Estadística

Bioestadística: Se considera tanto desarrollo metodológico como aplicaciones motivadas por problemas de biología y medicina, incluyendo genética, ensayos clínicos, y estudios longitudinales.

Ciencia de Datos: La ciencia de datos utiliza métodos estadísticos computacionales intensos para identificar patrones y hacer predicciones sobre la base de grandes volúmenes de datos. Los intereses específicos incluyen el desarrollo de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático.

Métodos Bayesianos: Se considera el desarrollo y estudio de propiedades de modelos de probabilidad desde un punto de vista bayesiano, tanto paramétrico como no paramétrico. Se incluyen además aspectos relativos al desarrollo de métodos eficientes para implementar la inferencia estadística mediante simulación a posteriori. 

Psicometría y Medición Educacional: El foco principal es el modelamiento estadístico de problemas motivados por la política educacional chilena. Algunos de los temas abordados por la línea son: teoría de respuesta al ítem, valor agregado y efectividad escolar, puntuación y equating, problemas de identificación en modelos de Teoría de Respuesta al Ítem.

Series de Tiempo y Aplicaciones Financieras: Considera el desarrollo de métodos estadísticos para el análisis de series cronológicas así como el estudio y predicción de series financieras. Es decir, aquellas que resultan de la evolución de índices económicos e instrumentos del mercado financiero. 

Teoría de Distribuciones: Distribuciones Asimétricas, Errores en las Variables, Identificabilidad y Sensibilidad. Las distribuciones asimétricas son importantes para generalizar los modelos lineales elípticos. El Análisis de Sensibilidad estudia el efecto de perturbaciones en los supuestos del modelo y/o de modificaciones en los datos. Los errores de medición aparecen con frecuencia en diversas áreas del conocimiento. En identificabilidad, se desarrolla investigación en modelos estructurales con énfasis en psicometría.