NEW METHODOLOGICAL AND COMPUTATIONAL ADVANCES IN NON-PARAMETRIC STATISTICS AND SEMIPARAMETRICA (Q3135996): Difference between revisions
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Revision as of 08:58, 9 October 2021
Project Q3135996 in Spain
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | NEW METHODOLOGICAL AND COMPUTATIONAL ADVANCES IN NON-PARAMETRIC STATISTICS AND SEMIPARAMETRICA |
Project Q3135996 in Spain |
Statements
36,590.4 Euro
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45,738.0 Euro
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80.0 percent
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1 January 2018
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31 December 2020
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UNIVERSIDAD DE VIGO
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42°14'15.58"N, 8°43'28.99"W
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36057
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LA ESTADISTICA ES UNA PIEZA FUNDAMENTAL EN EL AVANCE DEL CONOCIMIENTO CIENTIFICO, YA QUE PROPORCIONA MODELOS Y METODOS PARA ANALIZAR DATOS Y LLEGAR A CONCLUSIONES CORRECTAS. LA APLICACIONES DE LOS METODOS ESTADISTICOS APARECEN EN CASI TODAS LAS RAMAS DEL CONOCIMIENTO: MEDICINA, BIOLOGIA, INGENIERIA, ECONOMIA, CIENCIAS SOCIALES, ETC. HOY EN DIA, LA ACCESIBILIDAD A LOS DATOS ES CADA VEZ MAYOR, Y TAMBIEN LO ES LA DEMANDA DE METODOS SOFISTICADOS PARA ANALIZARLOS._x000D_ _x000D_ EL PAPEL DEL INVESTIGADOR EN ESTADISTICA MATEMATICA CONSISTE EN VARIAS ACTIVIDADES CIENTIFICAS. EN PRIMER LUGAR, EL INVESTIGADOR DESARROLLA NUEVOS MODELOS Y METODOS PARA HACER FRENTE A NUEVOS PROBLEMAS, O METODOS ALTERNATIVOS PARA PROBLEMAS EXISTENTES. EL TRATAMIENTO MATEMATICO RIGUROSO DE ESTOS MODELOS Y METODOS, EL ESTUDIO DE SUS PROPIEDADES TEORICAS Y EL ANALISIS DE SU COMPORTAMIENTO PRACTICO EN ESTUDIOS DE SIMULACION Y EN APLICACIONES OCUPAN UNA PARTE IMPORTANTE DE NUESTRA ACTIVIDAD DE INVESTIGACION. EN SEGUNDO LUGAR, LA IMPLEMENTACION COMPUTACIONAL DE LOS METODOS Y SU DIFUSION ENTRE LA COMUNIDAD CIENTIFICA TAMBIEN ES REALIZADA POR EL INVESTIGADOR EN ESTADISTICA. POR ULTIMO, LA COLABORACION CON INVESTIGADORES DE OTRAS AREAS CON EL FIN DE PROPORCIONAR CONOCIMIENTOS EN LA APLICACION DE LOS METODOS ESTADISTICOS ES TAMBIEN NUESTRO DEBER. ESTE PROYECTO ABARCA LOS TRES ASPECTOS ANTERIORMENTE MENCIONADOS: EL DESARROLLO Y EL ESTUDIO DE NUEVOS MODELOS Y METODOS ESTADISTICOS, SU IMPLEMENTACION PRACTICA Y SU APLICACION A OTRAS AREAS DE CONOCIMIENTO._x000D_ _x000D_ LOS MODELOS ESTADISTICOS ABARCAN UN AMPLIO CONJUNTO DE POSIBILIDADES, DESDE LOS MUY SIMPLES HASTA LOS EXTREMADAMENTE COMPLEJOS. NORMALMENTE, SE BUSCA UN COMPROMISO ENTRE VARIOS ASPECTOS TALES COMO SIMPLICIDAD, INTERPRETABILIDAD Y FLEXIBILIDAD. EN ESTE SENTIDO, LA ESTADISTICA NO PARAMETRICA Y SEMIPARAMETRICA ESTAN BIEN POSICIONADAS, YA QUE SON LO SUFICIENTEMENTE FLEXIBLES Y PUEDEN ALCANZAR BUENOS RESULTADOS EN UNA GRAN VARIEDAD DE SITUACIONES SIN IMPONER HIPOTESIS POCO REALISTAS A LOS MODELOS. A DIFERENCIA DE LA ESTADISTICA PARAMETRICA, DONDE EL OBJETIVO ES ESTIMAR PARAMETROS DE DIMENSION FINITA, EL OBJETIVO DE LA ESTADISTICA NO PARAMETRICA ES ESTIMAR Y REALIZAR INFERENCIA SOBRE CURVAS. AQUI, EL TERMINO "CURVA" DEBE SER ENTENDIDO EN UN SENTIDO AMPLIO E INCLUYE FUNCIONES DE DENSIDAD, DE DISTRIBUCION, DE REGRESION, VARIOGRAMAS, ETC._x000D_ _x000D_ ESTE PROYECTO SE CENTRA EN EL DESARROLLO DE NUEVOS MODELOS Y METODOS EN ESTADISTICA NO PARAMETRICA Y SEMIPARAMETRICA. LA ESTIMACION CURVAS Y LA INFERENCIA SOBRE ESTAS, ESPECIALMENTE LOS PROCEDIMIENTOS DE CONTRASTE, FORMAN EL NUCLEO DE ESTE PROYECTO. EL ANALISIS RIGUROSO DE LAS METODOLOGIAS PROPUESTAS, SU IMPLEMENTACION PRACTICA Y SU APLICACION SON LAS PIEDRAS ANGULARES DE ESTA PROPUESTA. MAS CONCRETAMENTE, ESTE PROYECTO CONTRIBUYE CON NUEVOS AVANCES EN METODOS PARA DATOS DE ALTA DIMENSION, ANALISIS DE SUPERVIVENCIA, REGRESION NO PARAMETRICA, CURVAS ROC, CONTRASTES DE BONDAD DE AJUSTE Y CONTRASTES DE HIPOTESIS EN MODELOS DE REGRESION. ADEMAS SE REALIZARAN APLICACIONES A OTRAS AREAS Y SE ELABORARA CODIGO EN R. _x000D_ _x000D_ ESTE PROYECTO CONTRIBUIRA A UN CONOCIMIENTO MAS PROFUNDO DE LOS METODOS EN ESTADISTICA NO PARAMETRICA Y SEMIPARAMETRICA. EL IMPACTO ESPERADO TIENE DOS VERTIENTES: PUBLICACIONES EN REVISTAS ESPECIALIZADAS DE ALTO NIVEL Y COLABORACIONES CON INVESTIGADORES EN OTRAS AREAS._x000D_ _x000D_ EL PROYECTO ES UNA CONTINUACION NATURAL DE CUATRO PROYECTOS FINANCIADOS ANTERIORMENTE (MTM 2005, 2008, 2011 Y 2014). (Spanish)
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STATISTICS IS A FUNDAMENTAL PIECE IN THE PROGRESS OF SCIENTIFIC KNOWLEDGE, AS IT PROVIDES RIGOROUS MODELS AND METHODS TO ANALYSE DATA AND COME TO CORRECT CONCLUSIONS. THE APPLICATIONS OF THE STATISTICAL PROCEDURES APPEAR IN ALMOST ANY BRANCH OF KNOWLEDGE: MEDICINE, BIOLOGY, ENGINEERING, ECONOMY, SOCIAL SCIENCES, ETC. NOWADAYS, DATA ARE BECOMING MORE AND MORE ACCESIBLE, BUT ALSO DEMAND MORE SOPHISTICATED METHODS TO BE ANALYSED._x000D_ _x000D_ THE ROLE OF A RESEARCHER IN MATHEMATICAL STATISTICS CONSISTS OF SEVERAL SCIENTIFIC ACTIVITIES. FIRST OF ALL, THE RESEARCHER DEVELOPS NEW MODELS AND METHODS TO DEAL WITH NEW PROBLEMS, OR ALTERNATIVE METHODS FOR EXISTING ONES. THE RIGOROUS MATHEMATICAL TREATMENT OF THESE MODELS AND METHODS, THE STUDY OF THEIR THEORETICAL PROPERTIES AND THE ANALYSIS OF THEIR PRACTICAL PERFORMANCE IN SIMULATION STUDIES AND IN APPLICATIONS OCCUPY A MAIN PART OF OUR RESEARCH ACTIVITY. SECOND, THE COMPUTATIONAL IMPLEMENTATION OF THE METHODS AND ITS DISSEMINATION AMONGST THE SCIENTIFIC COMMUNITY IS ALSO DONE BY THE STATISTICAL RESEARCHER. FINALLY, THE COLLABORATION WITH RESEARCHERS IN OTHER AREAS IN ORDER TO PROVIDE STATISTICAL EXPERTISE IN THE APPLICATION OF THE METHODS IS ALSO OUR DUTY. THIS PROJECT COVERS THE THREE ABOVEMENTIONED ASPECTS: DEVELOPMENT AND STUDY OF NEW STATISTICAL MODELS AND METHODS, PRACTICAL IMPLEMENTATION AND APPLICATION TO OTHER AREAS._x000D_ _x000D_ STATISTICAL MODELS RANGE OVER A LARGE SET OF POSSIBILITIES, FROM VERY SIMPLE TO EXTREMELY COMPLICATED. NORMALLY, A COMPROMISE BETWEEN SEVERAL ASPECTS SUCH AS SIMPLICITY, INTERPRETABILITY AND FLEXIBILITY IS DESIRABLE. IN THIS REGARD, NONPARAMETRIC AND SEMIPARAMETRIC STATISTICS ARE WELL POSITIONED, AS THEY ARE FLEXIBLE ENOUGH AND CAN REACH GOOD RESULTS IN A LARGE VARIETY OF SITUATIONS WITHOUT IMPOSING UNREALISTIC HYPOTHESES TO THE MODELS. UNLIKE PARAMETRIC STATISTICS, WHERE THE OBJECTIVE IS TO ESTIMATE FINITE-DIMENSIONAL PARAMETERS, THE OBJECTIVE OF NONPARAMETRIC STATISTICS IS TO ESTIMATE AND PERFORM INFERENCE ABOUT CURVES. HERE, THE TERM "CURVE" MUST BE UNDERSTOOD IN A BROAD SENSE AND INCLUDES DENSITY FUNCTIONS, CUMULATIVE DISTRIBUTION FUNCTIONS, REGRESSION FUNCTIONS, VARIOGRAMS, ETC. _x000D_ _x000D_ THIS PROJECT FOCUSES ON THE DEVELOPMENT OF NEW MODELS AND METHODS IN NONPARAMETRIC AND SEMIPARAMETRIC STATISTICS. CURVE ESTIMATION AND INFERENCE, SPECIALLY TESTING PROCEDURES, FORM THE CORE OF THE PROJECT. THE RIGOROUS ANALYSIS OF THE PROPOSED METHODOLOGIES, THEIR PRACTICAL IMPLEMENTATION AND THEIR APPLICATION ARE THE CORNERSTONES OF THIS PROPOSAL. MORE SPECIFICALLY, THIS PROJECT CONTRIBUTES WITH NEW ADVANCES IN METHODS FOR HIGH-DIMENSIONAL DATA, SURVIVAL ANALYSIS, NONPARAMETRIC REGRESSION, ROC CURVES, GOODNESS-OF-FIT TESTING AND TESTING HYPOTHESES IN REGRESSION MODELS. BESIDES, APPLICATIONS TO OTHER AREAS AND THE ELABORATION OF FRIENDLY-USE CODE IN R ARE ALSO INTENDED. _x000D_ _x000D_ THIS PROJECT WILL CONTRIBUTE IN A DEEPER KNOWLEDGE OF METHODS IN NONPARAMETRIC AND SEMIPARAMETRIC STATISTICS. THE EXPECTED OUTCOME IS TWOFOLD: PUBLICATIONS IN SPECIALIZED HIGH-STANDARD JOURNALS IN THE AREA OF STATISTICS AND COLLABORATIONS WITH RESEARCHERS IN OTHER AREAS. _x000D_ _x000D_ THE PROJECT IS THE NATURAL CONTINUATION OF FOUR PREVIOUSLY FUNDED PROJECTS (MTM 2005, 2008, 2011 AND 2014). (English)
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Vigo
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Identifiers
MTM2017-89422-P
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