Sesión BIOSTATNET- IV Jornadas Científicas de Estudiantes de la SEB.

Sesión BIOSTATNET- IV Jornadas Científicas de Estudiantes de la SEB.

Los pasados días 5 y 6 de Septiembre, la Agrupación Politécnica (Escuela técnica superior de ingenieros industriales de Albacete y Escuela Superior de Ingeniería Informática) del Campus de Albacete de la Universidad de Castilla-La Mancha acogió las IV Jornadas Científicas de Estudiantes de la Sociedad Española de Biometría. Las jornadas estuvieron organizadas en 8 sesiones con un total de 34 presentaciones orales y 6 pósteres, llevándose a cabo un curso sobre estadística espacial y una mesa redonda sobre el papel de las mujeres en la estadística. La IV edición de las Jornadas reunieron a un total de 54 personas provenientes de 22 organizaciones y universidades y 18 ciudades españolas. La presencia de Biostatnet quedó vigente en estas jornadas a través de una sesión formada por 5 jóvenes de la red, quienes tuvieron 15 minutos para explicar sus trabajos de investigación.

 

La moderadora de la sesión, Irene García-Camacha Gutiérrez (Nodo Castilla la Mancha – OED), de la Universidad de Castilla la Mancha, comenzó con una breve introducción sobre la red, permitiendo a los estudiantes más jóvenes conocer la red temática Biostatnet así como sus objetivos y estructura.

 

La primera en exponer fue Diana Marcela Pérez-Valencia (Nodo País Vasco), del Basque Center for Applied Mathematics, quien presentó un modelo jerárquico de tres-niveles para datos longitudinales. En particular, propuso el uso de B-splines, junto con diferencias de segundo orden (i.e. P-splines), y su representación como un modelo mixto, que fue estimado utilizando el método SOP. Esta propuesta se utilizó para analizar la evolución de la diferencia en la prevalencia de la obesidad entre mujeres y hombres desde 1975 a 2016 en 187 países, divididos en 6 regiones, en todo el mundo.

 

La segunda exposición fue a cargo de Francisco Palmí Perales (Nodo Valencia-Vabar), de la Universidad de Castilla la Mancha, presentó un paquete de R, INLAMSM, el cual se enmarca en el contexto del análisis multivariante con INLA. El objetivo de INLAMSM es utilizar las ventajas de R-INLA para ajustar modelos espaciales multivariantes para datos provenientes de espacios discretos. Aunque es aplicable en cualquier contexto, este paquete es de gran relevancia en el área de epidemiología, ya que permite modelizar procesos relacionados con varias enfermedades que coexisten en una misma población.

 

Marta Bofill Roig (Nodo Catalunya-BIO), de la Universidad Politécnica de Cataluña, presentó una aplicación web para el estudio de variables compuestas, CompARE. Las variables compuestas se usan frecuentemente en áreas como oncología o cardiología y su problemática radica principalmente en la elección de los componentes que deberían estar incluidos en ellos. De esta manera, su aplicación web se presenta como una herramienta útil y práctica en la selección de los componentes que deben estar incluidos en dichas variables compuestas.

 

Joaquín Martínez-Minaya (Nodo Valencia-Vabar), de la Universitat de València, presentó un paquete de R llamado dirinla, cuyo objetivo es ajustar modelos de regresión Dirichlet para datos composicionales utilizando la metodología INLA. Este paquete se puede utilizar en diferentes contextos donde la modelización de datos composicionales sea requerida, por ejemplo, en ecología, para el estudio de la abundancia de diferentes especies o, en medicina, para el estudio de la composición corporal (grasa, hueso, etc.).

 

Por último, Mabel Morales (Nodo País Vasco), de la Universidad del País Vasco, presentó la problemática de la sobre dispersión en los modelos de regresión para datos de conteo espaciales, donde existe también el inconveniente de la dependencia espacial. En particular, propuso el uso de modelos espaciales condicionales de sobre dispersión para datos que siguen una distribución binomial desde la perspectiva bayesiana para la obtención de estimaciones fiables. Esta metodología la utilizaron para analizar el número de madres que dieron a luz a su último hijo entre 1999 y 2005 y que se sometieron a un período de cribado postparto en diferentes departamentos de Colombia.

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