CHARLAS CIMFAV – ISCV

    Charla de Laura Ramos, fijada para este martes 9 de noviembre, se trasladó para el martes 15 de noviembre, a la misma hora.

    Dos importantes charlas ofrecerán los profesores Laura Ramos y Rolando Biscay durante el próximo mes de noviembre en nuestro Instituto. Las conferencias, organizadas por El Centro de Investigación y Modelamiento de Fenómenos Aleatórios – Valparaíso (CIMFAV)y el Instituto de Sistemas Complejos de Valparaíso, se realizarán los días 2 y 9 de noviembre, ambas a las 15 horas.

    La primera de ellas estará a cargo del doctor Rolando Biscay quien ofrecerá su conferencia: “Dos nuevos enfoques para evaluar la fuerza de la evidencia aportada por datos a favor y en contra de hipótesis estadísticas”.

    Mientras que la segunda, el 9 de noviembre, se titula “Decodificación bayesiana para canales lineares discretos”  y estará a cargo de la doctora Laura Ramos.

    Sobre los temas de que se abordarán en las charlas son los siguientes.

    Para la primera: “Dos nuevos enfoques para evaluar la fuerza de la evidencia aportada por datos a favor y en contra de hipótesis estadísticas”.

    Para modelos estadisticos no Bayesianos, existen 4 enfoques principales para evaluar la fuerza de la evidencia estadistica acerca de hipotesis:

    a) estimacion puntual del parametro acompañada de una estimacion de su precision;

    b)  estimacion por regiones del parametro acompañada de su confianza;

    c) valores de verosimilitud;

    d) p-valores.

    A partir de la formulacion del problema de cuantificacion de la evidencia estadistica en un marco general de teoria de decisiones, se discuten  limitaciones y desventajas de estos enfoques. Como alternativa, enfatizando el proposito de lograr cuantificaciones con simple y clara interpretacion, se proponen dos nuevos enfoques:

    a) medidas de plausibilidad (capacidades alternantes) basadas en replicabilidad de regiones de confianza;

    b) ponderacion de hipotesis.

    Mientras que para la segunda charla, del día 9 de noviembre, titulada, “Decodificación bayesiana para canales lineares discretos”, se centrará en los siguientes temas:

    Un código linear C sobre un cuerpo finito F es un subespacio vectorial de F^n, definido bajo ciertas reglas, para un n dado.

    En un proceso de transmisión de información de elementos de C, através de un canal linear, puden ocurrir errores de lectura, resultando en lecturas posiblemente fuera del código C. El proceso de decodificación consiste en estimar el valor transmitido en el mensaje a partir del valor observado.

    En este trabajo, analisamos el proceso de decodificación cuando las palabras de la información tienen diferentes valores semánticos, introduciendo el concepto de función de pérdida para expresar el desempeño global de un esquema de codificación-decodificación para canales discretos. De esta manera, dejamos de lado el objetivo usual de minimizar la probabilidad de error, cambiándolo por el de minimizar la pérdida esperada.

    Este abordaje nos permite también comparar diversas codificaciones en cuanto a su eficiencia, medida através de la pérdida global del código.

    Este es un trabajo en conjunto con Marcelo Firer (Unicamp) y Luciano Panek (Unioeste).

    Para quienes quienes desee participar de estas exposiciones, pueden hacerlo escribiéndonos a contacto@iscv.cl

    BREVE RESEÑA DE LOS EXPOSITORES

    Rolando J. Biscay Lirio es Doctor en Ciencias Matematicas.

    Sus áreas de investigación son los metodos numericos y estadisticos para el analisis de fenomenos estocasticos, y sus aplicaciones en neurociencias.

    Ha sido miembro activo de el Tribunal Nacional Permanente de Grados Científicos de Matemática y Computación de Cuba; la Academia de Ciencias de Cuba (Académico Titular); el Grupo de Expertos para el Programa Nacional de Ciencias Básicas del Ministerio de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente de Cuba; el Consejo Científico del Centro de Neurociencias de Cuba; el Consejo Científico de la Facultad de Matemática y Computación de la Universidad de La Habana; el Consejo Científico del Instituto de Cibernética, Matemática y Física (ICIMAF); y el Consejo Científico del Centro de Tecnologías Avanzadas de Cuba (CENATAV).

    Laura Ramos Rifo es profesora de Universidad Estadual de Campinas, UNICAMP, desde 2005, en el Departamento de Estadística del Instituto de Matemática y Estadística. Ex-Vice Coordinadora de Pregrado en Estadística; Profesora de los programas de Magíster y Doctorado en Estadística, Magíster Profesional en Matemática Aplicada y Computacional, Magíster en Tecnología, y del Curso de Especialización para Profesores de Enseñanza Media de la Red Pública del Estado de São Paulo.

    Su área de investigación es: inferencia bayesiana, inferencia bayesiana en procesos estocásticos y modelos probabilísticos discretos.

    Deja un comentario