PROYECTO 1
Proyectos Recientes de tesis de alumnos de maestría y doctorado dirigidos por el Grupo de Ciencia de Datos:
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Emiliano Geneyro (Doctorado)
Análisis bayesiano de datos composicionales
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Daniel Miranda (Doctorado)
Modelos de dependencia para datos composicionales
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Mariana Ramos
Análisis de datos composiciones vía mezclas de Gamma 3-variadas
Análisis de datos Composiciones vía mezclas de normales multivariadas
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Neyva Dimayuga
Inferencia variacional para datos circulares: Un enfoque bayesiano
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Alejandra Moreno
Análisis bayesiano no-paramétrico basado en distribuciones von Mises
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Edoardo Sánchez
Técnicas de muestreo paralelo en distribuciones bayesianas
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Gabriela Rojas
Detección de puntos de cambio en observaciones multivariadas
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Itzel Moctezuma
Modelado de cópula para la inferencia de datos de supervivencia
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Erick Guerrero
Cuantificación de la incertidumbre en modelos de respuesta funcional
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Joel Montesinos
Análisis de texturas en imágenes vía walets: un enfoque de data science
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Daniel Allard
Un modelo bayesiano para datos circulares basado en árboles de Pólya.
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Brenda Fierros