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MTM2017-82724-R

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INFERENCIA ESTADISTICA FLEXIBLE PARA DATOS COMPLEJOS DE GRAN VOLUMEN Y DE ALTA D...

INFERENCIA ESTADISTICA FLEXIBLE PARA DATOS COMPLEJOS DE GRAN VOLUMEN Y DE ALTA DIMENSION ENTRE LOS RETOS DE LA SOCIEDAD RECOGIDOS EN LA ESTRATEGIA ESTATAL DE INVESTIGACION 2013-2020 SE ENCUENTRA EL DE LA SALUD, EL CAMBIO DEMOGRAFICO Y EL BIENESTAR, ADEMAS, DICHA ESTRATEGIA CONTEMPLA LAS TECNOLOGIAS DE LA INFORMACION Y... ver más

01/01/2017

UDC

222K€

Presupuesto del proyecto: 222K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE A CORUÑA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 86

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2017-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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UDC

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE A CORUÑA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 86

Presupuesto del proyecto 222K€

Descripción del proyecto ENTRE LOS RETOS DE LA SOCIEDAD RECOGIDOS EN LA ESTRATEGIA ESTATAL DE INVESTIGACION 2013-2020 SE ENCUENTRA EL DE LA SALUD, EL CAMBIO DEMOGRAFICO Y EL BIENESTAR, ADEMAS, DICHA ESTRATEGIA CONTEMPLA LAS TECNOLOGIAS DE LA INFORMACION Y LAS COMUNICACIONES COMO UN ELEMENTO FACILITADOR, EN ESTE CONTEXTO SURGE LA NECESIDAD DE TRATAMIENTO Y ANALISIS DE DATOS COMPLEJOS, DE GRAN VOLUMEN (BIG DATA) Y DE ALTA DIMENSION, MUY PRESENTES EN BIOMEDICINA, ESTA PROPUESTA SE CENTRA EN LOS METODOS FLEXIBLES DE INFERENCIA ESTADISTICA PARA DATOS COMPLEJOS, DE GRAN VOLUMEN Y DE ALTA DIMENSION CON ENFASIS EN SUS APLICACIONES BIOMEDICAS, SE PROPONDRAN Y ESTUDIARAN NUEVOS METODOS ESTADISTICOS EN LOS CONTEXTOS DE DATOS FUNCIONALES, DATOS DEPENDIENTES (TANTO ESPACIAL COMO TEMPORALMENTE), ANALISIS DE SUPERVIVENCIA (MODELOS DE CURACION), INFERENCIA EN AREAS PEQUEÑAS Y METODOS NO PARAMETRICOS PARA BIG DATA, METODOLOGICAMENTE EL HILO CONDUCTOR SERA EL ESTUDIO DE METODOS NO PARAMETRICOS Y SEMIPARAMETRICOS, CAMPO DE INVESTIGACION HABITUAL DEL EQUIPO SOLICITANTE,EL DESARROLLO DE NUEVOS METODOS ESTADISTICOS SERA EL OBJETIVO PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO DE INVESTIGACION, TAMBIEN LO SERA EL ESTUDIO DE LAS PROPIEDADES TEORICAS DE LOS MISMOS, OTRO OBJETIVO MUY IMPORTANTE ES LA APLICACION DE DICHAS TECNICAS A UN BUEN NUMERO DE PROBLEMAS RELEVANTES EN OTRAS AREAS DE INVESTIGACION CIENTIFICA ENTRE LAS QUE DESTACAN LA BIOMEDICINA Y LA CIENCIA DE LOS MATERIALES,LA PROPUESTA SE CENTRA EN OBTENER NUEVOS RESULTADOS TEORICOS PARA LA INFERENCIA ESTADISTICA FLEXIBLE ESPECIALMENTE PARA DATOS DE ALTA DIMENSION O DE GRAN VOLUMEN, ESTO INCLUYE LA REGRESION SEMIPARAMETRICA, LA PREDICCION, LOS MODELOS ANOVA, LOS CONTRASTES DE DIAGNOSTICO Y LOS PROBLEMAS DE CLASIFICACION, TODO ELLO CON DATOS FUNCIONALES; EL ANALISIS CLUSTER Y LOS PROBLEMAS DE CLASIFICACION Y LOS METODOS BOOTSTRAP SUAVIZADOS EN SERIES TEMPORALES; LA ESTIMACION SUAVIZADA DE FUNCIONES COPULA; LAS TECNICAS BINNING Y LOS METODOS BOOTSTRAP EN ESTADISTICA ESPACIAL; LA ESTIMACION NO PARAMETRICA DE LA TENDENCIA ESPACIAL EN PRESENCIA DE DATOS ATIPICOS, BAJO CENSURA O CON DATOS DIRECCIONALES, ASI COMO LOS CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE; LOS CONTRASTES DE SIGNIFICACION, LOS DATOS FALTANTES Y LOS RIESGOS EN COMPETENCIA PARA MODELOS DE CURACION, JUNTO CON EL CASO DE INDICADOR DE CURA PARCIALMENTE CONOCIDO; LOS MODELOS MIXTOS DE POISSON, LOS DATOS COMPOSICIONALES Y LOS CRITERIOS DE AKAIKE GENERALIZADOS PARA LA INFERENCIA EN AREAS PEQUEÑAS; LOS AJUSTES NO PARAMETRICOS DE LA NO RESPUESTA Y LOS CONTRASTES DE INFORMATIVIDAD EN POBLACIONES FINITAS; EL SESGO EN BIG DATA, ASI COMO LA CLASIFICACION EN ALTA DIMENSION Y LA UTILIZACION DE TECNICAS PARAMETRICAS, NO PARAMETRICAS Y SEMIPARAMETRICAS PARA LA ONCOLOGIA, LA NEUROCIENCIA, LA GENOMICA, LA CINETICA DE MATERIALES, SUS PROPIEDADES VISCOELASTICAS, LA MODELIZACION DE SU DEGRADACION, LA INGENIERIA, LA EFICIENCIA ENERGETICA, LA BOTANICA Y LA PODOLOGIA, ENTRE OTRAS, PARA ELLO SE UTILIZARAN METODOS Y HERRAMIENTAS ESTADISTICAS MODERNAS, COMO EL METODO BOOTSTRAP, LA ESTIMACION NO PARAMETRICA DE CURVAS, EL FALSE DISCOVERY RATE O O EL METODO DISTANCE CORRELATION, ENTRE OTRAS, ASIMISMO EL PROYECTO PRETENDE SUMINISTRAR SOFTWARE (PRINCIPALMENTE EN R), PARA USO DE LA COMUNIDAD ESTADISTICA INTERNACIONAL, QUE PERMITA LA APLICACION DE LOS METODOS DESARROLLADOS EN EL MISMO A DATOS REALES PROCEDENTES DE LAS CIENCIAS DE LA SALUD Y TAMBIEN DE OTRAS CIENCIAS, BIG DATA\CIENCIA DE LOS MATERIALES\DATOS FUNCIONALES\ESTADÍSTICA ESPACIAL\ONCOLOGÍA\SERIES TEMPORALES\SUPERVIVENCIA.

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