El tercer seminario del curso de “Perspectivas en Estadística” del Magíster en Estadística, fue una oportunidad para los interesados en el mundo del análisis estadístico. El evento, organizado por el Departamento de Matemática de nuestra casa de estudios contó con la ponencia del Dr. Christian Galarza, reconocido académico de la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL) de Guayaquil, titulada "Un modelo de regresión asimétrico multivariado-t para datos censurados y faltantes".

El seminario, exploró novedosas técnicas de modelado estadístico aplicadas a conjuntos de datos con censuras y valores faltantes. El Dr. Galarza, experto en el campo, ofreció una visión profunda y práctica de este modelo, brindando a los participantes herramientas valiosas para abordar desafíos reales en la investigación estadística.

“El modelo propuesto es un método predictivo estadístico que nos ayuda a analizar datos incompletos o censurados, es decir, cuando tenemos valores faltantes o se cuenta solo con información parcial. Lo interesante de este modelo es que permite modelar varias mediciones al mismo tiempo y no necesita cumplir con supuestos tradicionales como la normalidad o simetría de los datos, algo que es muy difícil de lograr en la práctica”, nos propone el académico.

Galarza, señala a modo de ejemplo que en astronomía, se ha utilizado para investigar y modelar la relación entre la presencia de planetas gigantes y la composición química de estrellas similares a nuestro sol, incluso cuando se dispone de información parcial. “El modelo es capaz de predecir adecuadamente la realidad al entender patrones complejos, superando las limitaciones de los equipos astronómicos frente a estrellas muy distantes”, detalla el académico de Guayaquil.

Por último, el expositor recalcó la importancia de estos contenidos para el estudiantado, señalando que “La aplicación de este modelo en la formación de estudiantes del Departamento de Matemática es fundamental ya que les permite conectar conceptos teóricos importantes como la probabilidad, las distribuciones de probabilidad, la esperanza matemática y la inferencia estadística con la resolución de problemas reales. El uso de este modelo ofrece a los estudiantes un abordaje novedoso en la literatura para manejar y analizar datos complejos y censurados, lo cual es crucial en diversas áreas de investigación y aplicaciones prácticas, tanto en la ciencia como en la industria”, puntualizó Galarza.

El estudiantado reconoció la iniciativa como un tema de gran relevancia, ya que les permitió poder integrar nuevas formas en las que se pueden aplicar las estadísticas, permitiendo el desarrollo integral del campo en el aula.