Este jueves 29 de septiembre de 2022 tendrá lugar el Seminario de Estadística “Inferencia bayesiana en modelos areales espacio-temporales multivariantes usando INLA», a cargo del Dr. Gonzalo Vicente Fuenzalida.
Será desde las 18 horas, con modalidad virtual por Zoom.
El Dr. Fuenzalida es doctor en Matemática por la Universidad de Navarra, Pamplona, España, con mención Cum Laude. Es docente en las facultades de Ciencias Económicas y de Ciencias Políticas y Sociales de la Universidad Nacional de Cuyo, Mendoza. En investigador en el proyectos «Alfabetización Estadística para el Desarrollo». Tiene amplia trayectoria en investigación sobre la temática con trabajos publicados en revistas científicas con arbitraje y en eventos científicos, donde también presenta su gran producción como conferencista y expositor.
El Seminario es organizado por la Maestría en Estadística Aplicada conjuntamente con el Instituto de Investigaciones Estadísticas de nuestra Facultad de Ciencias Económicas UNT.
Link de acceso para unirse a la reunión Zoom:
https://us06web.zoom.us/j/89427992815?pwd=MGc0NDE3RXU0UVhjTXZlVFBoTktaZz09
Resumen:
Actualmente, los modelos multivariados para datos de conteo espacial están recibiendo atención en el mapeo de enfermedades para modelar dos o más enfermedades en forma conjunta. Han sido ampliamente estudiados desde un punto de vista teórico, pero su uso en la práctica aún es limitado debido a que son computacionalmente costosos y, en general, no están implementados en software estándar para ser utilizados de forma rutinaria. Aquí, se desarrolla una nueva propuesta multivariante, basada en los modelos M recientemente derivados para datos espaciales, para datos de área espacio-temporales. El modelo tiene en cuenta la correlación entre los patrones espaciales y temporales de los fenómenos que se estudian, y también incluye interacciones espacio-temporales. Aunque los modelos multivariados se han ajustado tradicionalmente utilizando técnicas de Monte Carlo en cadena de Markov, aquí proponemos adoptar aproximaciones
de Laplace anidadas integradas para acelerar los cálculos, ya que los resultados obtenidos con ambas técnicas de ajuste fueron casi idénticos. Las técnicas se utilizan para analizar dos formas de delitos contra las mujeres en la India. En particular, nos enfocamos en el análisis conjunto de violaciones y muertes por dote en Uttar Pradesh, el estado indio más poblado, durante los
años 2001-2014.
