Beneficiario del CONACYT realizó evento de divulgación científica sobre la investigación estadística paraguaya

Vie, 05 Abr. 2019 | 13:46

 

 

 

 

 

El investigador, Dr. Gustavo Rivas, del Colegio de Estadísticos del Paraguay (CEPY), realizó la conferencia “La Investigación Estadística Paraguaya en el ámbito mundial. Recientes aportaciones”.  La presentación se llevó a cabo en el marco de  una vinculación científica realizada en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Sevilla – España. El evento se llevó a cabo el pasado 29 de marzo, en la Sala de Reuniones de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FACEN - UNA).

El objetivo de la conferencia fue socializar los resultados de una investigación, la cual se centró en un procedimiento estadístico que puede ser aplicado en varias ramas de la ciencia como la ingeniería, biología, química, economía entre otras. Específicamente, se trata de un test que verifica el supuesto de independencia entre la covariable y el error en modelos de regresión no paramétrica. La conferencia fue dirigida a estudiantes, docentes, investigadores y al público interesado en general. 

El especialista explico que la estancia de investigación proporciona la posibilidad de trabajar a tiempo completo en el desarrollo de una investigación de gran envergadura, que muchas veces es difícil desarrollarla a distancia y en medio de otros quehaceres, además proporciona herramientas para continuar desarrollando investigaciones de alto impacto gracias a la transferencia de conocimientos que se consigue trabajando con investigadores extranjeros de amplia experiencia y trayectoria.

La estancia de vinculación científica fue financiada por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) a través del Programa PROCIENCIA, en el marco del Programa de Vinculación Científicos y Tecnólogos.

Presentación 1 La investigación estadística paraguaya en el ámbito mundial Recientes aportaciones

Presentación 2 Aproximacio´n computacionalmente eficiente para un test de independencia en modelos de regresio´n no param´etrica