Grupo de Estudio en Estadística Computacional – (Grescomp)

Grupo de trabajo Interdisciplinario con el objetivo de desarrollar un ámbito de estudio, discusión y profundización de métodos y técnicas matemático-cuantitativas que utilizan

  • componentes de modelización estadı́stica,
  • algoritmos computacionales para la implementación numérica y la aplicación a las disciplinas de interés.

El grupo, coordinado por Marco Scavino, integrante del IESTA, se estructura en base a las actividades desarrolladas a través de proyectos realizados gracias a fondos concursables, a la colaboración con otras universidades y centros de investigación, tutorı́as, cursos, eventos.
El grupo procura mantener y cultivar una pluralidad de enfoques, y la vinculación con una amplia gama de áreas de aplicación.

Integrantes

  • Marco Scavino (Responsable)
  • Fernando Massa
  • Ramón Álvarez-Vaz

Investigación

 

“Introducción a la Estadı́stica Computacional”.
Manual didáctico para la enseñanza de grado – fondo concursable CSE.
Integrantes del proyecto: Ramón Álvarez-Vaz; Luis Freda; Fernando Massa; Leonardo Moreno; Marco Scavino.
Objetivos generales:

  • Elaborar un manual didáctico en soporte digital creado para la Unidad Curricular 119 “Taller de Simulación” de la Licenciatura en Estadı́stica (UdelaR).
  • Mejorar las condiciones de aprendizaje de los estudiantes a través de una obra que trate de manera unitaria temas de análisis numérico para el cálculo estadı́stico y de técnicas de simulación, que son propedéuticos para el posterior
    desarrollo de numerosas Unidades Curriculares de la mencionada carrera y de otras carreras de la UdelaR.

Objetivos especı́ficos:

  •  Incorporar sistemáticamente la noción de aleatoriedad en la búsqueda de soluciones aproximadas de los problemas planteados, cuya solución analı́tica es difı́cil de obtener, evaluando el error cometido.
  • Introducir al estudiante en los conceptos de la simulación y de los métodos Monte Carlo, su utilidad en el ámbito de la estadı́stica y en otras disciplinas.

Creación de algoritmos utilizando técnicas de clasificación supervisada y no supervisada para el diagnóstico de enfermedades cardiovasculares en una población de adultos mayores de bajos recursos en Uruguay”.
Lı́nea de trabajo en desarrollo con el Grupo de Estudio de Datos de Alta Frecuencia.
Objetivo general:

  • Desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático para la detección y clasificación de arritmias cardı́acas entrenados y validados a partir de registros de electrocardiogramas (ECGs) de una sola derivación obtenidos con un dispositivo KardiaMobile de AliveCor® que conforman una base de datos nacional de usuarios del Plan Ibirapitá mayores de 65 años.
  • Proyecto del Fondo sectorial de investigación a partir de datos – ANII (fecha de comienzo estimada: abril de 2020).
    Integrantes del proyecto: Ramón Álvarez-Vaz; Andrés Castrillejo; Virginia Estragó; Matı́as Muñoz; Marco Scavino.

Instituto de Estadística

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