conferencia
R-Estadística
Más allá
de la
Independencia
estadística
de series
de tiempo
Acerca del evento
evento
En esta primera edición de "Conferencias R-Estadística", se cuenta con la participación de seis miembros de RUGE que nos brindan diferentes charlas sobre la modelización espacio - temporal desde un enfoque Paramétrico y No Paramétrico.
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Fecha: 29 de junio del 2018
Hora: 18:00
Lugar: Hemiciclo de la Escuela Politécnica Nacional
Ponentes
Víctor morales-oñate
Doctor (c) en Estadística, Universidad de Valparaíso, Chile. Magister en Filosofía, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Magister en Matemáticas Aplicadas, Universidad San Francisco de Quito. Ingeniero en Ciencias Económicas y Financieras, Escuela Politécnica Nacional y estudiante del programa de Maestría en Economía del Desarrollo, Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales.
Sergio castillo
Doctor en Estadística e Investigación Operativa (Universidad de Vigo, España). Especialista Superior en Finanzas (Universidad Andina Simón Bolívar) Magister en Docencia Universitaria (ESPE), Ingeniero Matemático con mención en Estadística, Finanzas y Gestión Empresarial (EPN).
MIGUEL FLOREs
Ph.D. (c) en Estadística e Investigación de Operaciones y Máster en Técnicas Estadísticas de la Universidad de La Coruña. Magister en Investigación Operativa con mención en Sistemas Logísticos y de Transporte de la EPN. Diplomado en Data Mining y Descubrimiento del Conocimiento de la Universidad Iberoamericana Ciudad de México e Ingeniero en Estadística Informática de la ESPOL.
Katherine morales
Egresada de la carrera de Ingeniería Matemáticas con mención en Estadística e Investigación Operativa de la Escuela Politécnica Nacional (EPN). Pasante en procesamiento de imágenes en el Centro de Modelización Matemática MODEMAT, EPN. Pasante en manejo de bases de datos en ICA Consultores Cia Ldta.
Yandira Cuvero
Docente a tiempo completo en la Escuela Politécnica Nacional; Ingeniera Matemática de la EPN y con una maestría en Matemática Aplicada con especialidad en matemáticas financieras por la Universidad de Évry, Francia. Sus temas de investigación son modelos jerárquicos, valores perdidos y el estudio del proceso de aprendizaje en STEM.
Paul carrillo Maldonado
Ingeniero en Ciencias Economicas y Financieras de la Escuela Politécnica Nacional (EPN) y Licenciado de la Universidad Jean Monnet (convenio con la EPN). Obtuvo una Maestría en Economía con mencion en Economía del Desarrollo (FLACSO). Es candidato a Ph.D. en Economía del Desarrollo en el Programa Doctoral de FLACSO.Fue pasante del Banco Central. Ademas, trabajo en el Servicio de Rentas Internas y el Ministerio Coordinador de Política Economica.
Geoestadística no paramétrica
En esta charla tiene como objetivo brindar una introducción a la modelización geoestadística basada en técnicas de estimación no paramétrica. La principal ventaja de este tipo de métodos es que permite obtener estimaciones espaciales mucho más flexibles, y por tanto se ajustan mejor al comportamiento de los datos muestrales.
Por: SERGIO CASTILLO
Un recorrido por la estadística espacial
Esta intervención proporciona un panorama general de las temáticas estudiadas en el marco de la estadística espacial: geoestadística, patrones puntuales y datos de áreas. Se presenta brevemente el fundamento teórico de cada una, los tipos de datos con los que trabajan, así como las herramientas de software que posibilitan su análisis.
POR: VICTOR MORALES-Oñate
Introducción a las series del tiempo
Las series de tiempo nos rodean, desde los registros en un servidor hasta los datos financieros de alta frecuencia. Se describirá las definiciones básicas y usos de las series de tiempo, para luego describir las técnicas básicas necesarias para extraer información significativa de los datos de series de tiempo. Se describirán los paquetes y funciones equivalentes utilizados en R.
Por: Yandira Cuvero
Introducción a los modelos dinámicos
En esta intervención se dará una introducción a los modelos dinámicos, explicados por su mismo pasado y/o variables exógenas. Se comenzará con los modelos univariados autor-regresivos para luego continuar con los multivariados. En la parte multivariada se considerará el problema de endogeneidad, identificación estructural, el problema de variable omitida, parámetros estructurales y modelos con volatilidad estocástica
POR: Paul carrillo maldonado
Construcción y medición de un indicador socioeconomico
En este dialogo se presenta una metodología para la construcción y medición de un indicador. El primer arte es el análisis de las variables que describen el acceso a servicios, tenencia de bienes y condiciones de vida de los hogares del país en base a la información del Censo de Población y Vivienda 2010. A partir de esto se presenta el proceso de muestreo para tomar una muestra representativa dentro de cada provincia.
POR: Katherine MORALES
Modelamiento en la industria 4.0 y el Big data
Presentación de nuevas metodologías, técnicas y paquetes en R que aportan posibles soluciones a problemas reales en la industria y en los laboratorios de análisis. Así, la combinación de técnicas de detección de atípicos con datos funcionales y el uso de gráficos de control de rangos, r, tienen la necesidad de resolución de problemas de detección de anomalías relacionadas con el consumo eléctrico, confort térmico y calidad del aire en edificios comerciales y públicos.
POR: Miguel Flores
Objetivo
Proporcionar un punto de encuentro periódico a profesionales, docentes e investigadores interesados en la teoría estadística y sus aplicaciones.
Fomentar la colaboración en temas multidisciplinarios y divulgar el conocimiento a través del uso de software libre R.
Formato
“Conferencia R-Estadística: Más allá de la independencia, estadística espacio-temporal”
Es un ciclo de ponencias de investigadores y profesionales de empresas que reflejan el amplio rango en que se aplican las técnicas y software estadístico.
Organizado por R Users Group-Ecuador® con la colaboración Dgip-EPN, Aso Mat-EPN, Facultad de Ciencias-EPN, Digital Questions, Asociación de estudiantes FCE y DS Analytics
Desarrollado por: °Kelvin
