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BABINO, LUCIA

Adjunctive professional

Topic
Para el próximo período, planeo continuar el proyecto de consultoría con la Fundación FOP, desarrollando calculadoras de tamaño muestral para distintos tipos de diseños. Asimismo, continuaré colaborando con la Cátedra de Odontopediatría de la UBA y con la comisión de género de la UMA. También está previsto que dicte el curso Introducción al Aprendizaje Estadístico de la Maestría en Estadística Matemática (FCEyN, UBA) y que participe como auxiliar en la materia Enfoque Estadístico del Aprendizaj... Para el próximo período, planeo continuar el proyecto de consultoría con la Fundación FOP, desarrollando calculadoras de tamaño muestral para distintos tipos de diseños. Asimismo, continuaré colaborando con la Cátedra de Odontopediatría de la UBA y con la comisión de género de la UMA. También está previsto que dicte el curso Introducción al Aprendizaje Estadístico de la Maestría en Estadística Matemática (FCEyN, UBA) y que participe como auxiliar en la materia Enfoque Estadístico del Aprendizaje de la Maestría en Explotación de Datos y Descubrimiento del Conocimiento (FCEyN, UBA). Por último, seguiré atendiendo a la demanda de trabajos de consultoría y cursos de capacitación que reciba el Instituto.
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Workplace
INSTITUTO DE CALCULO REBECA CHEREP DE GUBER (IC, CONICET-UBA)
Dependencies
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Address:
PABELLON 2 S/N, C1428EGA - Capital Federal - Argentina
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Actualmente, me encuentro finalizando mi tesis doctoral. La misma se enmarca en el área de la inferencia causal. Como parte de la misma he desarrollado un estimador múltiple robusto (MR) para los parámetros de los modelos marginales estructurales (MME). Los MME son de gran importancia ya que permiten parametrizar el efecto causal de tratamientos variantes en el tiempo en presencia de variables confusoras, en base a datos recogidos en estudios longitudinales observacionales. Estos modelos se apl... Actualmente, me encuentro finalizando mi tesis doctoral. La misma se enmarca en el área de la inferencia causal. Como parte de la misma he desarrollado un estimador múltiple robusto (MR) para los parámetros de los modelos marginales estructurales (MME). Los MME son de gran importancia ya que permiten parametrizar el efecto causal de tratamientos variantes en el tiempo en presencia de variables confusoras, en base a datos recogidos en estudios longitudinales observacionales. Estos modelos se aplican en numerosos estudios relacionados con las ciencias de la salud.
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Lines of Investigation

Inferencia Causal

Natural and exact sciences

  • Mathematics
  • Statistics and probability
Key Words
estadística semiparamétricasemiparametric statisticsinferencia causalestadística paramétricacausal inferenceparametric statistics
Education

2009 - 2019

Doctora en Ciencias Matemáticas

FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS Y NATURALES, UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES

1998 - 2003

Licenciada en Ciencias Matemáticas

UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES

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