Antonio Cuevas explica una nueva metodología para analizar datos funcionales, aquellos en los que cada observación no es un único valor numérico, sino una curva o función, como sucede con un electrocardiograma, un registro de temperatura o el canto de un pájaro. El método permite resumir esta información compleja en un número reducido de valores, tratando de conservar la mayor cantidad de información posible, para aplicar después técnicas estadísticas convencionales de clasificación multivariante. También profundiza en el fenómeno de la clasificación casi perfecta, especialmente relevante en este tipo de datos.
José R. Berrendero, Antonio Cuevas y José L. Torrecilla han recibido el Premio SEIO-Fundación BBVA 2022 a la Mejor Contribución Metodológica en el Campo de la Estadística por el artículo On the use of reproducing kernel Hilbert spaces in functional classification, publicad
Antonio Cuevas explica una nueva metodología para analizar datos funcionales, aquellos en los que cada observación no es un único valor numérico, sino una curva o función, como sucede con un electrocardiograma, un registro de temperatura o el canto de un pájaro. El método permite resumir esta información compleja en un número reducido de valores, tratando de conservar la mayor cantidad de información posible, para aplicar después técnicas estadísticas convencionales de clasificación multivariante. También profundiza en el fenómeno de la clasificación casi perfecta, especialmente relevante en este tipo de datos.
José R. Berrendero, Antonio Cuevas y José L. Torrecilla han recibido el Premio SEIO-Fundación BBVA 2022 a la Mejor Contribución Metodológica en el Campo de la Estadística por el artículo On the use of reproducing kernel Hilbert spaces in functional classification, publicado en el Journal of the American Statistical Association. Su trabajo abre nuevas posibilidades para aplicaciones como la clasificación automática de electrocardiogramas, la identificación de especies mediante sonidos o el análisis de registros meteorológicos.
00:00 Presentación
00:10 ¿Podría explicar en qué ha consistido la investigación por la que han recibido este premio y por qué supone un avance metodológico en el campo de la Estadística?
02:27 ¿Qué posibles aplicaciones puede tener esta metodología? ¿Cómo puede ayudar a resolver problemas y desafíos del mundo actual en medicina, climatología u otros campos?
05:28 El público general desconoce en buena medida el trabajo de los científicos especializados en los campos de la Estadística y la Investigación Operativa. ¿Cómo definiría la importancia de la investigación en estas disciplinas para la sociedad?
07:41 ¿Considera importante que toda la sociedad tenga conocimientos sobre estadística? ¿Por qué?
09:55 ¿Qué significa este premio para ustedes?