Los premios de la Sociedad de Estad铆stica e Investigaci贸n Operativa (SEIO) de la Fundaci贸n BBVA 2022 ha reconocido como Mejor Contribuci贸n en Estad铆stica e Investigaci贸n Operativa aplicada a la Ciencia de Datos y el Big Data al libro ‘Bayesian Inference with INLA’, escrito por el profesor de la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM), Virgilio G贸mez Rubio.
La obra, publicada en la reputada editorial internacional Chapman & Hall/CRC Press, en 2020, se centra en el uso de la metodolog铆a INLA (‘Integrated Nested Laplace Approximation’) para el ajuste de modelos estad铆sticos de muy diverso tipo utilizando inferencia bayesiana, ha informado la UCLM en nota de prensa.
La inferencia Bayesiana, como explica el profesor G贸mez Rubio, permite combinar informaci贸n existente (de expertos, como ejemplo), sobre un problema concreto y los datos observados emp铆ricamente utilizando las reglas de probabilidad (en concreto, el famoso Teorema de Bayes), 芦lo que suele proporcionar estimaciones y predicciones m谩s fiables禄, se帽ala.
De esta manera, la inferencia bayesiana formaliza matem谩ticamente el proceso de aprendizaje sobre los par谩metros de un modelo a partir de unos datos observados, contin煤a. 芦Adem谩s, la estad铆stica bayesiana est谩 teniendo un papel muy importante en los recientes avances en Inteligencia Artificial y ‘Big Data'禄.
La portada del libro muestra un mapa de Castilla-La Mancha con la ubicaci贸n de incendios forestales producidos por rayos en Castilla-La Mancha en el per铆odo 1998-2007, que es uno de los ejemplos que se desarrollan en el libro. A partir del estudio de la localizaci贸n de estos incendios es posible ver su relaci贸n con factores ambientales o geogr谩ficos (como la altitud) y desarrollar mapas de riesgo de incendio.
El libro describe distintos tipos de modelos estad铆sticos y sus diferentes aplicaciones. Otros ejemplos desarrollados en este trabajo incluyen el uso de modelos multinivel para el an谩lisis de factores que influyen en el crecimiento de cultivos, modelos espaciales para estudiar la distribuci贸n espacial de especies vegetales, modelos de supervivencia para analizar los factores de supervivencia al c谩ncer en ensayos cl铆nicos, el an谩lisis de series temporales o el ajuste de modelos cuando no todos la informaci贸n de un estudio se han podido recoger y hay variables con datos parcialmente observados.
La metodolog铆a INLA es ampliamente utilizada en la actualidad para el ajuste de modelos y otros estudios en los que se ha utilizado recientemente incluyen la estimaci贸n del exceso de mortalidad en 2020 por la pandemia, el estudio de la distribuci贸n espacial de especies animales y vegetales, el an谩lisis de series temporales de terremotos y el desarrollo de atlas de mortalidad por c谩ncer a nivel municipal en Castilla-La Mancha.
El libro ha sido desarrollado como parte de proyectos de investigaci贸n cofinanciadas por el Plan Propio de Investigaci贸n de la UCLM, la Consejer铆a de Educaci贸n, Cultura y Deportes (JCCM) y el Ministerio de Econom铆a y Competitividad.
Los Premios SEIO-Fundaci贸n BBVA tambi茅n reconocieron en la pasada edici贸n a los profesores de la UCLM Francisco Parre帽o y Mar铆a Teresa Alonso, a la Mejor Contribuci贸n Aplicada, por un trabajo en el que se resuelve un problema de optimizaci贸n de corte de vidrio por medio de un algoritmo 芦beam search禄.
