Hola,
¿eres nuevo aquí?

Regístrate gratis y conecta tu empresa con financiación pública, partners y proyectos.

Tengo cuenta

Regístrate

Ver video

PID2019-108311GB-I00

Financiado

Cerrado

PROCEDIMIENTOS ESTADISTICOS COMPUTACIONALES PARA DATOS DINAMICOS CON ESTRUCTURA...

PROCEDIMIENTOS ESTADISTICOS COMPUTACIONALES PARA DATOS DINAMICOS CON ESTRUCTURA DE DEPENDENCIA COMPLEJA Y APLICACIONES EN EL ENTORNO ACTUAL DE INFORMACION MASIVA O BIG DATA, HAN SURGIDO NUEVAS OPORTUNIDADES PARA LOS INVESTIGADORES Y LA SOCIEDAD EN GENERAL, HOY EN DIA, LOS TELEFONOS INTELIGENTES, LAS REDES SOCIALES O LOS SENSORES QUE MONITOREAN ACT... ver más

01/01/2019

UC3M

46K€

Presupuesto del proyecto: 46K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1335

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

0% 100%

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

Participantes

UC3M

Lider

Conecta tu I+D

¿Tienes un proyecto y buscas un partner? Gracias a nuestro motor inteligente podemos recomendarte los mejores socios y ponerte en contacto con ellos. Te lo explicamos en este video

Proyectos interesantes

NUEVA TECNOLOGÍA PARA LA ESTRUCTURACIÓN Y ANÁ... NUEVA TECNOLOGÍA PARA LA ESTRUCTURACIÓN Y ANÁLISIS SEMÁNTICO... 690K€ Cerrado

TIN2009-14560-C03-01 PROCESADO DE ALTO RENDIMIENTO DE GRANDES CONJUNTOS DE DAOTS... 305K€ Cerrado

PGC2018-101643-B-I00 PREDICCION, INFERENCIA Y COMPUTACION EN MODELOS ESTRUCTURADO... 142K€ Cerrado

PID2020-116294GB-I00 ESTADISTICA AVANZADA Y CIENCIA DE DATOS: INTERPRETANDO MODEL... 8K€ Cerrado

ECO2012-38442 METODOS ESTADISTICOS AVANZADOS PARA DATOS COMPLEJOS 133K€ Cerrado

BES-2014-069118 MODELOS Y METODOS COMPUTACIONALES PARA DATOS MASIVOS ESTRUCT... 93K€ Cerrado

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1335

Presupuesto del proyecto 46K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto EN EL ENTORNO ACTUAL DE INFORMACION MASIVA O BIG DATA, HAN SURGIDO NUEVAS OPORTUNIDADES PARA LOS INVESTIGADORES Y LA SOCIEDAD EN GENERAL, HOY EN DIA, LOS TELEFONOS INTELIGENTES, LAS REDES SOCIALES O LOS SENSORES QUE MONITOREAN ACTIVIDADES COMERCIALES, AMBIENTALES, INDUSTRIALES, MEDICAS O METEOROLOGICAS, ENTRE MUCHOS OTROS, PRODUCEN CONSTANTEMENTE GRANDES CANTIDADES DE INFORMACION, COMO SE SEÑALA EN GALEANO Y PEÑA (2019), ESTE TIPO DE INFORMACION PUEDE LLEGAR DE FORMA ESTRUCTURADA O NO ESTRUCTURADA, CRECE EXPONENCIALMENTE Y, POR LO GENERAL, SE PRODUCE A BAJO PRECIO, ADEMAS, EL COSTE DE ALMACENAR DATOS ESTA DISMINUYENDO CONTINUAMENTE, MIENTRAS QUE LA VELOCIDAD DE PROCESAMIENTO ESTA CRECIENDO MUY RAPIDAMENTE,VARIOS ARTICULOS RECIENTES HAN ANALIZADO LOS CAMBIOS QUE EL MUNDO BIG DATA ESTA PRODUCIENDO EN EL ANALISIS DE DATOS ESTADISTICOS; VER POR EJEMPLO, EFRON Y HASTIE (2016), DONOHO (2017) Y GALEANO Y PEÑA (2019), ENTRE OTROS, EN PARTICULAR, MUCHAS HIPOTESIS GENERALMENTE IMPUESTAS EN EL DESARROLLO DE METODOS ESTADISTICOS YA NO SON REALISTAS CON CONJUNTOS DE DATOS DE ALTAS DIMENSIONES, POR EJEMPLO, LA HIPOTESIS DE LINEALIDAD RARA VEZ ES CIERTA EN GRANDES CONJUNTOS DE DATOS, LA PRESENCIA DE HETEROGENEIDAD QUE INCLUYE GRUPOS, VALORES ATIPICOS, VALORES PERDIDOS Y DIFERENTES DEPENDENCIAS ENTRE VARIOS CONJUNTOS DE VARIABLES ES UNA DE LAS PRINCIPALES PREOCUPACIONES EN LA ESTADISTICA EN LA ACTUALIDAD, AFORTUNADAMENTE, LAS NUEVAS CAPACIDADES COMPUTACIONALES ESTAN ABRIENDO UN NUEVO ENTORNO DONDE EL USO DE DISTRIBUCIONES FLEXIBLES COMO LAS COPULAS Y LAS EXTENSIONES DE LA DISTRIBUCION GAUSSIANA SE PUEDEN USAR JUNTO CON TECNICAS DE REDUCCION DE LA DIMENSION PARA AJUSTAR CONJUNTOS DE DATOS DE ALTA DIMENSION CON UNA ESTRUCTURA DE DEPENDENCIA COMPLEJA, ADEMAS, DEBIDO A LA DISPONIBILIDAD DE DATOS QUE PUEDEN OBTENERSE CASI CONTINUAMENTE, ES DE GRAN INTERES EN ESTADISTICA PROPONER NUEVOS METODOS PARA MANEJAR DATOS DINAMICOS EN FORMA DE SERIES DE TIEMPO Y CONJUNTOS DE DATOS FUNCIONALES, ESTOS TIPOS DE DATOS SON MAS COMPLEJOS QUE LOS CONJUNTOS DE DATOS ESTANDAR PORQUE LA DEPENDENCIA NO ES SOLO ENTRE VARIABLES SINO TAMBIEN ENTRE OBSERVACIONES, ESTA ES LA PRINCIPAL MOTIVACION DE ESTA PROPUESTA DE INVESTIGACION, ES DECIR, EL DESARROLLO DE PROCEDIMIENTOS ESTADISTICOS COMPUTACIONALES PARA DATOS DINAMICOS CON ESTRUCTURA DE DEPENDENCIA COMPLEJA, MAS ESPECIFICAMENTE, NUESTROS OBJETIVOS PRINCIPALES SE PUEDEN RESUMIR EN LAS SIGUIENTES CUATRO LINEAS:(1) PROPONER METODOS BAYESIANOS MEDIANTE EL USO DE DISTRIBUCIONES FLEXIBLES BASADAS EN COPULAS, MODELOS ELIPTICOS, DE LOCALIZACION Y ESCALA Y OTROS ENFOQUES SEMIPARAMETRICOS, QUE SON UTILES PARA EL ANALISIS DE GRANDES CONJUNTOS DE SERIES TEMPORALES Y DE DATOS DINAMICOS COMPLEJOS CON APLICACIONES EN PROBLEMAS MEDIOAMBIENTALES Y ECONOMETRICOS,(2) PROPONER METODOS PARA EXPLICAR LA HETEROGENEIDAD, COMO LA PRESENCIA DE GRUPOS, VALORES ATIPICOS, VALORES FALTANTES Y PREDICCION DE SERIES DE TIEMPO Y CONJUNTOS DE DATOS FUNCIONALES, PLANEAMOS APLICAR LOS METODOS DESARROLLADOS EN ESTA PARTE EN DIFERENTES PROBLEMAS MEDIOAMBIENTALES, FINANCIEROS Y BIOLOGICOS,(3) IMPLEMENTAR DICHOS METODOS EN DIVERSAS RUTINAS ESCRITAS EN EL LENGUAJE DE SOFTWARE R (HTTPS://WWW,R-PROJECT,ORG/) Y PONERLAS A DISPOSICION DE INVESTIGADORES Y PROFESIONALES EN DIVERSAS DISCIPLINAS,(4) COLABORAR CON EMPRESAS Y / O INSTITUCIONES CON INTERESES COMUNES EN LAS DIFERENTES METODOLOGIAS ELABORADAS EN EL PROYECTO, ALTA DIMENSION\DEPENDENCIA COMPLEJA\SERIES TEMPORALES\DATOS FUNCIONALES\ESTADISTICA BAYESIANA\CLUSTERING\DETECCION DE ATIPICOS\PREDICCION\COPULAS\DATOS FALTANTES

Conecta tu I+D

Entra hoy

¿Olvidé mi contraseña?

Financiación

Empresas

CTIs/Universidades

Proyectos

Investigadores