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
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 College de Londres. El jurado ha reconocido su artículo “Splitting strategies for post-selection inference” (“Estrategias de partición para la inferencia post-selección”), publicado en la revista Biometrika.
00:00 Introducción
00:10 ¿Podría explicar en qué consiste la investigación por lo que han sido premiados y su importancia para el campo de la estadística?
01:36 ¿Podría resumir lo que ha contribuido cada integrante del equipo y cómo de manera colectiva han logrado alcanzar los objetivos de su proyecto?
02:00 ¿Cómo definiría la relevancia de su investigación para la sociedad?
03:25 ¿Qué retos de su campo les gustaría abordar en el futuro?
05:35 ¿Cómo ve la situación de la estadística y la investigación operativa en España?
06:45 ¿Cómo defendería la importancia de la estadística y la investigación operativa para la sociedad del siglo XXI?
07:28 ¿Por qué es importante que todos los ciudadanos tengan al menos un conocimiento básico en estadística e investigación operativa?
08:13 ¿Qué significa este premio para ustedes?