La Maestr\u00eda en Estad\u00edstica Aplicada conjuntamente con el Instituto de Investigaciones Estad\u00edsticas de la Facultad de Ciencias Econ\u00f3micas invita a Ud. a participar del Seminario de Estad\u00edstica, sobre \u201cInferencia bayesiana en modelos areales espacio-temporales multivariantes usando INDA\u00bb, a cargo del Dr. Gonzalo Vicente Fuenzalida.<\/p>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0El Dr. Gonzalo Vicente es doctor en Matem\u00e1tica por la Universidad de Navarra, Pamplona, Espa\u00f1a, con jmenci\u00f3n Cum Laude. Es docente en las facultades de Ciencias Econ\u00f3micas y de Ciencias Pol\u00edticas y Sociales\u00a0 de la Universidad Nacional de Cuyo, Mendoza. En investigador en el\u00a0 proyectos \u00abAlfabetizaci\u00f3n Estad\u00edstica para el Desarrollo\u00bb.\u00a0 Tiene amplia trayectoria en investigaci\u00f3n sobre la tem\u00e1tica con trabajos publicados en revistas cient\u00edficas con arbitraje y en eventos cient\u00edficos, donde tambi\u00e9n presenta sus gran producci\u00f3n como conferencista y expositor.<\/p>\n
Resumen:<\/strong><\/p>\n Actualmente, los modelos multivariados para datos de conteo espacial est\u00e1n recibiendo atenci\u00f3n \u00a0\u00a0El Seminario se llevar\u00e1 a cabo el d\u00eda jueves 29 de setiembre del presente, a las 18: horas<\/p>\n Unirse a la reuni\u00f3n Zoom<\/p>\n
\nen el mapeo de enfermedades para modelar dos o m\u00e1s enfermedades en forma conjunta. Han
\nsido ampliamente estudiados desde un punto de vista te\u00f3rico, pero su uso en la pr\u00e1ctica a\u00fan es
\nlimitado debido a que son computacionalmente costosos y, en general, no est\u00e1n implementados
\nen software est\u00e1ndar para ser utilizados de forma rutinaria. Aqu\u00ed, se desarrolla una nueva propuesta
\nmultivariante, basada en los modelos M recientemente derivados para datos espaciales,
\npara datos de \u00e1rea espacio-temporales. El modelo tiene en cuenta la correlaci\u00f3n entre los patrones
\nespaciales y temporales de los fen\u00f3menos que se estudian, y tambi\u00e9n incluye interacciones
\nespacio-temporales. Aunque los modelos multivariados se han ajustado tradicionalmente utilizando
\nt\u00e9cnicas de Monte Carlo en cadena de Markov, aqu\u00ed proponemos adoptar aproximaciones
\nde Laplace anidadas integradas para acelerar los c\u00e1lculos, ya que los resultados obtenidos con
\nambas t\u00e9cnicas de ajuste fueron casi id\u00e9nticos. Las t\u00e9cnicas se utilizan para analizar dos formas
\nde delitos contra las mujeres en la India. En particular, nos enfocamos en el an\u00e1lisis conjunto
\nde violaciones y muertes por dote en Uttar Pradesh, el estado indio m\u00e1s poblado, durante los
\na\u00f1os 2001-2014.<\/p>\n