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Líneas de Investigación

Las áreas de investigación que pueden ser desarrolladas por los alumnos son:
 
  • Bioestadística: Se considera tanto desarrollo metodológico como aplicaciones motivadas por problemas de biología y medicina, incluyendo genética, ensayos clínicos, y estudios longitudinales.
  • Computación Estadística: Se estudian algoritmos eficientes para la resolución de problemas originados en la aplicación de métodos estadísticos. Estos incluyen estimación de máxima verosimilitud y/o bayesiana (paramétrica y no paramétrica) para modelos de respuesta al ítem, cálculo de curvas ROC, modelos para datos longitudinales y regresión no lineal con múltiples tipos de covariables, entre otros. El estudio incluye tanto la implementación computacional eficiente de la metodología así como algunas de sus propiedades teóricas.
  • 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.
  • Muestreo: Se estudian y desarrollan diseños de muestreo para la recolección eficiente de datos desde una población objetivo. Se desarrollan métodos para hacer inferencia estadística acorde a los diseños en cuestión. Se realizan aplicaciones en varias áreas tales como geología, ecología, epidemiología y ciencias sociales.
  • 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.