Modelos de predicción semiparamétrica para datos espacialesde baja y alta dimensión.
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FACULTAD DE INGENIERIA QUIMICA
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UNIVERSIDAD NACIONAL DEL LITORAL
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SANTIAGO DEL ESTERO 2829 - Santa Fe - Argentina
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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 registrado...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.
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Lines of Investigation
Estadística de datos de alta dimensión, funcionales y/o espaciales
Natural and exact sciences
Mathematics
Statistics and probability
Key Words
DATOS FUNCIONALESREGRESSIONSPATIAL DATAREGRESIONFUNCTIONAL DATAESTADISTICA NO PARAMETRICADATOS ESPACIALESNONPARAMETRIC STATISTICS