Madrid – SEMIPAR

El Nodo Madrid-SEMIPAR está liderado por el investigador Dae-Jin Lee (Basque Center for Applied Mathematics - BCAM) e integra a 27 miembros. Sus principales líneas de investigación se centran en los Modelos basados en P-splines para datos espacio-temporales, Estimación y Predicción en áreas pequeñas mediante P-splines, Métodos de Estimación para curvas ROC.

Investigadores que participan en el nodo

Investigador/a principal: Dae-Jin Lee Hwang (Universidad Carlos III de Madrid)

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Principales líneas de investigación

Los modelos de suavizado de rango bajo, y más concretamente los Splines con Penalizaciones (P-splines) han abierto recientemente la puerta a la utilización de modelos flexibles de suavizado para el análisis de grandes conjuntos de datos, y por lo tanto, la posibilidad de ser utilizados en campos como la medicina y epidemiología donde la complejidad y volumen de los datos ha condicionado fuertemente los modelos utilizados. Los P-splines permiten flexibilizar la relación entre las covariables y la variable respuesta. Su formulación como modelos mixtos permite incorporarlos en los modelos más comunes en el campo de la Bioestadística.

Entre las líneas de investigación llevadas a cabo por los miembros del nodo se encuentran (ver póster):

  • Modelos basados en P-splines para datos espacio-temporales.
  • Uso de P-splines para la estimación de curvas individuales en datos longitudinales.
  • Estudio de bases eficientes para splines de regresión.
  • Estimación y predicción en área pequeñas mediante P-splines.
  • Métodos de estimación para curvas ROC.

La mayor parte de los objetivos metodológicos antes mencionados han sido fruto de la necesidad de desarrollar metodología apropiada para hacer frente a problemas reales. En concreto, las líneas de investigación anteriores tienen, entre otras, las siguientes aplicaciones:

  • Modelización espacio temporal de datos medioambientales (niveles de ozono y otros contaminantes).
  • Comparación de tratamientos y ajuste de curvas individuales en estudios longitudinales de cáncer.
  • Estimación de tendencias de riesgos de mortalidad en áreas pequeñas. Mapas de enfermedades.
  • Comparación de superficies de mortalidad.
  • Modelización del consumo de tabaco mediante modelos multinivel.
  • Identificación de marcadores genéticos de cáncer mediantes modelos con interacciones.

Listado de miembros del nodo

  • Dae-Jin Lee Hwang

    Investigador/a principalComité EjecutivoUniversidad Carlos III de Madrid
  • Alba Carballo

    Universidad Carlos III de Madrid
  • Alfonso Ramos Cantariño

    Universidad de Extremadura
  • Carmen Minuesa Abril

    Universidad Autónoma de Madrid
  • Cristina Gutiérrez Pérez

    Universidad de Extremadura
  • Diego Armando Ayma Anza

    Universidad Católica del Norte, Chile
  • Elisa Cabana Garcerán del Vall

    Universidad Carlos III de Madrid
  • Elisa María Molanes López

    Universidad Complutense de Madrid
  • Fernando Rodriguez Artalejo

    Universidad Autónoma de Madrid
  • Gonzalo Colmenarejo Sánchez

    Institute IMDEA Food
  • Iñaki Galán Labaca

    Centro Nacional de Epidemiología. Instituto de salud Carlos III
  • Inés María del Puerto García

    Universidad de Extremadura
  • Jesús Herranz Valera

    Grupo Español de Investigación en Cáncer de Mama (GEICAM)
  • José Manuel Cuezva Marcos

    Universidad Autónoma de Madrid
  • Juan Carlos Laria de la Cruz

    Universidad Carlos III de Madrid
  • Juan Miguel Marín Diazaraque

    Universidad Carlos III de Madrid
  • Mª Carmen Aguilera Morillo

    Universitat Politècnica de València
  • Manuel Molina Fernández

    Universidad de Extremadura
  • Manuel Mota Medina

    Universidad de Extremadura
  • María Luz Durbán Reguera

    Universidad Carlos III de Madrid
  • Miguel González Velasco

    Universidad de Extremadura
  • Nuria Malats Riera

    Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO)
  • Paul Eilers

    Erasmus Medical Center
  • Rodrigo Martínez Quintana

    Universidad de Extremadura
  • Rosa Lillo

    Universidad Carlos III de Madrid