“Buscamos que nuestro método sea accesible para todo tipo de usuarios”

Daniel García Rasines

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27/02/2026
Daniel García Rasines Assistant Professor en Tenure Track en el Departamento de Métodos Cuantitativos de CUNEF Universidad. Es doctor en Estadística por Imperial College London (2021). Posteriormente fue investigador en el DataLab del ICMAT y Chapman Fellow en Imperial College.
Audio: Castellano

Daniel García Rasines habla sobre su investigación en el ámbito de la estadística teórica y, en particular, en el desarrollo de métodos para realizar inferencias estadísticas fiables después de seleccionar un modelo a partir de los datos. Este problema, conocido como inferencia post-selección, surge con frecuencia en el análisis de grandes conjuntos de datos, donde es necesario elegir previamente entre múltiples modelos o variables antes de extraer conclusiones. Su trabajo propone nuevas estrategias de partición de los datos que permiten mejorar la validez de los resultados estadísticos y avanzar en el desarrollo de herramientas metodológicas más robustas para el análisis de datos complejos.

Garcia Rasines ha sido galardonado con el Premio SEIO–Fundación BBVA 2025 a la Mejor contribución metodológica en estadística, junto a G. Alastair Young, catedrático de Estadística en el Imperial

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