PROYECTO 1

Proyectos Recientes de tesis de alumnos de maestría y doctorado dirigidos por el Grupo de Ciencia de Datos:

  • Emiliano Geneyro (Doctorado)

        Análisis bayesiano de datos composicionales

  • Daniel Miranda (Doctorado)

        Modelos de dependencia para datos composicionales

  • Mariana Ramos

        Análisis de datos composiciones vía mezclas de Gamma 3-variadas

        Análisis de datos Composiciones vía mezclas de normales  multivariadas

  • Neyva Dimayuga 

        Inferencia variacional para datos circulares: Un enfoque bayesiano

  • Alejandra Moreno  

        Análisis bayesiano no-paramétrico basado en distribuciones von Mises

  • Edoardo Sánchez 

        Técnicas de muestreo paralelo en distribuciones bayesianas

  • Gabriela Rojas

        Detección de puntos de cambio en observaciones multivariadas

  • Itzel Moctezuma 

        Modelado de cópula para la inferencia de datos  de supervivencia

  • Erick Guerrero

      Cuantificación de la incertidumbre en modelos de respuesta funcional   

  • Joel Montesinos 

       Análisis de texturas en imágenes vía walets: un enfoque de data science

  • Daniel Allard

      Un modelo bayesiano para datos circulares basado en árboles de Pólya.   

  • Brenda Fierros

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