Premios Estadística

V edición de los galardones

Fallados los Premios Sociedad de Estadística e Investigación Operativa (SEIO) – Fundación BBVA 2024

Cinco contribuciones a los campos de la Estadística y la Investigación Operativa han sido reconocidas en la V edición de los Premios Sociedad de Estadística e Investigación Operativa (SEIO) – Fundación BBVA, cuyo objetivo es reconocer y proyectar a la sociedad las aportaciones más innovadoras en estas dos disciplinas.

10 julio, 2024

Convocatoria

Premios Sociedad de Estadística e Investigación Operativa - Fundación BBVA

2024

El jurado de los Premios Sociedad de Estadística e Investigación Operativa (SEIO) – Fundación BBVA 2024, reunido de forma telemática el día 8 de julio de 2024 y ratificado en el Consejo Ejecutivo de la SEIO el 9 de julio de 2024, ha decidido conceder los siguientes galardones:

Mejor contribución metodológica en Estadística

María Alonso Pena (profesora ayudante doctora de Estadística e Investigación Operativa en la Universidade de Santiago de Compostela), Irène Gijbels (catedrática de Estadística en la Universidad Católica de Lovaina, Bélgica) y Rosa Crujeiras (catedrática de Estadística e Investigación Operativa en la Universidade de Santiago de Compostela), por su artículo A general framework for circular local likelihood regression (“Un marco general para la verosimilitud local en regresión circular”), publicado en el Journal of the American Statistical Association (JASA).

Este artículo marca un avance significativo en el campo de la estadística direccional, un área especializada en la que los datos residen habitualmente en construcciones geométricas complejas como círculos o hiperesferas. Así, presenta desafíos propios en comparación con los que se encuentran en contextos euclidianos tradicionales. Este artículo pionero presenta un abordaje innovador para analizar el impacto de covariables circulares en una variable objetivo a través de técnicas de verosimilitud local. Cabe destacar que este es el primer ejemplo en el que se emplean estos métodos en el campo de la estadística direccional. Se reseñan diversas aplicaciones en las que los datos proceden de resonancia motora en humanos, contaminación por partículas y experimentos de neurociencia, lo que demuestra la versatilidad y efectividad del método.

Mejor contribución metodológica en Investigación Operativa

Jordi Castro (catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universitat Politècnica de Catalunya), Laureano Escudero (catedrático retirado e investigador colaborador ad honorem en la Universidad Rey Juan Carlos) y Juan Monge (catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad Miguel Hernández de Elche), por su artículo On solving large-scale multistage stochastic optimization problems with a new specialized interior-point approach (“Resolución de problemas de optimización estocástica multietapa de gran escala con una nueva aproximación de punto interior”), publicado en el European Journal of Operational Research.

Este artículo constituye una contribución metodológica brillante al campo de la Investigación Operativa, ya que representa una magnífica combinación de modelización, optimización e implementación. Los autores prestan especial atención a la diferenciación de la incertidumbre estratégica y operativa en modelos estocásticos multietapa, reformulando el problema en forma triangular por bloques. Posteriormente adoptan un planteamiento de punto interior para explotar esta estructura, implementan sus algoritmos y establecen una comparación favorable con una de las principales herramientas profesionales. En definitiva, su metodología innovadora y sus resultados experimentales conducen al jurado a conceder el premio en la segunda categoría a estos autores.

Mejor contribución aplicada en Estadística

Jesús López Fidalgo (catedrático de Estadística en la Universidad de Navarra), Caterina May (profesora titular de Estadística en la Universidad de Piamonte Oriental) y José Antonio Moler (profesor titular de Estadistica e Investigación Operativa en la Universidad Pública de Navarra), por su artículo Designing experiments for estimating an appropriate outlet size for a silo type problem (“Diseño de experimentos para estimar un tamaño apropiado de la salida para un problema de tipo silo”), publicado en Annals of Applied Statistics.

Este artículo muestra una aplicación interesante del diseño C-óptimo para aproximar un estimador de máxima verosimilitud de una combinación lineal de parámetros desconocidos con mínima varianza. La motivación procede de considerar el tamaño de la salida que garantiza un tiempo mínimo esperado entre dos bloqueos consecutivos. Se considera una aproximación lineal del modelo a través de la Matriz de Información de Fisher. Para resolver el diseño C-óptimo, se aplica un procedimiento gráfico basado en la construcción de una envolvente convexa. El estudio de simulación y la aplicación a datos reales ilustran la novedad de la propuesta. Esta contribución tiene un impacto social y económico claro en agricultura e industria, con importantes implicaciones en la evaluación de riesgos. La revista Annals of Applied Statistics es una de las más prestigiosas, que se enfoca en las contribuciones innovadoras a la estadística que resuelven problemas relevantes con datos reales.

Mejor contribución aplicada en Investigación Operativa

Péter Biró (investigador sénior en el Centro de Estudios Económicos y Regionales HUN-REN y profesor titular en la Universidad Corvinus de Budapest), Flip Klijn (director científico del Instituto de Análisis Económico, CSIC, y profesor de Investigación en la Barcelona School of Economics), Xenia Klimentova (investigadora sénior en el Centro de Sistemas de Gestión Empresarial del Instituto de Ingeniería, Tecnología y Ciencia de Sistemas y Computadores, INESC TEC) y Ana Viana (profesora coordinadora en la Escuela de Ingeniería del Instituto Politécnico de Oporto e investigadora sénior en el Centro de Ingeniería y Gestión Industrial del Instituto de Ingeniería, Tecnología y Ciencia de Sistemas y Computadores, INESC TEC), por su artículo Shapley–Scarf housing markets: respecting improvement, integer programming, and kidney exchange (“Mercados de vivienda Shapley-Scarf: respetar la mejora, programación entera e intercambio de riñones”), publicado en Mathematics of Operations Research.

Este artículo propone contribuciones destacadas a la optimización y diseño de reglas de asignación, prestando especial atención a los Programas de Intercambio de Riñones. El artículo constituye una combinación notable de diferentes tipos de resultados y hallazgos interesantes que, según se espera, tendrán un impacto significativo en la aplicación de mecanismos de intercambio de riñones, pudiendo alterar las aproximaciones actuales de intercambio de riñones a largo plazo debido a sus hallazgos teóricos y prácticos.

Mejor contribución en Estadística e Investigación Operativa aplicada a la Ciencia de Datos y el Big Data

Emilio Carrizosa (catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Sevilla), Jasone Ramírez-Ayerbe (investigadora predoctoral de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Sevilla) y Dolores Romero (catedrática de Investigación Operativa en la Escuela de Negocios de Copenhague), por su artículo Mathematical optimization modelling for group counterfactual explanations (“Modelización de optimización matemática para explicaciones contrafácticas grupales”), publicado en el European Journal of Operational Research.

Esta es una contribución original al campo de la Inteligencia Artificial Explicable (XAI, por sus siglas en inglés) para la clasificación utilizando una idea nueva e importante como es el Análisis Contrafáctico. En el caso más sencillo para un método de clasificación en dos clases dadas, un procedimiento útil es asociar a cada registro una llamada explicación contrafáctica, es decir, un cambio menor en un registro que hace que tenga una probabilidad elevada de que se le asigne la clase contraria. En este artículo se presenta una colección de nuevos modelos con estructura combinatoria para aquellas situaciones en las que se puede emplear la misma solución contrafáctica para varios registros. Este problema no se había estudiado con anterioridad. Un abordaje sencillo para estos nuevos problemas se basa en las herramientas de Optimización Entera Mixta (No Lineal), y el artículo analiza nuevos métodos para resolverlos que emplean ideas de optimización matemática.

Jurado

El jurado, internacional en su composición, ha sido propuesto por la SEIO y la Fundación BBVA. En esta edición ha estado presidido por Daniel Peña, catedrático emérito de Estadística en la Universidad Carlos III de Madrid; y ha contado como vocales con: Michael Greenacre, catedrático de Estadística en la Universitat Pompeu Fabra y la Barcelona School of Economics; Martine Labbé, catedrática de Investigación Operativa en la Universidad Libre de Bruselas (Bélgica); Alfredo Marín, catedrático de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Murcia; María Dolores Ruiz, catedrática de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Granada; y Carla Marina Vairetti, profesora titular de Ingeniería Civil Industrial en la Universidad de los Andes (Chile).