Comunidad CONICET

LLOP ORZAN, PAMELA NERINA

Investigadora adjunta

ESPECIALIDAD:

Estadística

Disciplina Científica:

Matemática

Tema:

Modelos de predicción semiparamétrica para datos espacialesde baja y alta dimensión.

Lugar de Trabajo

FACULTAD DE INGENIERIA QUIMICA Depende de
  • UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORAL (UNL)
Dirección:
SANTIAGO DEL ESTERO 2829 - Santa Fe - Argentina

Contacto:

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Experticia en CyT*

Hoy en día, los avances tecnológicos permiten registrar y almacenar datos a bajo costo y de manera sencilla haciendo que sea cada vez más fácil contar con muestras en las cuales se miden (para cada individuo) gran cantidad de variables e incluso la misma variable puede ser medida densamente sobre el tiempo dando lugar a discretizaciones de curvas. Esto hace que sea cada vez más común contar con problemas en los que el número de variables medidas supera largamente la cantidad de casos registrados, haciendo que los resultados de la estadística clásica no sean aplicables a estos casos. En este contexto, mi trabajo se centra en estudiar problemas de clasificación y regresión tanto para problemas en los que los predictores son curvas como para problemas en los cuales la cantidad de datos cuentan con gran cantidad de variables medidas que si bien no son curvas pueden tener dimensiones muy grandes. Además, actualmente me encuentro trabajando en problemas de regresión para datos espaciales correlacionados. *Información suministrada por el agente en SIGEVA

Líneas de Investigación

Estadística de datos de alta dimensión, funcionales y/o espaciales Ciencias naturales y exactas - Matemáticas - Estadística y probabilidad

Palabras Clave

DATOS FUNCIONALESREGRESSIONSPATIAL DATAREGRESIONFUNCTIONAL DATAESTADISTICA NO PARAMETRICADATOS ESPACIALESNONPARAMETRIC STATISTICS

Formación Académica

2006 - 2011

Doctor en Matemática

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORAL

2001 - 2005

Licenciada en Matemática Aplicada

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORAL


Formación de Recursos Humanos en CyT

Directora de

Producción CyT

Oferta Tecnológica