METODO PROPUESTO, ESTE PROYECTO INTENTA CUBRIR TODAS ESTAS ARISTAS DE LA INVESTIGACION EN ESTADISTICA,LA ESTADISTICA NO PARAMETRICA PERMITE REALIZAR ESTIMACIONES E INFERENCIA BAJO SUPOSICIONES MUY GENERALES O POCO RESTRICTIVAS, LO CUAL SIGNIFICA QUE LAS CONCLUSIONES SE OBTIENEN SIN IMPONER HIPOTESIS RIGIDAS QUE PUDIERAN NO SER SATISFECHAS POR LOS DATOS EN ESTUDIO, LA POPULARIDAD DE ESTE CAMPO DE LA ESTADISTICA HA CRECIDO RAPIDAMENTE DURANTE LAS ULTIMAS DECADAS DEBIDO A LAS MEJORAS EN LA CAPACIDAD DE CALCULO COMPUTACIONAL, QUE HOY EN DIA PERMITE REALIZAR MILLONES DE OPERACIONES POR SEGUNDO, APLICACIONES PARTICULARES DE LA ESTADISTICA NO PARAMETRICA SON LA ESTIMACION DE LA FUNCION DE DISTRIBUCION, LA ESTIMACION DE LA FUNCION DE DENSIDAD, EL ANALISIS DE REGRESION, LOS METODOS DE REMUESTREO Y LOS CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE, SIN EMBARGO, EN ALGUNAS SITUACIONES, LOS METODOS NO PARAMETRICOS SON DEMASIADO FLEXIBLES PARA SER FACTIBLES; ESTE ES EL CASO, POR EJEMPLO, DE LOS MODELOS DE PREDICCION O DE LOS METODOS DE SELECCION DE VARIABLES CUANDO LA DIMENSION DEL VECTOR DE COVARIABLES ES ELEVADA, PARA TRATAR ESTOS ESCENARIOS COMPLICADOS SE UTILIZAN HABITUALMENTE LOS METODOS SEMIPARAMETRICOS, QUE, DE ALGUNA MANERA, SE SITUAN ENTRE LA RIGIDEZ DE LOS METODOS PARAMETRICOS Y LA TOTAL GENERALIDAD DE LOS METODOS NO PARAMETRICOS Y REPRESENTAN UN BUEN COMPROMISO ENTRE FLEXIBILIDAD Y FACTIBILIDAD, ESTE PROYECTO DE INVESTIGACION SE CENTRA TANTO EN LOS METODOS NO PARAMETRICOS COMO, CUANDO SE ESTIME CONVENIENTE, EN LOS SEMIPARAMETRICOS, EN CUANTO A LA IMPLEMENTACION PRACTICA DE LOS METODOS ESTUDIADOS, ESTE PROYECTO PROMUEVE EL USO DEL ENTORNO R (HTTP://WWW,R-PROJECT,ORG ) PARA FACILITAR LA LIBRE EXPLOTACION DE NUESTROS RESULTADOS, LOS OBJETIVOS ESPECIFICOS CUBREN AVANCES O NUEVAS CONTRIBUCIONES EN CAMPOS COMO EL ANALISIS DE SUPERVIVENCIA Y LOS MODELOS MULTI-ESTADO, LOS CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE, LAS CURVAS ROC, LA REDUCCION DE LA DIMENSION Y LOS METODOS DE SELECCION DE VARIABLES, LOS METODOS DE COMPARACIONES MULTIPLES, LOS CUANTILES CONDICIONALES O LOS DATOS FUNCIONALES, ENTRE OTROS, SE ESPERA COLABORAR CON ESTADISITICOS RECONOCIDOS INTERNACIONALMENTE, ADEMAS DE CON ESPECIALISTAS EN INVESTIGACION APLICADA A LA BIOMEDICINA, LA BIOLOGIA, LA INGENIERIA O LAS CIENCIAS DEL DEPORTE, ESTE PROYECTO CONSTITUYE LA CONTINUACION DE TRES PROYECTOS ANTERIORES LIDERADOS POR EL INVESTIGADOR PRINCIPAL JACOBO DE UÑA Y FINANCIADOS POR EL MINISTERIO DE CIENCIA E INNOVACION, MODELOS MULTI-ESTADO\DATOS DOBLEMENTE TRUNCADOS\PROCEDIMIENTOS DE COMPARACIONES MÚLTIPLE\ANÁLISIS DE SUPERVIVENCIA\CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE\CURVAS ROC\REGRESIÓN NO PARAMÉTRICA\REGRESIÓN SEMIPARAMÉTRICA