Page 16 - Boletín CIMAT junio 2021
P. 16
sustentan las pensiones del ISSTE. En este contexto, las técnicas de clusterización2 con restricciones espaciales han permitido contar con un mejor entendimiento de las actividades económicas nacionales.
Finalmente, el desarrollo de los modelos compartimentales, para COVID-19 han resultado fundamentales para entender la evolución de la pandemia y ha permitido contar con información útil a los tomadores de decisión. Sobre estos desarrollos se puede conocer más en https://coronavirus.conacyt. mx/proyectos/
Entre algunos de los desarrollos producidos con implicaciones sociales, podemos mencionar la publicación de artículos y la escritura de tesis en:
1) Metodologías espacio-temporales basadas en áreas pequeñas que permiten hacer inferencias en zonas donde no es posible tomar mediciones.
2) Metodologías de nowcasting que permiten crear
predicciones adelantadas de indicadores nacionales importantes.
3) Modelos espaciales y espacio-temporales que han permitido estudiar el riesgo de mortalidad asociados a COVID-19 y a la diseminación de enfermedades.
4) modelos de knock-off para controlar el false-discovery rate que permiten asegurar la reproducibilidad de estudios estadísticos de asociación.
5) estudio de técnicas para determinar parentesco en casos de personas desaparecidas.
6) técnicas para predecir el valor de portafolios de inversión de PENSIONISSSTE.
7) técnicas de visualización y clusterización con restricciones espaciales.
8) Modelos compartiméntales para entender la dinámica del COVID-19.
En todos estos proyectos y desarrollos, la Unidad Monterrey ha contado con la participación del equipo de investigadores de Cátedras Conacyt.
Notas del editor:
1. Knock off se refiere a una técnica en los estudios genéticos, en la que se bloquea un gen particular de los indidivuos. 2. Clusterización es el nombre que se le da a una técnica estadística para agrupar observaciones estadísticas en clases, de manera que las observaciones que pertenecen a una clase comparten más características con sus compañeros de clase que con los demás de una muestra.
Boletín Mensual Modelos con Estructuras de
de Información Dependencia y sus Aplicaciones II.
16