El trabajo de Fin de Máster es obligatorio y supone un total de 16 créditos (ECTS).
NORMATIVA
- Los miembros de la Comisión de Investigación realizarán la asignación de los Trabajos Fin de Máster, siguiendo la elección priorizada de temas realizada por los alumnos, tras finalizar el plazo de matrícula. Cuando dos o más alumnos soliciten un mismo tema, la priorización la realizará el profesor o profesores responsables del mismo.
- El cambio de asignación de asignaturas para la realización de los Trabajos Fin de Máster sólo se podrá solicitar excepcionalmente, argumentando por escrito las razones que impiden al alumno que así lo solicite, el desarrollo del Trabajo Fin de Máster. La Comisión de Investigación valorará dicha argumentación comunicando al alumno su decisión, previamente consensuada con el coordinador del Máster.
- La calificación de los Trabajos Fin de Máster se basará en el informe que emita el tutor de cada trabajo, que lo valorará con un máximo de 6 puntos. Los 4 puntos restantes se basarán en la calificación emitida por el tribunal o comisión, tras la defensa pública de los Trabajos Fin de Máster.
- La defensa pública de los Trabajos Fin de Máster se realizará virtual mediante mediante video-conferencia a través de la plataforma google meet. Los alumnos deberán tener obligatoriamente cuenta go.ugr.es para la defensa.
La normativa general y específica del Trabajo Fin de Máster es:
- Directrices UGR para la realización de Trabajos Fin de Máster
- Documentos y Tribunales
- Calendario y normativa genera para la defensa pública de los TFM. Curso 2024-2025 (.pdf)
IMPORTANTE: Una vez asignados los TFM. Es OBLIGACIÓN DEL ALUMNO contactar con el tutor asignado, mediante correo electrónico para iniciar la realización del TFM.
El correo electrónico de los tutores está disponible en la ficha del TFM asignado.
CALENDARIO CURSO 2024-2025
Asignaciones:
- Del 14 y el 18 de octubre de 2024: exposición de líneas de Trabajos Fin de Máster
- Del 21 al 31 de octubre de 2024: Solicitud de Trabajos Fin de Máster
- Del 1 al 11 de abril de 2025: Segundo periodo de asignación de Trabajos Fin de Máster
Defensas:
- Convocatoria especial (antigua convocatoria de diciembre)
- Depósito de los trabajos: hasta las 14:00 horas del 31 de enero de 2025.
- Defensa pública: entre el 10 y el 14 de febrero de 2025
- Convocatoria ordinaria de junio
- Depósito de los trabajos: hasta las 14:00 horas del 20 de junio de 2025.
- Defensa pública: entre el 30 de junio y el 5 de julio de 2025.
- Convocatoria extraordinaria de septiembre
- Depósito de los trabajos: hasta las 14:00 horas del 31 de julio de 2025.
- Defensa pública: entre el 8 y el 12 de septiembre de 2025.
SOLICITUD
El alumno deberá rellenar el formulario indicando sus prioridades y enviarlo a la coordinación del Máster a través del curso habilitado en PRADO: Trabajo fin de Máster:
- Formulario solicitud TFM (doc)
- El alumno debe enviar la solicitud, rellenando 20 TFM ordenados según su preferencia.
- Los alumnos que tuvieran asignado el TFM en cursos anteriores deben confirmar con el tutor que mantienen el TFM asignado previamente y enviar nuevamente la solicitud indicando que mantiene ese TFM.
- Las guias docentes de cada una de las líneas ofertadas se muestran a continuación. El alumno deberá leer las guías docentes y comprobar que CUMPLE LOS REQUISITOS EXIGIDOS antes de solicitarla.
- El plazo de entrega de la solicitud es entre el 23 al 30 de octubre de 2023.
EVALUACIÓN
El máster no finalizará hasta la presentación y defensa del Trabajo Fin de Máster, que será realizada en cualquiera de las convocatorias establecidas para ello. La realización y evaluación de los Trabajos Fin de Máster del Máster en Estadística Aplicada vendrá regulada por las Directrices de la universidad de granada para el desarrollo de la asignatura trabajo fin de máster
Trámites a seguir
El trabajo completo deberá ser depositado por el alumno a través de la plataforma Moodle, en el enlace habilitado para tal fin en el curso TRABAJO FIN DE MÁSTER
La documentación de los trabajos deberá ser entregada por el tutor por correo electrónico en la dirección muea@ugr.es con antelación a la fecha de defensa del Trabajo. La documentación depositada deberá incluir:
- Informe del tutor del trabajo (sin evaluación) y autorización para su defensa.
- Rúbrica de evaluación del tutor.
- Acta interna.
La coordinación del máster debe recibir el trabajo completo en formato pdf (TFM_apellidos alumno.pdf), que incluirá un resumen de extensión máxima tres páginas, mediante el espacio habilitado en la plataforma PRADO, en el curso TRABAJO FIN DE MÁSTER.
Los profesores del máster tendrán acceso a todos los trabajos presentados a través de un acceso web que se habilitará una vez hayan sido depositados. Dichos trabajos permanecerán expuestos hasta la fecha de su defensa, pudiendo ser consultados por los profesores del Máster que lo deseen, y que podrán hacer alegaciones a los mismos en el plazo que se habilite según la convocatoria.
Una vez constituidos los tribunales, siguiendo el orden establecido a comienzo del curso, estos acordarán una fecha de defensa dentro del periodo asignado para las defensas. El sistema de defensa será siempre de forma virtual.
ASIGNACIONES TRABAJO FIN DE MÁSTER CURSO 24/25
IMPORTANTE: Una vez asignados los TFM. Es OBLIGACIÓN DEL ALUMNO contactar con el tutor asignado, mediante correo electrónico para iniciar la realización del TFM.
El correo electrónico de los tutores está disponible en la ficha del TFM asignado.
| TUTOR/ES | TÍTULO TFM | ALUMNOS | plazas libres |
| Acal González, Christian José (chracal@ugr.es) | Ampliación de Análisis de Datos Funcionales | Inés Márquez Olmo | |
| Acal González, Christian José (chracal@ugr.es) | Ampliación de Análisis de Datos Funcionales | Quinatoa Martínez William Geovanny | |
| Aguilera Del Pino, Ana María (aaguiler@ugr.es) | Ampliación de modelos de respuesta discreta | Patricia González Merchán | |
| Aguilera Del Pino, Ana María (aaguiler@ugr.es) | Ampliación de Análisis de Datos Funcionales | Beatriz del Carmen Manzo Moreira | |
| Aguilera Del Pino, Ana María (aaguiler@ugr.es) y Rodríguez Bouzas, Paula (paula@ugr.es) | Procesos de recuento y análisis de datos funcionales | 1 | |
| Alonso Morales, Francisco J. (falonso@ugr.es) | Modelización de Series Temporales modelos clásicos y SARIMA | Jaime Lapaz Romero y Laura Bermúdez Villaescusa | |
| Alonso Morales, Francisco J. (falonso@ugr.es) | Series Temporales Avanzadas | Naroa Artetxe Urgoitia y José Felipe Bravo Torres | |
| Angulo Ibáñez, José Miguel (jmangulo@ugr.es) y Madrid García, Ana Esther (anaesther@ugr.es) | Modelización espacio-temporal, análisis de valores extremos y evaluación de riesgos | Elsa Carmen Barrio Torres, María Casado Fernández, Facundo Lindner Silva y Cándido Tornedo Hernandez | |
| Angulo Ibáñez, José Miguel (jmangulo@ugr.es) y Madrid García, Ana Esther (anaesther@ugr.es) | Modelización espacio-temporal, análisis de valores extremos y evaluación de riesgos | Norberto Ferney Andrade Castañeda, Omar Dris Ahmed y Ana Isabel Marín García | |
| Arnedo Fernández, Francisco Javier (arnedo@ugr.es) | Implementación de modelos de Minería de Datos: R vs. Python | Ángela Gómez del Pulgar Rivera | |
| Arnedo Fernández, Francisco Javier (arnedo@ugr.es | Modelos estadísticos para la identificación de marcadores genéticos informativos | Gadea Marta Vila Olarán | |
| Carmona Saez, Pedro (pcarmona@ugr.es) y Femia Marzo, Pedro (pfemia@ugr.es) | Análisis de diferentes métricas en matrices de confusión para problemas de clasificación con clases no balanceadas | Raquel Ortiz Martín | |
| Carmona Saez, Pedro (pcarmona@ugr.es) y Saez Muñoz, José Antonio (joseasaezm@ugr.es) | Evaluación y Comparación de Técnicas de Preprocesamiento y Modelos de Clasificación en Datos No Balanceados | Irene Sánchez de Lara | |
| Escabias Machuca, Manuel (escabias@ugr.es) | Ampliación de Análisis de Datos Funcionales | Viviana Lizbeth Pilco Coro | |
| Escabias Machuca, Manuel (escabias@ugr.es) | Ampliación de modelos de respuesta discreta | Ibáñez del Río, Nerea | |
| Esquivel Sánchez, Francisco Javier (jesquivel@ugr.es) y Romero Bejar, Jose Luis (jlrbejar@ugr.es) | Análisis de Datos Categóricos. Modelos Lineales Generalizados | Marina Bolado Penagos , Isaac Gutiérrez Zaragoza y Jorge Rodríguez Domínguez | |
| Esquivel Sánchez, Francisco Javier (jesquivel@ugr.es) y Romero yBejar, Jose Luis (jlrbejar@ugr.es) | Teoría de Juegos y Aplicaciones | Marian Rojas Arques | |
| Femía Marzo, Pedro Jesús | Desarrollo de una interfaz Shiny para el paquete BioestadísticaR2. | Alberto Martínez Ramos | |
| Ferri García, Ramón (rferri@ugr.es) y Rueda García, María del Mar (mrueda@ugr.es) | Estimación en encuestas no probabilísticas con mecanismos de selección no aleatorios | Jose Juán García Rodríguez | |
| Gámiz Pérez, María Luz (mgamiz@ugr.es) y Segovia García, María del Carmen (msegovia@ugr.es) | Modelos de Markov ocultos | Demian Benjamin Stuursma y Xiangnan Wu Wu | |
| García-Ligero Ramírez, María Jesús (mjgarcia@ugr.es) | Predicción, filtrado y suavizamiento en sistemas lineales discretos usando un modelo espacio de estados | Ysai José Ronquillo Mora | |
| García-Ligero Ramírez, María Jesús (mjgarcia@ugr.es) | Estimación distribuida para sistemas con múltiples sensores. | ||
| García-Ligero Ramírez, María Jesús (mjgarcia@ugr.es) | Estimación centralizada de señales observadas desde múltiples sensores | ||
| García-Ligero Ramírez, María Jesús (mjgarcia@ugr.es) | Estimación en sistemas en los que las medidas pueden estar afectadas por interrupciones aleatorias | Ramón Bee Engonga | |
| Gutiérrez Sánchez, Ramón (ramongs@ugr.es) | Explorando el Potencial de los Modelos LLM como Técnica de Reducción de Dimensionalidad para Clustering con K-means | Alejandro Lopera Marín | |
| Gutiérrez Sánchez, Ramón (ramongs@ugr.es) y Eva Ramos Ábalos (ramosa@ugr.es) | Técnicas de clasificación con R o Python | Pedro Areal Gándara, Pablo Cara Sánchez, María Cristina Roldan Cobo, Einar Niels Madsen y María Vela Felardo | |
| Luque Fernández, Miguel Ángel (mluquefe@ugr.es) | LLM como Técnica de Reducción de | Gustavo Rivas Gervilla | |
| Luque Fernández, Miguel Ángel (mluquefe@ugr.es) | Dimensionalidad para Clustering con Kmeans | David Boo Lamas | |
| Martínez Miranda, María Dolores (mmiranda@ugr.es) y Gámiz Pérez, María Luz (mgamiz@ugr.es) | Estimación no paramétrica de densidades en R | Victoriano Alfonso Vía Heredia | |
| Martínez Miranda, María Dolores (mmiranda@ugr.es) | Regresión no paramétrica: fundamentos y aplicaciones | Raquel Macías Maldonado | |
| Martínez Miranda, María Dolores (mmiranda@ugr.es) y Gámiz Pérez, María Luz (mgamiz@ugr.es) | Vigilancia y predicción de una pandemia en desarrollo | Carlos Lojan Armijos | |
| Martínez Miranda, María Dolores (mmiranda@ugr.es) | Aprendizaje estadístico y métodos de ensamblado | Víctor Manuel López de la Paz | |
| Montero Alonso, Miguel ángel (mmontero@ugr.es) y LMelchor Rodríguez, Juan (jmelchor@ugr.es) | Estudio y análisis sobre el tamaño de muestra en ensayos Clínicos | José Aguayo Arjona | |
| Montero Alonso, Miguel ángel (mmontero@ugr.es) y Luna del Castillo, Juan de Dios (jdluna@ugr.es) | Experimento de simulación para generar resultados de un test binario en presencia de verificación parcial y estimación del sesgo cometido cuando se lleva a cabo la estimación sólo con los datos verificados. | Elena Cruz Guardia | |
| Montero Alonso, Miguel ángel (mmontero@ugr.es) y Luna del Castillo, Juan de Dios (jdluna@ugr.es) | Análisis de mezcla de distribuciones: Evolución de la distribución de la edad en personas que se han suicidado. | Andrea Ruiz Vega | |
| Montero Alonso, Miguel ángel (mmontero@ugr.es) y Melchor Rodríguez, Juan (jmelchor@ugr.es) | Análisis de Regresión de Cox para la Relación entre la presencia de ftalatos y otros factores de riesgo asociados la incidencia de Cáncer en la cohorte GRAMO | Francisco Luis Navarro Martínez | |
| Raya Miranda, Rocio (rraya@ugr.es) | Regresión de mínimos cuadrados parciales. Tratamiento computacional (dos alumnos/una libre) | Andrea Martínez Cejudo y Andrés Alejandro Ystúriz Caldeira | |
| Rico Castro, Nuria (nrico@ugr.es) | Análisis Cluster: desarrollo teórico y aplicación a datos reales | Jennifer Alexis Avilés Moroy | |
| Roldan Nofuentes, José Antonio (jaroldan@ugr.es) | Estimación de la razones de verosimilitudes de un test diagnóstico binario: intervalos de confianza y tamaño muestral | Ángela García Recio | |
| Roldan Nofuentes, José Antonio (jaroldan@ugr.es) | Estimación de parámetros en presencia de datos faltantes mediante el método MICE. Aplicaciones al diagnóstico médico | Hernandez Negrin Halbert | |
| Román Montoya, Yolanda (yroman@ugr.es) | Análisis estadísticos con R. Aplicaciones | Francisco Javier Márquez Rosales y M José Mora Díaz | |
| Romero Molina, Desirée (deromero@ugr.es) | Estudio de la técnica multivariante de Correlaciones Canónicas. Aplicación a datos Reales | Alejandro Sánchez Delgado | |
| Romero Molina, Desirée (deromero@ugr.es) | Estudio y aplicación de un proceso de difusión asociado a una curva de crecimiento a datos reales | Marta Bello Rego | |
| Romero Molina, Desirée (deromero@ugr.es) y Marina Lacasaña Navarro (Escuela Andaluza de Salud Pública (EASP). Marina.lacasana.easp@juntadeandalucia.es) | Análisis de datos sobre exposición a contaminantes ambientales y efectos en salud | Alberto Fuentes Gil | |
| Rueda García, María del Mar (mrueda@ugr.es) y Cobo Rodríguez, Beatriz (beacr@ugr.es) | Análisis de encuestas educativas | Enrique García Garrido | |
| Rueda García, María del Mar (mrueda@ugr.es) y Cobo Rodríguez, Beatriz (beacr@ugr.es) | Análisis de encuestas educativas: una aplicación real | Inmaculada Armenteros Rojas | |
| Rueda García, María del Mar (mrueda@ugr.es) y Cobo Rodríguez, Beatriz (beacr@ugr.es) | Nuevas metodologías estadísticas para analizar variables sensibles en encuestas no probabilísticas | Lourdes Calle López | |
| Rueda García, María del Mar (mrueda@ugr.es) y Rueda Sánchez, Jorge (jorgerueda@ugr.es) | Diseño y Análisis de encuestas | Antonio José Barrios Marin | |
| Ruiz Castro, Juan Eloy (jeloy@ugr.es) | Análisis de tiempos de vida: Supervivencia y Fiabilidad | Luis Guillermo Liascos Naranjo | |
| Ruiz Castro, Juan Eloy (jeloy@ugr.es) | Modelos multi-estados en el campo de la Fiabilidad y Supervivencia | Cristopher Hernan López Espinoz | |
| Ruiz Castro, Juan Eloy (jeloy@ugr.es) y Acal González, Christian (chracal@ugr.es) | Análisis y estudio de tiempos de vida. Una visión práctica | Juan de Dios Martínez Pérez | |
| Ruiz Medina, María Dolores (mruiz@ugr.es) | Simulación de campos aleatorios | Daniela Esteban Ramos y Elena Cruz Guardia | 1 |
| Sáez Muñoz, José Antonio (josesaezm@ugr.es) | Métodos de ponderación de características para clasificación con el algoritmo del vecino más cercano | Beatriz Gijón Francis | |
| Sáez Muñoz, José Antonio (josesaezm@ugr.es) | Mejora del rendimiento en problemas de regresión mediante técnicas de filtrado de ruido en la variable de salida | Horacio Castellanos Muñoa | |
| Sáez Muñoz, José Antonio (josesaezm@ugr.es) | Incrementando la robustez al ruido en clasificación con el uso de ensembles de clasificadores | Cabañas de Paz, Rafael | |
| Sánchez Borrego, Ismael (ismasb@ugr.es) | Encuesta de afectados por esclerosis múltiple mediante el muestreo dirigido por los entrevistados RDS | María Ávila Ávila | |
| Serrano Pérez, Juan José (jjserra@ugr.es) | Aproximación numérica de densidades de tiempo de primer paso para procesos de difusión. | María Gisela Vallejos Velarde | |
| Torres Parejo, Úrsula (ursula@ugr.es) | Aplicación de técnicas estadísticas para el estudio de las asociaciones con la desnutrición y la inseguridad alimentaria a nivel mundial (dos alumnos) | Nieves Mayo Murube y María Priego Ojeda | |
| Torres Parejo, Úrsula (ursula@ugr.es) | Introducción al Metaanálisis en Red y Aplicación Práctica | Sarai Cortajarena Zubiri | |
| Torres Ruíz, Francisco de Asís (fdeasis@ugr.es) | Modelización de fenómenos de crecimiento mediante procesos de difusión | Idalia María Romero Hernández | 1 |
| Torres Ruíz, Francisco de Asís (fdeasis@ugr.es) | Procesos de difusión gaussianos | Pablo Esaú Mejía Medina | 1 |
| Vera Vera, José Fernando (jfvera@ugr.es) | Análisis de datos (“Big-data”). Técnicas de Multidimensional Scaling aplicadas a datos de disimilaridad | Lamari Salma y Marta Torres Gómez | |
| Vera Vera, José Fernando (jfvera@ugr.es) | Análisis de datos (“Big-data”). Técnicas de Unfolding aplicadas a datos de datos de preferencia. | David Legarreta García | |
| Vera Vera, José Fernando (jfvera@ugr.es) | Análisis de datos de proximidad y su tratamiento computacional. | Alberto Jesús Durán López | |
| Vera Vera, José Fernando (jfvera@ugr.es) | Análisis de datos de proximidad aplicado. Metodología y tratamiento computacional | Daniela Arango Ramos | |
| Vera Vera, José Fernando (jfvera@ugr.es) | Análisis de datos de proximidad aplicado. Metodología y tratamiento computacional (MAES) | Celia Gamo Tello |
TRABAJOS OFERTADOS CURSO 2024-2025
| tutor | Título trabajo |
Alumnos preasignados o de cursos anteriores |
|---|---|---|
|
Acal González, Christian José (chracal@ugr.es) |
Ampliación de Análisis de Datos Funcionales | Inés Márquez Olmo |
|
Aguilera Del Pino, Ana María (aaguiler@ugr.es) |
Ampliación de Análisis de Datos Funcionales | Beatriz del Carmen Manzo Moreira |
| Aguilera Del Pino, Ana María (aaguiler@ugr.es) | Ampliación de modelos de respuesta discreta | Norberto Ferney Andrade Castañeda y Patricia González Merchán |
|
Aguilera Del Pino, Ana María (aaguiler@ugr.es) y Rodríguez Bouzas, Paula (paula@ugr.es) |
Procesos de recuento y análisis de datos funcionales | |
| Alonso Morales, Francisco J. (falonso@ugr.es) | Modelización de Series Temporales modelos clásicos y SARIMA (dos alumnos) | |
| Alonso Morales, Francisco J. (falonso@ugr.es) | Series Temporales Avanzadas (dos alumnos) | |
| Angulo Ibáñez, José Miguel (jmangulo@ugr.es) y Madrid García, Ana Esther (anaesther@ugr.es) | Modelización espacio-temporal, análisis de valores extremos y evaluación de riesgos (tres alumnos) | |
| Angulo Ibáñez, José Miguel (jmangulo@ugr.es) y Madrid García, Ana Esther (anaesther@ugr.es) | Modelización espacio-temporal, análisis de valores extremos y evaluación de riesgos (tres alumnos/dos libres) | Omar Dris Ahmed |
| Arnedo Fernández, Francisco Javier (arnedo@ugr.es) | Implementación de modelos de Minería de Datos: R vs. Python | Ángela Gómez del Pulgar Rivera |
| Arnedo Fernández, Francisco Javier (arnedo@ugr.es | Modelos estadísticos para la identificación de marcadores genéticos informativos | Gadea Marta Vila Olarán |
| Carmona Saez, Pedro (pcarmona@ugr.es) y Femia Marzo, Pedro (pfemia@ugr.es) | Análisis de diferentes métricas en matrices de confusión para problemas de clasificación con clases no balanceadas |
Raquel Ortiz Martín |
| Carmona Saez, Pedro (pcarmona@ugr.es) y Saez Muñoz, José Antonio (joseasaezm@ugr.es) | Evaluación y Comparación de Técnicas de Preprocesamiento y Modelos de Clasificación en Datos No Balanceados | |
| Escabias Machuca, Manuel (escabias@ugr.es) | Ampliación de Análisis de Datos Funcionales | Viviana Pilco |
| Escabias Machuca, Manuel (escabias@ugr.es) | Ampliación de modelos de respuesta discreta | |
| Esquivel Sánchez, Francisco Javier (jesquivel@ugr.es) y Romero Bejar, Jose Luis (jlrbejar@ugr.es) |
Análisis de Datos Categóricos. Modelos Lineales Generalizados (dos alumnos/una libre) | Jorge Rodríguez Domínguez |
| Esquivel Sánchez, Francisco Javier (jesquivel@ugr.es) y Romero Bejar, Jose Luis (jlrbejar@ugr.es) |
Teoría de Juegos y Aplicaciones (dos alumnos) | |
| Ferri García, Ramón (rferri@ugr.es) y Rueda García, María del Mar (mrueda@ugr.es) | Métricas e indicadores de sesgo en las estimaciones procedentes de encuestas no probabilísticas | |
| Ferri García, Ramón (rferri@ugr.es) y Rueda García, María del Mar (mrueda@ugr.es) |
Estimación en encuestas no probabilísticas con mecanismos de selección no aleatorios |
Jose Juán García Rodríguez |
| Gámiz Pérez, María Luz (mgamiz@ugr.es) y Segovia García, María del Carmen (msegovia@ugr.es) | Modelos de Markov ocultos (dos alumnos) | |
|
García-Ligero Ramírez, María Jesús (mjgarcia@ugr.es) |
Predicción, filtrado y suavizamiento en sistemas lineales discretos usando un modelo espacio de estados | |
| García-Ligero Ramírez, María Jesús (mjgarcia@ugr.es) | Estimación distribuida para sistemas con múltiples sensores. | |
| García-Ligero Ramírez, María Jesús (mjgarcia@ugr.es) | Estimación centralizada de señales observadas desde múltiples sensores | |
| García-Ligero Ramírez, María Jesús (mjgarcia@ugr.es) | Estimación en sistemas en los que las medidas pueden estar afectadas por interrupciones aleatorias | |
| Gutiérrez Sánchez, Ramón (ramongs@ugr.es) | Explorando el Potencial de los Modelos LLM como Técnica de Reducción de Dimensionalidad para Clustering con K-means | Alejandro Lopera Marín |
| Gutiérrez Sánchez, Ramón (ramongs@ugr.es) | Técnicas de clasificación con R o Python (4 alumnos) | |
| Luque Fernández, Miguel Ángel (mluquefe@ugr.es) | Precisión y Sesgo de los métodos de Inferencia causal en el control de la confusión versus métodos clásicos de regresión en estudios observacionales | Gustavo Rivas Cervilla |
| Martínez Miranda, María Dolores (mmiranda@ugr.es) y Gámiz Pérez, María Luz (mgamiz@ugr.es) | Estimación no paramétrica de densidades en R | Victoriano Alfonso Vía Heredia |
| Martínez Miranda, María Dolores (mmiranda@ugr.es) | Regresión no paramétrica: fundamentos y aplicaciones | |
| Martínez Miranda, María Dolores (mmiranda@ugr.es) y Gámiz Pérez, María Luz (mgamiz@ugr.es) | Vigilancia y predicción de una pandemia en desarrollo | |
| Martínez Miranda, María Dolores (mmiranda@ugr.es) | Aprendizaje estadístico y métodos de ensamblado | |
| Montero Alonso, Miguel ángel (mmontero@ugr.es) y Luna del Castillo, Juan de Dios (jdluna@ugr.es) | Experimento de simulación para generar resultados de un test binario en presencia de verificación parcial y estimación del sesgo cometido cuando se lleva a cabo la estimación sólo con los datos verificados. | |
| Montero Alonso, Miguel ángel (mmontero@ugr.es) y Luna del Castillo, Juan de Dios (jdluna@ugr.es) | Análisis de mezcla de distribuciones: Evolución de la distribución de la edad en personas que se han suicidado. | Andrea Ruiz Vega |
| Montero Alonso, Miguel ángel (mmontero@ugr.es) y Melchor Rodríguez, Juan (jmelchor@ugr.es) | Análisis de Regresión de Cox para la Relación entre la presencia de ftalatos y otros factores de riesgo asociados la incidencia de Cáncer en la cohorte GRAMO | Francisco Luis Navarro Martínez |
| Raya Miranda, Rocio (rraya@ugr.es | Regresión de mínimos cuadrados parciales. Tratamiento computacional (dos alumnos/una libre) | Andrea Martínez Cejudo |
| Rico Castro, Nuria (nrico@ugr.es) | Análisis Cluster: desarrollo teórico y aplicación a datos reales | |
| Roldan Nofuentes, José Antonio (jaroldan@ugr.es) | Estimación de la razones de verosimilitudes de un test diagnóstico binario: intervalos de confianza y tamaño muestral | |
| Roldan Nofuentes, José Antonio (jaroldan@ugr.es) | Estimación de parámetros en presencia de datos faltantes mediante el método MICE. Aplicaciones al diagnóstico médico | |
| Román Montoya, Yolanda (yroman@ugr.es) | Análisis estadísticos con R. Aplicaciones (dos alumnos/0 libres) | Francisco Javier Márquez Rosales y M José Mora Díaz |
| Romero Molina, Desirée (deromero@ugr.es) | Estudio de la técnica multivariante de Correlaciones Canónicas. Aplicación a datos Reales | |
| Romero Molina, Desirée (deromero@ugr.es) | Estudio y aplicación de un proceso de difusión asociado a una curva de crecimiento a datos reales | |
| Romero Molina, Desirée (deromero@ugr.es) y Marina Lacasaña Navarro (Escuela Andaluza de Salud Pública (EASP). Marina.lacasana.easp@juntadeandalucia.es) | Análisis de datos sobre exposición a contaminantes ambientales y efectos en salud | |
| Rueda García, María del Mar (mrueda@ugr.es) y Cobo Rodríguez, Beatriz (beacr@ugr.es) | Análisis de encuestas educativas | Enrique García Garrido |
| Rueda García, María del Mar (mrueda@ugr.es) y Cobo Rodríguez, Beatriz (beacr@ugr.es) | Análisis de encuestas educativas: una aplicación real | Inmaculada Armenteros |
| Rueda García, María del Mar (mrueda@ugr.es) y Cobo Rodríguez, Beatriz (beacr@ugr.es) | Nuevas metodologías estadísticas para analizar variables sensibles en encuestas no probabilísticas | Lourdes Calle |
| Rueda García, María del Mar (mrueda@ugr.es) y Rueda Sánchez, Jorge (jorgerueda@ugr.es) | Diseño y Análisis de encuestas | |
| Ruiz Castro, Juan Eloy (jeloy@ugr.es) | Análisis de tiempos de vida: Supervivencia y Fiabilidad | |
| Ruiz Castro, Juan Eloy (jeloy@ugr.es) | Modelos multi-estados en el campo de la Fiabilidad y Supervivencia | |
| Ruiz Castro, Juan Eloy (jeloy@ugr.es) y Acal González, Christian (chracal@ugr.es) | Análisis y estudio de tiempos de vida. Una visión práctica | |
| Ruiz Medina, María Dolores (mruiz@ugr.es) | Simulación de campos aleatorios (tres alumnos) | |
| Sáez Muñoz, José Antonio (josesaezm@ugr.es) | Métodos de ponderación de características para clasificación con el algoritmo del vecino más cercano | |
| Sáez Muñoz, José Antonio (josesaezm@ugr.es) | Mejora del rendimiento en problemas de regresión mediante técnicas de filtrado de ruido en la variable de salida | |
| Sáez Muñoz, José Antonio (josesaezm@ugr.es) | Incrementando la robustez al ruido en clasificación con el uso de ensembles de clasificadores | |
| Sánchez Borrego, Ismael (ismasb@ugr.es) | Encuesta de afectados por esclerosis múltiple mediante el muestreo dirigido por los entrevistados RDS | María Ávila Ávila |
| Serrano Pérez, Juan José (jjserra@ugr.es) | Aproximación numérica de densidades de tiempo de primer paso para procesos de difusión. | |
| Torres Parejo, Úrsula (ursula@ugr.es) | Aplicación de técnicas estadísticas para el estudio de las asociaciones con la desnutrición y la inseguridad alimentaria a nivel mundial (dos alumnos) | |
| Torres Parejo, Úrsula (ursula@ugr.es) | Introducción al Metaanálisis en Red y Aplicación Práctica | Sarai Cortajarena Zubiri |
| Torres Ruíz, Francisco de Asís (fdeasis@ugr.es) | Modelización de fenómenos de crecimiento mediante procesos de difusión. (dos alumnos) | |
| Torres Ruíz, Francisco de Asís (fdeasis@ugr.es) | Procesos de difusión gaussianos. (dos alumnos) | |
| Vera Vera, José Fernando (jfvera@ugr.es) | Análisis de datos (“Big-data”). Técnicas de Multidimensional Scaling aplicadas a datos de disimilaridad | |
| Vera Vera, José Fernando (jfvera@ugr.es) | Análisis de datos (“Big-data”). Técnicas de Unfolding aplicadas a datos de datos de preferencia. | |
| Vera Vera, José Fernando (jfvera@ugr.es) | Análisis de datos de proximidad y su tratamiento computacional. | |
| Vera Vera, José Fernando (jfvera@ugr.es) | Análisis de datos de proximidad aplicado. Metodología y tratamiento computacional | |
| Vera Vera, José Fernando (jfvera@ugr.es) | Análisis de datos de proximidad aplicado. Metodología y tratamiento computacional (MAES) |