JEDEPrimer Congreso de Jovenes Investigadoresen Estadıstica:Diseno de Experimentos y Bioestadıstica

Programa y Resumenes

24-26 Noviembre, 2010Universidad de Castilla-La Mancha

Toledo, (Espana)

Editores: Mariano Amo-Salas,Raul Martın-Martın,Licesio J. Rodrıguez-Aragon.

COMITE CIENTIFICO ORGANIZADOR

Mariano Amo Salas, Universidad de Castilla-La Mancha

Raul Martın Martın, Universidad de Castilla-La Mancha

Licesio J. Rodrıguez Aragon, Universidad de Castilla-La Mancha

PREFACIO

El diseno de experimentos y la bioestadıstica son hoy en dıa una componente cientıficafundamental de la investigacion en las ciencias experimentales. La aplicacion de estasdisciplinas requiere una formacion adecuada de los todos los que queremos dedicarnos alas mismas.Este congreso se enmarca dentro de una accion formativa dirigida a jovenes investi-gadores, siendo el intercambio de conocimientos y experiencias uno de los principalesobjetivos que se pretenden conseguir. De este modo, se potencia la transferencia deconocimientos, pretendiendo ser este un punto de partida para la difusion de estas dis-ciplinas a nivel nacional.Este pequeno libro contiene el programa y los resumenes de los trabajos que se presen-taran durante el 1er congreso nacional de jovenes estadısticos en diseno de experimentosy bioestadıstica. El congreso cuenta con la participacion de unos 40 congresistas, lamayorıa de universidades espanolas, aunque tambien contara con la presencia de inves-tigadores de otros paıses. Durante los dıas de su celebracion se presentaran 32 trabajos,6 sesiones invitadas, 20 comunicaciones orales y 6 en formato poster.Quiero mostrar mi agradecimiento al comite cientıfico-organizador puesto que graciasa su esfuerzo personal ha sido posible la realizacion de este congreso. Tambien a lasentidades colaboradoras cuyos logotipos figuran en la contraportada de este libro.Finalmente, dar la bienvenida a la ciudad de Toledo, conocida como ciudad de las TresCulturas y considerada como modelo universal de convivencia y tolerancia de etnias yreligiones durante siglos. Toledo, abrazada por el rıo Tajo ofrece entre sus murallas unaespectacular muestra de la historia del arte espanol.Espero que tengan una fructıfera estancia tanto en el terreno cientıfico como en elpersonal.

Toledo, noviembre 2010Raul Martın MartınPresidente del Comite Cientıfico-Organizador

PROGRAMA

Programa Diario JEDE

PROGRAMA DIARIO

Miercoles 24

19:30-21:00 Recepcion y Registro

Jueves 25

09:00-09:30 Inaguracion09:30-10:30 Sesion de Conferencias (I)10:30-11:15 Sesion Invitada (I)11:15-11:45 Descanso11:45-12:30 Sesion Invitada (II)12:30-13:30 Sesion de Conferencias (II)13:30-15:30 Comida15:30-16:50 Sesion de Conferencias (III)16:50-17:35 Sesion Invitada (III)17:35-18:00 Descanso18:00-19:00 Sesion de Posters20:00-21:30 Visita guiada de Toledo

21:30 Cena del Congreso

Viernes 26

09:00-10:20 Sesion de Conferencias (IV)10:20-11:05 Sesion Invitada (IV)11:05-11:45 Descanso11:45-12:45 Sesion de Conferencias (V)12:45-13:30 Sesion Invitada (V)13:30-15:30 Comida15:30-16:30 Sesion de Conferencias (VI)16:30-17:15 Sesion Invitada (VI)17:15-17:45 Clausura

3

Programa de Conferencias JEDE

PROGRAMA DE CONFERENCIAS

Jueves 25

Sesion de Conferencias (I) 09:30-10:30Moderador: Enrique Gonzalez-Davila

09:30-09:50 Analisis de wavelets aplicado al estudio de la variabilidad delos rıos escoceses por MARIA FRANCO VILLORIA.

09:50-10:10 Analisis estadıstico de la altura de ola significante en el golfode Cadiz por INMACULADA PEREZ BERNABE.

10:10-10:30 Planes de muestreo en fiabilidad con censura progresi-va para la distribucion log-normal por CARLOS PEREZGONZALEZ.

Sesion Invitada (I)

10:30-11:15 El diseno de experimento dentro de la estimacion en areaspequenas: una aplicacion en la Comunidad Autonoma de Ca-narias por ENRIQUE GONZALEZ DAVILA.

Sesion Invitada (II)

11:45-12:30 Una vision del diseno de experimentos por JESUS LOPEZFIDALGO.

Sesion de Conferencias (II) 11:45-12:45Moderador: Isabel Ortiz Rodrıguez

12:30-12:50 Diseno optimo de experimentos en modelos de series tempo-rales por MARIANO AMO SALAS.

12:50-13:10 Dos perspectivas de diseno y modelizacion cuando alguna vari-able independiente no es controlable por VICTOR CASEROALONSO.

13:10-13:30 Diseno D-optimo para reacciones enzimaticas competitivaspor MERCEDES FERNANDEZ GUERRERO.

4

Programa de Conferencias JEDE

Sesion de Conferencias (III) 15:30-16:30Moderador: Jose A. Moler

15:30-15:50 Un diseno adaptado a la respuesta basado en la urna de Ehren-fest por ARKAITZ GALBETE.

15:50-16:10 Playing with trees in a genome wide association study porMARIA EUGENIA CASTELLANOS.

16:10-16:30 Algoritmo paso a paso para construir un clasificador lineal quecombine variables diagnosticas en el ambito de la medicina porLUIS MARIANO ESTEBAN ESCANO.

16:30-16:50 Estudio comparativo de tecnicas flexibles actuales de regresioncuantil: Aplicacion en el campo de la pediatrıa por ISABELMARTINEZ SILVA.

Sesion Invitada (III)

16:50-17:35 Ensayos clınicos: aleatorizacion, etica e inferencia porJOSE A. MOLER.

Viernes 26

Sesion de Conferencias (IV) 09:00-10:20Moderador: Jesus Lopez Fidalgo

09:00-09:20 Disenos factoriales en modelos de Poisson por ROBERTODORTA GUERRA.

09:20-09:40 Disenos D-optimos para modelos de regresion de Poisson yBinomial negativa multifactoriales por ISABEL M. ORTIZRODRIGUEZ.

09:40-10:00 Disenos optimos para el modelo de Cox mediante verosimili-tud parcial por MARIA JESUS RIVAS LOPEZ.

10:00-10:20 Algoritmo EM y modelos de mezcla de distribuciones porMARIA DE LAS MERCEDES RODRIGUEZ HERNANDEZ.

Sesion Invitada (IV)

10:20-11:05 Applications of optimal design techniques in biostatistics porWENG-KEE WONG.

5

Programa de Conferencias JEDE

Sesion de Conferencias (V) 11:45-12:45Moderador: Hugo Maruri Aguilar

11:45-12:05 Procesado de imagenes mediante Singular Spectrum Analysis(SSA) por LICESIO RODRIGUEZ ARAGON.

12:05-12:25 Software interactivo de aprendizaje SPSS por ELVIRA DEL-GADO MARQUEZ.

12:25-12:45 Modelos matematicos aplicados a la modelizacion de epi-demias por AIDA CALVINO MARTINEZ.

Sesion Invitada (V)

12:45-13:30 Diseno de experimentos computacionales por HUGOMARURI AGUILAR.

Sesion de Conferencias (VI) 15:30-16:30Moderador: Carmen Cadarso

15:30-15:50 Desarrollo y validacion de modelos predictivos. Aplicacion a laevolucion en pacientes con enfermedad pulmonar obstructivacronica por IRANTZU BARRIO.

15:50-16:10 Curvas ROC y analisis de supervivencia. Aplicacion a datosde pacientes ingresados por infarto agudo de miocardio porANARDELI TORRES ORTIZ.

16:10-16:30 The evolution of womens years of fertility in central Portugal.Evidence based on first time registries in the breast cancerscreening program por ELISA DUARTE.

Sesion Invitada (VI)

16:30-17:15 Compound optimal designs for both model discrimination andparameter estimation por CHIARA TOMMASI.

6

RESUMENES

Resumenes JEDE

Sesiones Invitadas

El diseno de experimento dentro de la estimacion en

areas pequenas: una aplicacion en la Comunidad

Autonoma de Canarias

Enrique Gonzalez Davilaegonzale@ull.esUniversidad de La Laguna, Espana

En colaboracion con: Jesus Alberto Gonzalez Yanes.

La demanda de estadısticas a nivel de dominios pequenos se ha consolidado estos ultimosanos entre los objetivos prioritarios de las instituciones estadısticas oficiales. La eleccionapropiada de tecnicas de area pequena que produzcan buenos resultados esta condi-cionada a la estructura del diseno de la encuesta y a la existencia de informacionauxiliar. Cuando la encuesta de partida tiene un diseno con tamano muestral relati-vamente grande y se pueden definir interrelaciones entre las areas pequenas es posiblela utilizacion de tecnicas basadas en estimadores sinteticos, “borrowing strength”, quepermiten estimaciones a nivel de area pequena con un coste ınfimo. La incorporacionde informacion auxiliar proveniente de registros administrativos, aun pudiendo ser dealta calidad, no siempre termina siendo una herramienta eficaz debido a los costes deenlace de registros y a la disposicion temporal de la informacion. En encuestas dondeel tamano muestral esta mucho mas limitado, con varias areas pequenas sin o con muypoca muestra, la utilizacion de informacion auxiliar se hace necesaria y en ocasiones espreciso la definicion de una encuesta ligera que complemente la informacion de la en-cuesta madre. El diseno de tales encuestas ligeras, encuestas realizadas con cuestionariosmas reducidos y muy probablemente telefonicas, puede ser primordial para la obtencionde buenas estimaciones. En este trabajo se describen los resultados obtenidos en la Co-munidad Autonoma de Canarias para la Encuesta de Poblacion Activa (EPA), encuestaque podrıa considerarse de tamano muestral grande, y las valoraciones sobre la Encuestade Tecnologıa de la Informacion y Comunicacion, encuesta mucho mas reducida que hallevado a la incorporacion de una encuesta ligera elaborada para tal fin. El diseno de laencuesta ligera contempla la utilizacion de escenarios duales, listın telefonico y PadronContinuo, lo que propicia el estudio de la influencia de los propios escenarios sobre lasvariables de interes de la encuesta, condicionadas por el coste de realizacion.

9

Resumenes JEDE

Una vision del diseno de experimentos

Jesus Lopez FidalgoJesus.LopezFidalgo@uclm.esUniversidad de Castilla-La Mancha, Espana

Esta charla pretende ser una introduccion al diseno de experimentos con una doblefinalidad. Por una parte puede servir para proporcionar las bases teoricas, de modo queen las charlas posteriores no sea necesario reincidir de nuevo en los conceptos y resultadosbasicos. Por otra parte, puede servir para dar una introduccion general a aquellos quedesconocen los fundamentos de la teorıa de diseno optimo de experimentos. Ademas seproporcionaran algunos ejemplos de aplicacion a las ciencias de la vida, ası como algunasideas de las tendencias de investigacion en este campo.

Ensayos clınicos: aleatorizacion, etica e inferencia

Jose A. Molerjmoler@unavarra.esUniversidad Publica de Navarra, Espana

En colaboracion con: Fernando Plo.

El hecho de que un ensayo clınico deba realizarse siguiendo rıgidos protocolos y afectea la salud de las personas influye decisivamente para que sean considerados unos ex-perimentos estadısticos con muchos rasgos particulares. En primer lugar, la poblacionafectada por el estudio no puede ser escogida de acuerdo a los principios clasicos delmuestreo aleatorio. Incluso la muestra participante en el experimento sigue sujeta aprincipios eticos que deben ser respetados, evitando en la medida de lo posible el deter-minismo en la asignacion de tratamientos a los pacientes. Esto llevarıa a importantessesgos en las estimaciones. Finalmente, los resultados clasicos de inferencia, que en mu-chos casos son de corte asintotico o se sustentan en muestreos aleatorios, deben aplicarsecon mucha precaucion en este contexto puesto que el tamano de muestra es, a veces,necesariamente pequeno y, tambien, porque los protocolos de aplicacion son muy rıgidosen la seleccion de pacientes.De lo anterior podemos decir que, en esencia, los tres aspectos que hacen a los ensayosclınicos tan particulares dentro de la estadıstica son: la aleatorizacion, la etica y la calidadde la informacion obtenida o, dicho de otra forma, los buenos resultados inferenciales.A menudo estos tres aspectos compiten entre sı, en el sentido de que una mejora en lacalidad de la informacion reduce la etica en el diseno, o al reves.En esta exposicion se presentan, en primer lugar, las distintas fases que se siguen enla puesta en practica de un ensayo clınico. Desde los protocolos que se deben seguirprevios a la realizacion del ensayo hasta la presentacion y utilizacion de los resultados

10

Resumenes JEDE

finales. Asimismo, se mostraran distintas lıneas que se han seguido en estadıstica para eldiseno de ensayos, centrandonos en los disenos secuenciales y los resultados de inferenciaque llevan aparejados. En particular, se dara un breve vision de disenos adaptados ala historia del experimento. Esto es, disenos que tratan de aprender de los resultadosobtenidos con los pacientes que ya han participado en el ensayo.

Applications of Optimal Design Techniques inBiostatistics

Weng-Kee Wongwkwong@sunlab.ph.ucla.eduUniversity of California, Estados Unidos

Optimal design theory and ideas are increasingly used in many areas in the biomedicalsciences, including bioengineering, food science and pharmacology. I will give a briefoverview of the mathematical foundations of optimal designs, recent advances in thefield and provide illustrative applications in the health sciences.To promote optimal design ideas for practitioners, I present a website that allows prac-titioners to generate a variety of optimal designs easily and freely. After selecting asuitable model from a list of statistical models on the site and an optimality criteri-on, the practitioner inputs design parameters for his or her problem. The site returnsthe optimal design and the efficiency of any selected design. I will give demonstrationsand hope that the site will facilitate practitioners implement efficient designs for moreaccurate statistical inference and at lower cost.

Keywords: approximate designs, dose response models, equivalence theorems, multiple-objective optimal designs, optimality criteria.

Diseno de experimentos computacionales

Hugo Maruri AguilarH.Maruri-Aguilar@lse.ac.ukUniversity of London, Reino Unido

Los experimentos computacionales forman parte de un area de investigacion reciente.Las aplicaciones de tales simulaciones por ordenador son muy amplias: desde diseno eningenierıa hasta experimentos de simulacion de cambio climatico.Al modelar un experimento computacional, la discrepancia entre predicciones del modeloy los datos de simulacion se debe unicamente al sesgo existente entre el modelo para el

11

Resumenes JEDE

experimento computacional y el simulador computacional determinista (usualmente unafuncion complicada). Por esta razon, los conceptos usuales en diseno como replicacion,bloqueo y aleatorizacion dejan de tener utilidad.Usualmente, el interes del experimentador se dirige hacia la exploracion eficiente de laregion de diseno, para construir en una segunda etapa un modelo predictivo.En la charla presentare un introduccion a los experimentos computacionales, hare re-vision de disenos experimentales utiles y discutire brevemente alternativas de mod-elacion.

Compound optimal designs for both modeldiscrimination and parameter estimation

Chiara Tommasichiara.tommasi@unimi.itUniversity of Milano, Italia

Many results on optimal designs of experiments are derived under the assumption thatthe statistical model is known at the design stage. However, rarely it is known a prioriwhich model is the most appropriate. Thus, the goal of an experiment should be dual: tochoose the most adequate model and to estimate the parameters of the selected modelefficiently. Unfortunately, a design which is optimum for parameter estimation may beinadequate for model discrimination and vice versa. Thus, many authors have developedoptimality criteria which are applicable to the dual problem of model discriminationand parameter estimation. A common strategy is to combine both the objectives in onedesign criterion by averaging optimality criteria for model discrimination and parameterestimation.In the context of nested regression models which differ by only one parameter, Dette(1993) has proposed to use the D1-criterion for model discrimination and the D-criterionfor precise estimation of the parameters. The resulting compound criterion (a weightedgeometric mean of D1- and D-efficiencies) is called DD1-criterion. Tsai and Zen (2004)and Zen and Tsai (2004) have generalized the DD1-criterion to the case of nested re-gression models which differ by more than one parameter by replacing the D1-criterionwith the Ds-one (with s > 1). Their criterion is called DDs-criterion. In the same con-text of homoscedastic regression models with normal errors, but which may be separatemodels, Atkinson (2008) has considered the T-criterion as a measure of discrimination,providing the DT-criterion. Tommasi (2009) has proposed the DKL-optimality criteri-on, which is a compound criterion given by the weighted geometric mean of KL- andD-efficiencies. As the previous authors she has considered the D-criterion as a measureof precision in parameter estimation. As a measure of discrimination, however, she hasused the KL-criterion (Lopez-Fidalgo, Tommasi and Trandafir, 2007) which is usefulfor model discrimination in a more general context than nested regression models with

12

Resumenes JEDE

Gaussian homoscedastic errors. The main advantage of the DKL-optimality criterionover the other compound criteria previously recalled is its general applicability. TheDKL-optimality criterion can be used for any kind of regression models, nested or not,with homoscedatic or heteroscedastic errors, which may be Gaussian or not.

Atkinson A. C. (2008) DT-optimum designs for model discrimination and parameterestimation, J. Statist. Plann. Inference, 1, 56–64.

Dette, H. (1993) On a mixture of the D- and D1-optimality criterion in polynomialregression. J. Statist. Plann. Inference, 35, 233–249.

Lopez-Fidalgo, J., Tommasi, C., Trandafir, P.C. (2007) An optimal experimental designcriterion for discriminating between non-Normal models. J. R. Statist. Soc. B, 69, 231–242.

Tommasi (2009) Optimal designs for both model discrimination and parameter estima-tion. J. Statist. Plann. Inference, 139, 4123-4132.

Tsai, M., Zen, M. (2004) Criterion-robust optimal designs for model discrimination andparameter estimation: multivariate polynomial regression case. Stat. Sin., 14(2), 591–601.

Zen, M., Tsai, M. (2004) Criterion-robust optimal designs for model discrimination andparameter estimation in Fourier regression models. J. Statist. Plann. Inference, 124(2),475–487.

13

Resumenes JEDE

Sesion de Conferencias (I)

Analisis de wavelets aplicado al estudio de lavaribilidad de los rıos escoceses

Marıa Franco Villoriamvilloria@stats.gla.ac.ukUniversity of Glasgow, Escocia

En colaboracion con: Marian Scott, Trevor Hoey, Denis Fischbacher-Smith.

Las inundaciones ocurridas en los ultimos anos han puesto de manifiesto la vulnera-bilidad del Reino Unido antes tales situaciones extremas. En particular, en Escocia,diversos estudios apuntan hacia diferencias entre el Este y el Oeste, que se han hechomas pronunciadas en los ultimos 30 anos. En el 2009, se aprobo la nueva ley de gestionde inundaciones (”Flood Risk Management Act”) con el objetivo de introducir un en-foque mas moderno y sostenible, teniendo en cuenta los efectos del cambio climatico. Laestimacion del riesgo de inundaciones se basa principalmente en datos recogidos sobre elcaudal de los rıos, particularmente en los valores extremos. Bajo la influencia del cam-bio climatico, existe el riesgo de que los modelos tradicionales, que asumen condicionesclimaticas constantes, subestimen la probabilidad de que una inundacion ocurra. El ob-jetivo de esta charla es mostrar el analisis llevado a cabo en varios rıos escoceses con laidea de identificar la tendencia a largo plazo, ası como la existencia de ciclos, e investigarcomo estos han cambiando a lo largo de los anos, utilizando analisis de wavelets.

Analisis estadıstico de la altura de ola significanteen el golfo de Cadiz

Inmaculada Perez Bernabeinma81288@hotmail.comUniversidad de Santiago de Compostela, Espana

En este trabajo se ha realizado el analisis estadıstico de la variable “Altura de Ola en elGolfo de Cadiz”. Los datos con los que se trabajo fueron cedidos por Puertos del Estadopara la investigacion e interpretacion de los resultados obtenidos.Los metodos utilizados para el estudio de la variable fueron: el analisis de esta comoserie temporal por anos y estaciones, la utilizacion de modelos ARIMA por periodos yel analisis de las distribuciones de probabilidad de la variable, para lo cual se procedio ala seleccion de muestras debido a la gran cantidad de datos de los que se disponıa.Entre las principales conclusiones a las que se llego, se obtuvo que la “Altura de Ola”para los periodos seleccionados, correspondıa a modelos ARIMA(1,0,2) y ARIMA(2,0,1)

14

Resumenes JEDE

con trasformaciones mediante logaritmos por la falta de estacionariedad de los datos. Enun posterior analisis se llego a que la variable en estudio, dependiendo de las distintasestaciones del ano, se ajustaba a distribuciones tipo Weibull, Logarıtmico-Normal yGamma.Todos estos resultados fueron utilizados para una posterior prediccion y simulacion.

Planes de muestreo en fiabilidad con censuraprogresiva para la distribucion log-normal

Carlos Perez Gonzalezcpgonzal@ull.esUniversidad de La Laguna, Espana

En colaboracion con: A.J. Fernandez.

Balasooriya and Balakrishnan (2000) estudiaron el diseno de un plan de muestreo aproxi-mado en fiabilidad con censura progresiva para la distribucion log-normal. Sin embargo,un analisis por simulacion de los riesgos del muestreo indica que su diseno presentaciertas desviaciones con respecto a los requerimientos fijados por el productor y el con-sumidor. La razon es que, en su estudio, utilizan aproximaciones mediante desarrollosde Taylor de un determinado orden. En este trabajo, se propone una mejora del planpropuesto por estos autores, de forma que el plan de muestreo presenta un mejor ajustea las condiciones especificadas previamente. Se presentan, de forma ilustrativa, algunastablas y graficas en los que se recogen los disenos optimos aproximados desarrolladosası como sus riesgos simulados.

15

Resumenes JEDE

Sesion de Conferencias (II)

Diseno optimo de experimentos en modelos de seriestemporales

Mariano Amo SalasMariano.Amo@uclm.esUniversidad de Castilla-La Mancha, Espana

En colaboracion con: Jesus Lopez Fidalgo.

En este trabajo se presenta la aplicacion de las tecnicas del Diseno Optimo de Exper-imentos al campo de las series temporales. Con ello se pretende encontrar los mejoresmomentos para medir u observar un fenomeno de manera que estas observaciones nospermitan estimar de manera optima los parametros del modelo. Para ello es necesario ex-traer la estructura de correlacion del modelo cuando sea posible hacerlo explıcitamente.Los disenos considerados son disenos exactos de tamano fijo debido a la existencia decorrelacion entre las observaciones. Se hace ademas una comparacion entre la inversade la matriz de informacion de Fisher y la matriz de varianzas y covarianzas de losestimadores de los parametros.

Dos perspectivas de diseno y modelizacion cuandoalguna variable independiente no es controlable

Vıctor M. Casero Alonsovictormanuel.casero@uclm.esUniversidad de Castilla-La Mancha, Espana

En colaboracion con: Jesus Lopez Fidalgo.

En este trabajo se considera la existencia de una variable independiente controlable,cuyos valores son conocidos solamente despues del experimento. La modelizacion de estasituacion puede hacerse por dos vıas. Por una parte se considera un unico modelo en elque aparece esa variable como explicativa junto a la controlable. Por otro mediante lautilizacion de un modelo de ecuaciones simultaneas. Finalmente se comparan los disenosD-optimos obtenidos con los dos modelos.

16

Resumenes JEDE

Diseno D−optimo para reacciones enzimaticascompetitivas

Mercedes Fernandez GuerreroMercedes.Fernandez@uclm.esUniversidad de Castilla-La Mancha, Espana

En colaboracion con: Raul Martın Martın, Licesio J. Rodrıguez Aragon.

La cinetica enzimatica estudia la velocidad de las reacciones quımicas que son catalizadaspor las enzimas. El estudio de la cinetica de una enzima permite explicar: su mecanismo,su papel en el metabolismo, como es controlada su actividad y como puede ser inhibidasu actividad o potenciada.Las cineticas enzimaticas mas sencillas se modelizan a traves del modelo de Michaelis-Menten que relaciona la concentracion del sustrato con la velocidad. Este modelo no sepuede aplicar a cineticas enzimaticas mas complejas como las reacciones con fenomenosde inhibicion enzimatica. La modelizacion de estos fenomenos da lugar a ecuacionesmas complejas y para las que la determinacion de disenos optimos requiere de tecnicasnumericas.En este trabajo se presentan algunos resultados relacionados con el modelo competitivode inhibicion enzimatica, obteniendo el diseno optimo y analizando las eficiencias deposibles disenos de interes experimental.

17

Resumenes JEDE

Sesion de Conferencias (III)

Un diseno adaptado a la respuesta basado en laurna de Ehrenfest

Arkaitz Galbetearkaitzgalbete@hotmail.comUniversidad Publica de Navarra, Espana

En colaboracion con: Jose A. Moler, Fernando Plo.

En el contexto de ensayos clınicos, el modelo de urna de Ehrenfest se inicializa con igualnumero de bolas blancas y de bolas negras y cada color se asocia a un tratamiento. Cuan-do un paciente llega al experimento, se extrae una bola de la urna y el paciente recibeel tratamiento correspondiente con el color de la bola extraıda. Despues, se devuelvea la urna una bola del otro color, por tanto, el numero total de bolas en la urna per-manece constante. De acuerdo a este esquema, el numero de bolas negras (o blancas) enla urna se puede modelar mediante un paseo aleatorio con probabilidades de transicionque dependen unicamente de la composicion de la urna. Este diseno es adaptativo puropuesto que la asignacion presente unicamente depende de las asignaciones realizadas enel pasado sin tener en cuenta la respuesta del paciente. Su objetivo es llegar al equilibriode asignaciones entre los dos tratamientos con un alto grado de aleatorizacion.En este trabajo extendemos el modelo anterior de manera que las probabilidades de tran-sicion incorporan la respuesta del paciente al tratamiento. Consideraremos unicamenterespuestas dicotomicas, esto es, exito o fracaso. Contemplamos tres posibles escenariosque se inspiran en reglas de asignacıon bien conocidas en la literatura especializada.Se persiguen varios objetivos, por una parte se pretende mantener la aleatorizacion enlas asignaciones de pacientes, asimismo se incorpora la etica en el diseno puesto queaumenta la probabilidad de asignar a un paciente el tratamiento que mejor resultadoeste dando en el experimento. Finalmente, el hecho de que el numero total de bolas en laurna permanezca constante resulta novedoso dentro del conjunto de disenos adaptadosa la respuesta e influye en la disminucion de la varianza del numero de asignaciones encada tratamiento. Se presentan distintos resultados teoricos y de simulacion para medirla consecucion de estos objetivos.

18

Resumenes JEDE

Playing with trees in a genome wide associationstudy

Marıa Eugenia Castellanosmaria.castellanos@urjc.esUniversidad Rey Juan Carlos, Espana

En colaboracion con: Stefano Cabras, N. Pirastu, L. Casula, I. Persico, F. Bertolino,A. Sassu, G. Biino, S. Del Giacco, M. Pirastu.

This work proposes a data analysis approach for association studies of genetic isolateswhere relativeness among subjects is known by means of a genealogy tree. Associationstudies consist in finding dependencies between a disease and genetic variants. Thistype of studies has been very successful in the case of mendelian monogenic disorderswhile it has been less successful in identifying the genetic causes of complex diseasewhere the insurgence depends on the interactions of different genes and the environment.The current genotyping technology allows to measure the configuration of about halfmillion of genetic markers and this complicates the research of a statistical model able todescribe and identify the variables responsible for this type of pathologies. In this paperwe propose the use of additive models to detect these interactions and we show that inan isolated population, where the most related subjects share also most of their geneticmaterial, this research may be improved if the genealogy tree enter into the experimentaldesign. Our proposal is to use the Hungarian method to pair cases and controls based ontheir kinship coefficient which has been calculated using the genealogy tree. We finallyrelate disease to genes and environmental factors with the Random Forest classifier. Weillustrate the method with application to two real cases: the first is beta-Thalassemia,in which the gene causing the disease is known , while the second is common Asthma,where such genes are unknown, but we are able to provide interesting results.

Algoritmo paso a paso para construir un clasificadorlineal que combine variables diagnosticas en elambito de la medicina

Luis Mariano Esteban Escanolmeste@unizar.esUniversidad de Zaragoza, Espana

En colaboracion con: Gerardo Sanz Saiz, Angel Borque Fernando.

La combinacion de datos de varias pruebas o marcadores para la correcta clasificacionde pacientes segun su estado de salud es un problema fundamental en el estudio deenfermedades como el cancer ya que permite la asignacion de mejores tratamientos.

19

Resumenes JEDE

Calibracion, discriminacion y utilidad clınica son las caracterısticas mas fundamentalesde un modelo predictivo en el ambito de la medicina. Distintos modelos han abordadoel problema de combinar multiples pruebas,marcadores o variables, a fin de clasificar alos pacientes o sujetos de acuerdo a un resultado binario, enfermos o no enfermos, conla precision diagnostica como el criterio de optimizacion.Con este proposito, Pepe y Thompson propusieron un algoritmo de busqueda extensivapara la construccion de modelos lineales con el Area bajo la curva ROC (Receiver Oper-ating Characteristic) como criterio de optimizacion. Aunque la estimacion del modelo notiene hipotesis restrictivas sobre las variables de entrada, la complejidad computacionalen la estimacion de los parametros del modelo ha restringido su uso a clasificadores consolo dos variables o marcadores.Para superar estas limitaciones de calculo, tambien se propuso un metodo paso a pasoque no habıa sido explorado hasta el momento. Nuestro trabajo ha consistido en elanalisis de este algoritmo paso a paso con mas de dos variables predictoras. Se haimplementado dicho metodo con el lenguaje de programacion R y se ha analizado sufuncionamiento con distintas bases de datos simuladas y una base de datos sobre laestadificacion del cancer de prostata. Los resultados han sido satisfactorios en todos loscasos, mostrandose el algoritmo implementado en R como una interesante alternativapara la construccion de clasificadores de tipo binario.

Estudio comparativo de tecnicas flexibles actualesde regresion cuantil: aplicaciones en el campo de lapediatrıa

Isabel Martınez Silvaysabelmmartinez@gmail.comUniversidad de Santiago de Compostela, Espana

En colaboracion con: Javier Roca Pardinas, Carmen Cadarso Suarez, Rosaura LeisTrabazo, Rafael Tojo Sierra.

En el contexto biomedico, a menudo es de interes evaluar la posible relacion entre unconjunto de covariables y los cuantiles de una variable de respuesta a traves de unmodelo de regresion. En algunas situaciones, los efectos de las covariables continuassobre los resultados son claramente no lineales. En consecuencia, en un modelo de re-gresion cuantil adecuado habra que tener en cuenta efectos flexibles, utilizando alguntipo de suavizador. En la literatura estadıstica reciente, se han propuesto recientementediferentes metodologıas de regresion cuantil aditiva, que permiten incluir predictoressemiparametricos en los efectos lineales y no lineales, a traves de diferentes suavizadoresspline. Uno de los principales objetivos de este trabajo es llevar a cabo un extenso es-tudio de simulacion para comparar estadısticamente los diferentes enfoques aditivos de

20

Resumenes JEDE

regresion cuantil propuestos hasta la fecha. Todas las tecnicas revisadas se utilizaranen la construccion de curvas de referencia -especıficas por sexo- de distintas medidasantropometricas de la poblacion gallega de ninos y adolescentes.

21

Resumenes JEDE

Sesion de Conferencias (IV)

Disenos factoriales en modelos de Poisson

Roberto Dorta Guerrarodorta@ull.esUniversidad de La Laguna, Espana

En colaboracion con: Enrique Gonzalez Davila, Josep Ginebra.

Los disenos factoriales son de gran utilidad en la prestacion de informacion sobre laestructura subyacente de procesos en distintos sectores. Para modelos lineales normaleseste tipo de disenos son optimos para la gran mayorıa de criterios de optimalidad. En elcaso de modelos no lineales esta propiedad no se verifica y los disenos optimos dependenen gran medida del modelo elegido y del criterio de optimalidad que se este aplicando.Aun ası, en modelos no lineales, los investigadores recurren de forma habitual a losdisenos factoriales por su sencillez y por ser los mas utilizados en la practica general. Losmodelos de Poisson, que se utilizan de frecuentemente para definir el comportamiento devariables relacionadas con la toxicologıa, son un caso particular de modelos no lineales.El objetivo de este trabajo es estudiar los disenos factoriales optimos para modelos dePoisson en base a los criterios de la D-optimalidad y de la A-optimalidad.

Disenos D-optimos para modelos de regresion dePoisson y Binomial Negativa multifactoriales

Isabel Marıa Ortiz Rodrıgueziortiz@ual.esUniversidad de Almerıa, Espana

En colaboracion con: Ignacio Martınez Lopez, Carmelo Rodrıguez Torreblanca.

Es conocido que el modelo de regresion de Poisson es muy utilizado en Bioestadıstica,Farmacocinetica y Epidemiologıa para modelizar el numero de ocurrencias de un deter-minado fenomeno. El problema de esta modelizacion es que la media y la varianza dela variable de respuesta se supone que son iguales. Sin embargo, en muchas ocasionesse observa que no se cumple esta restriccion, siendo la varianza distinta de la media.Una forma de solventar este problema es utilizando un modelo de regresion basado en laBinomial Negativa, que incluye un nuevo parametro en la expresion de la varianza. Eneste trabajo se caracterizan los disenos D-optimos para modelos de regresion BinomialNegativa multifactoriales.

22

Resumenes JEDE

Disenos optimos para el modelo de Cox medianteverosimilitud parcial

Marıa Jesus Rivas Lopezchusrl@usal.esUniversidad de Salamanca

En colaboracion con: Jesus Lopez Fidalgo.

Cuando se esta interesado en estudiar una posible relacion entre el tiempo de superviven-cia y una covariable suele ser conveniente utilizar la funcion de riesgo y trabajar con unmodelo de regresion de Cox de riesgos proporcionales. El principal interes en este casoes la estimacion de los parametros relacionados con la covariable, dejando sin especificarla funcion de riesgo basal. Estas estimaciones suelen realizarse utilizando la funcion deverosimilitud parcial (Cox, 1972) en vez de la tıpica funcion de verosimilitud. Los es-timadores obtenidos utilizando verosimilitud parcial son asintoticamente normales, concovarianza que puede estimarse mediante la inversa de la informacion. Las matrices deinformacion para las funciones de verosimilitud y verosimilitud parcial son dadas paraun caso simple, comparando los disenos optimos resultantes.

Algoritmo EM y modelos de mezcla dedistribuciones

Marıa de las Mercedes Rodrıguez HernandezMMercedes.Rodriguez@uclm.esUniversidad de Castilla-La Mancha, Espana

En colaboracion con: Jesus Lopez Fidalgo, Raul Martın-Martın.

El algoritmo de Esperanza-Maximizacion (EM) es un metodo ampliamente aplicadoen la computacion iterativa de la estimacion de maxima verosimilitud (EMV), util enproblemas de datos incompletos. En cada iteracion del algoritmo EM, hay dos pasosllamados el paso de esperanza (o paso-E) y el paso de maximizacion o paso-M. Estealgoritmo fue desarrollado por Dempster, Laird y Rubin (1977). Dicho algoritmo esfrecuente utilizarlo para estimar parametros de mezclas de distribuciones.Actualmente se trabaja con mezcla de distribuciones, donde se utiliza el algoritmo EM,se calcula la matriz de informacion y se aplica al calculo de disenos optimos.

Keywords: Algoritmo EM, Matriz de Informacion, Disenos optimos.

23

Resumenes JEDE

Sesion de Conferencias (V)

Procesado de imagenes mediante Singular SpectrumAnalysis (SSA)

Licesio J. Rodrıguez Aragonl.rodriguezaragon@uclm.esUniversidad de Castilla-La Mancha, Espana

En colaboracion con: Anatoly Zhigljavsky.

Este trabajo presenta la aplicacion de la tecnica Singular Spectrum Analysis (SSA),habitualmente aplicada a series temporales, al procesado de imagenes. Se presenta lageneralizacion del metodo para el suavizado y eliminacion de ruido en imagenes. Tam-bien se ha estudiado la posibilidad de usar las tecnicas de SSA para definir metricas quepermitan establecer distancias entre imagenes y poder ası relacionar imagenes equiva-lentes (Rodriguez-Aragon y Zhigljavsky, 2010)

L. J. Rodrıguez-Aragon y A. Zhigljavsky (2010). Singular Spectrum Analysis for ImageProcessing, Statistics and Its Interface, 3(3): 419–426.

Software interactivo de aprendizaje de SPSS

Elvira Delgado Marquezelvira.delgado.marquez@uclm.esUniversidad de Castilla-La Mancha, Espana

En colaboracion con: Ana Marıa Lara Porras, Alejandro Alfonso Uxo.

En este trabajo presentamos un sitio Web, http://www.ugr.es/ bioestad/, con infor-macion tanto general como direccionada para los alumnos, que cursan asignaturas decontenidos estadısticos, de la Licenciatura en Biologıa y la Licenciatura en Ciencias Am-bientales de la Universidad de Granada, material didactico de dichas asignaturas y unprograma interactivo para el aprendizaje autonomo del alumno del paquete estadısticoSPSS. Este soporte logico esta compuesto de un portal Web http://www.ugr.es/ bioes-tad/guiaspss/index.html donde se pueden localizar diferentes practicas explicadas y re-alizadas con el programa SPSS y ejercicios guiados realizados interactivamente medianteun programa emulador del paquete estadıstico SPSS.Con este proyecto, se pretende por una parte desarrollar una herramienta informaticaen la que el principal recurso didactico a utilizar es un programa interactivo que hace

24

Resumenes JEDE

posible el autoaprendizaje del alumno, esta herramienta informatica ayuda al alumnos acompletar su formacion en estadıstica, tanto dentro como fuera del aula y por otra parteimpulsa la participacion del alumno de manera activa en el aprendizaje y en la profun-dizacion de los contenidos. Una caracterıstica muy importante es que es un softwarelibre, su acceso no esta restringido para los alumnos matriculados de las asignaturas.El objetivo principal del presente trabajo es presentar la Guıa Interactiva de Autoapren-dizaje de SPSS (Version 3.0), en este nuevo software se ha revisado, corregido y ampliadola Version 2.1 con una nueva practica, la practica 6, en la que estudiamos los contrastesde hipotesis parametricos y no-parametricos

Modelos matematicos aplicados a la modelizacion deepidemias

Aida Calvino Martınezaidacmartinez@hotmail.comUniversidad de Santiago de Compostela, Espana

En este trabajo se han desarrollado los modelos matematicos utilizados en la mod-elizacion de epidemias. En particular, se han modelizado los dos tipos de epidemias massimples, los denominados SI y SIS, en poblaciones finitas y de tamano constante.En el primero de ellos se considera que una vez que un individuo se infecta permanece enese estado indefinidamente, serıa el caso de enfermedades como el SIDA; mientras queen el segundo modelo se considera que un individuo infectado puede curarse volviendoası a ser susceptible a la enfermedad.Ambos casos han sido analizados desde el punto de vista determinista, donde tanto latasa de contagio como la de recuperacion son fijas y conocidas, y desde el punto de vistaestocastico.Durante la exposicion, se dara una breve explicacion de dichos modelos, comparandolos modelos deterministas y los estocasticos y se contara un ejemplo real de uno de losmodelos estocasticos que aparece en el artıculo de Stone.Este trabajo se ha basado en los resultados obtenidos por otros autores en los siguientesartıculos: - Allen, LJS and Burgin, AM: Comparison of deterministic and stochastic SISand SIR model in discrete time (2000) - Daley, DJ and Gani, J: Epidemic Modelling:An Introduction (1999) - Stone, P; Wilkinson-Herbots, H and Isham, W: A stochasticmodel for head lice infections (2008)

25

Resumenes JEDE

Sesion de Conferencias (VI)

Desarrollo y validacion de modelos predictivos.Aplicacion a la evolucion en pacientes conenfermedad pulmonar obstructiva cronica

Irantzu Barrioirantzubarrio@gmail.comUniversidad del Paıs Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea, Espana

En colaboracion con: Inmaculada Arostegui, Jose Marıa Quintana, Amaia Bilbao, VicenteNunez-Anton.

Los modelos predictivos son una herramienta estadıstica para la prediccion. Los medicosy gestores sanitarios necesitan realizar predicciones en el pronostico y/ o en la probabil-idad de brote de una enfermedad y en su toma de decisiones. Los modelos de prediccionclınica debidamente validados proporcionan estimaciones de la probabilidad individualdel riesgo y el beneficio. Se han empleado la regresion logıstica y los arboles de clasi-ficacion y regresion (CART) para el desarrollo de modelos predictivos con respuestabinaria. Los modelos obtenidos se han validado estadısticamente mediante validacioncruzada y clınicamente mediante validacion aparente. Estos resultados se han compara-do y combinado entre sı. Para el desarrollo de la regresion logıstica se ha estudiado larelacion de variables predictoras y la variable respuesta mediante p-splines. Las variablespredictoras se han seleccionado mediante comparacion de modelos anidados y finalmentelos parametros se han estimado mediante el metodo de maxima verosimilitud. Por suparte, para el CART se ha empleado la funcion impureza gini y la funcion prunningpara la resolucion de nodos terminales. Se ha utilizado esta metodologıa para prede-cir la evolucion de pacientes que acuden a un servicio de urgencias con enfermedadpulmonar obstructiva cronica (EPOC). Con la regresion logıstica se obtiene un modelocuyas variables predictoras son el glasgow, la disnea, la hipercapnia y el ındice Charlson,con un AUC de 0,8035 (0,7681-0,8388) siendo el punto de corte optimo 0,065. Por suparte, las variables predictoras que intervienen en el CART coinciden en gran parte conlas obtenidas en el modelo de regresion logıstica, con la salvedad que en este caso elındice Charlson no interviene, pero sı lo hace la evolucion de la frecuencia respiratoria.Utilizando el punto de corte optimo obtenido con la regresion logıstica como referencia,se ha creado una tabla de clasificacion para el modelo CART, obteniendo una probabil-idad de correctos clasificados de 61,26 %. Concluimos por tanto que los dos modelos soncomplementarios y combinados ofrecen resultados mas fiables y satisfactorios.

26

Resumenes JEDE

Curvas ROC y analisis de supervivencia. Aplicaciona datos de pacientes ingresados por infarto agudo demiocardio

Anardeli Torres Ortızanaderli1@hotmail.comUniversidad de Santiago de Compostela, Espana

En colaboracion con: Marıa Xose Rodrıguez Alvarez, Carmen Cadarso Suarez, BelenCid Alvarez, Eva Gonzalez Babarro, Jose Ramon Gonzalez Juanatey, Francisco Gude.

La curva ROC desempena un papel fundamental en la evaluacion de la precision delas pruebas usadas para diagnosticar enfermedades. Cuando el objetivo de la pruebadiagnostica es la prediccion de eventos en el tiempo, se involucran metodos de super-vivencia y variables tiempo dependientes. En este contexto, la evaluacion de la precisionde las pruebas diagnosticas requiere extender los conceptos tradicionales de sensibilidady especificidad. En los ultimos anos se han propuestos varias definiciones y metodos deestimacion de curvas ROC tiempo-dependientes y de sus parametros de funcionamien-to. El proposito de este trabajo es realizar una revision de estas definiciones propuestas,estudiar su capacidad para incorporar datos censurados, e ilustrar su uso a traves de suaplicacion a datos de pacientes ingresado por Infarto Agudo de Miocardio.

The evolution of womens years of fertility in centralPortugal. Evidence based on first time registries inthe breast cancer screening program

Elisa Duarteduarte.elisa@gmail.comUniversidade de Santiago de Compostela, Espana

En colaboracion con: Carmen Cadarso Suarez, Vıtor Rodrigues, Bruno de Sousa.

The Portuguese Cancer League (LPCC) is a private non-profit organization dealingwith multiple issues related to oncology, including the National Breast Cancer ScreeningProgram. In this study, we have approximately 260,000 first time registries of womenin the central region of Portugal. It is believed that the period of time between the ageof menarche and the age of menopause has been increasing over time. Therefore, a newvariable called Window was defined as the difference between the age of menopause andthe age of menarche, which represents a womans years of fertility. In this study, theevolution in time of the variable Window was analyzed, and the possible associations

27

Resumenes JEDE

with other variables, such as Hormone Replacement Therapy, Pregnancy Status, NursingStatus, and Contraceptive Pills, were explored.

Keywords: Breast Cancer, Screening program, Biostatistics.

28

Resumenes JEDE

Sesion de Posters

Eficiencia y funcion potencia en modeloscompartimentales anidados con observacionescorreladas

Mariano Amo SalasMariano.Amo@uclm.esUniversidad de Castilla-La Mancha, Espana

En colaboracion con: Jesus Lopez Fidalgo, Vıctor Lopez Rıos.

En este trabajo se consideran dos modelos farmacocineticos anidados. Se asume ademasuna situacion donde hay un unico sujeto de estudio por lo que las observaciones obtenidasse encuentran correladas. Se calculan disenos compuestos de T - y L-optimalidad quepermiten discriminar entre ambos modelos y estimar una serie de funciones no linealesde interes simultaneamente. A continuacion se realiza un analisis de la eficiencia y dela potencia de estos disenos respecto del parametro de peso de la funcion criterio. Conello se pretende comparar el comportamiento de la eficiencia y de la potencia ası comoencontrar disenos que sean buenos para discriminar y estimar desde ambos puntos devista.

Diseno de una encuesta para el el estudio de untema “tabu”

Marıa Anciones Polomaria ap77@hotmail.comUniversidad de Salamanca, Espana

En colaboracion con: Marıa Cortes Rodrıguez, Purificacion Vicente Galindo.

Este trabajo se planteo a raız de la futura puesta en marcha de la Ley de Control deDrogas en la carretera para analizar si el consumo de drogas y alcohol por parte de losjovenes es tan abusivo como se nos dice desde los medios de comunicacion. Teniendo encuenta que el tema del consumo de alcohol y/o drogas sigue siendo considerado “tabu”en nuestro pais, sobretodo por parte de los consumidores de los mismos, se nos planteo elproblema de disenar una encuesta que resolviera el problema del sesgo en los resultadosde las respuestas de los encuestados. Para ello se comenzar la encuesta con un “entornoseguro” de manera que el sujeto se relaje y responda con sinceridad a las preguntasclave.

29

Resumenes JEDE

Education and gender: statistical tools

Gema Fernandez Aviles Calderongema.faviles@uclm.esUniversidad de Castilla-La Mancha, Espana

En colaboracion con: Marıa Luisa Higueras Tapia.

This piece of research focuses in the importance of education, labor data and gender inthe case of Spain in last decades. Dataset used in the analysis comes from a qualitativesurvey, which is the reason why Ji-square test, Yule’s Q, Cramer’s V among others areintroduced to analyze the association between these categories.

Disenos D-optimos para medidas pV T

Raul Martın-MartınRaul.MMartin@uclm.esUniversidad de Castilla-La Mancha, Espana

En colaboracion con: Licesio J. Rodrıguez-Aragon.

Es frecuente, tanto en la industria como en experimentos de caracter biologico, encontrarmodelos multifactoriales. Para este tipo de experimentos y modelos resulta de gran im-portancia encontrar disenos que permitan estimaciones mas eficientes de los parametros,ası como que reduzcan los costes de experimentacion. En la industria resulta interesantecaracterizar las variaciones del volumen de lıquidos y gases densos en funcion de los cam-bios de presion y temperatura. La ecuacion de Tait relaciona estas medidas, conocidascomo pV T , a traves de un modelo empırico (Dymond y R. Malhotra, 1988). La deter-minacion de sus parametros se enfrenta a restricciones economicas y experimentales derangos de presion y temperatura. La obtencion de disenos D−optimos es por lo tantouna herramienta muy util para los experimentadores ya que les permitira obtener esti-maciones de los parametros de mınima varianza. Los calculos se han realizado medianteuna generalizacion del algoritmo multiplicativo (Torsney y Martın-Martın, 2009).

J. H. Dymond and R. Malhotra (1988). The Tait Equation: 100 Years On . InternationalJournal of Thermophysics, 9 (6): 941–951.

B. Torsney and R. Martın-Martın (2009). Multiplicative Algorithms for ComputingOptimum Designs. Journal of Statistical Planning and Inference, 139(12): 3947–3961.

30

Resumenes JEDE

Disenos optimos para discriminar entre dos modelosmediante el algoritmo multiplicativo

Raul Martın-MartınRaul.MMartin@uclm.esUniversidad de Castilla-La Mancha, Espana

En colaboracion con: Roberto Dorta Guerra, Ben Torsney.

Los disenos optimos son muy dependientes del modelo inicial que se supone. Sin embar-go, en ocasiones no es posible plantear un unico modelo, debiendo seleccionar uno entreposibles candidatos. En la teorıa de diseno optimo mediante criterio de T-optimizacionse obtienen disenos de experimentos para resolver este problema. El calculo de estosdisenos no es sencillo. En la literatura no existen algoritmos especializados para la con-struccion de disenos T-optimos. Uno de los mas usados es una adaptacion del propuestopor Wynn-Fedorov (Atkinson and Fedorov, 1975a; Fedorov and Hackl, 1997) el cualpresenta problemas con su convergencia. En esta trabajo proponemos un nuevo meto-do para calcular disenos T-optimos. Este procedimiento es una extension del algoritmomultiplicativo presentado por Torsney y Martın-Martın (2009).

Keywords: Diseno aproximado,; T -optimizacion, Teorema de Equivalencia

Estimacion de parametros bursatiles

Miguel Robredo Buceshonderobalear@usal.esUniversidad de Salamanca, Espana

En colaboracion con: Marıa Jesus Rivas Lopez.

La evolucion de la bolsa no solo depende de un forma determinista del paso del tiemposino que debe entenderse como un proceso estocastico con una evolucion conocida ydistorsionada por un ruido blanco. En este trabajo modelizamos la evolucion del IndiceGeneral diario de la Bolsa de Madrid como un proceso de difusion con coeficientes dederiva y difusion constantes. Se hallaran las estimaciones de dichos coeficientes, que rep-resentan la tendencia y el riesgo de la bolsa en varios meses del ano, y mediante tecnicasde control de calidad observamos si los datos de los dos meses siguientes mantienen esatendencia y riesgo.

31

Resumenes JEDE

Diseno optimo de experimentos para datosespaciales

Juan M. Rodrıguez-Dıazjuanmrod@usal.esUniversidad de Salamanca, Espana

En colaboracion con: Marıa J. Rivas Lopez, Werner G. Muller.

Revision de la aplicacion del diseno optimo al estudio de experimentos que manejan datosespaciales. El objetivo principal es la obtencion de buenos disenos para decidir si hayuna correlacion espacial presente en los datos, es decir, si el valor de una observacionde la variable de interes depende de los valores obtenidos en lugares proximos, paralo que se suele considerar el modelo mas sencillo posible, el constante. Se presentancontrastes para detectar esta dependencia espacial, que usualmente se mide mediantela I de Moran. La distribucion de este estadısco no es sencilla, por lo que se suelenutilizar aproximaciones, y por tanto es pertinente un estudio de la bondad de estasaproximaciones desde el punto de vista del diseno optimo. Finalmente, se presentanalgunos ejemplos artificiales y otros reales donde se puede comprobar los resultados delestudio.

Keywords: Correlacion/Dependencia espacial, Diseno optimo de experimentos.

32

LISTA DE PARTICIPANTES

Lista de participantes JEDE

Marıa Teresa Alonso Martınez mai.alonso@gmail.comMariano Amo Salas Mariano.Amo@uclm.esMarıa Anciones Polo maria ap77@hotmail.comMarıa Fuensanta Andres Abellan fuensanta.andres@uclm.esIranztu Barrio irantzubarrio@gmail.comStefano Cabras s.cabras@unica.itCarmen Cadarso Suarez carmen.cadarso@usc.esAida Calvino Martınez aidacmartinez@hotmail.comSantiago Campos Barreiro Universidad de Castilla-La ManchaVıctor Manuel Casero Alonso victormanuel.casero@uclm.esMarıa Eugenia Castellanos maria.castellanos@urjc.esElisa Marıa Castro Rocha Duarte duarte.elisa@gmail.comMarıa Cortes Rodrıguez mariacortes@usal.esElvira Delgado Marquez elvira.delgado.marquez@uclm.esRoberto Dorta Guerra rodorta@ull.esLuis Mariano Esteban Escano lmeste@unizar.esMercedes Fernandez Guerrero merecedes.fernandez@uclm.esGema Fernandez-Aviles Calderon gema.faviles@uclm.esMarıa Franco Villoria mvilloria@stats.gla.ac.ukArkaitz Galbete Jimenez arkaitzgalbete@hotmail.comVirgilio Gomez Rubio virgilio.gomez@uclm.esEnrique Gonzalez Davila egonzale@ull.esMarıa Luisa Higueras Tapia Marialuisa.Higueras@uclm.esEmilio Lopez Cano emilopezcano@gmail.comJesus Lopez Fidalgo Jesus.LopezFidalgo@uclm.esRaul Martın Martın Raul.MMartin@uclm.esIgnacio Martınez Lopez ijmartin@ual.esIsabel Martınez Silva ysabelmmartinez@gmail.comHugo Maruri Aguilar H. Maruri-Aguilar@lse.ac.ukJose Antonio Moler Cuiral jmoler@unavarra.esIsabel Marıa Ortiz Rodrıguez iortiz@ual.esFrancisco Parreno Torres Francisco.Parreno@uclm.esInmaculada Perez Bernabe inma81288@hotmail.comCarlos Perez Gonzalez cpgonzal@ull.esMarıa Jesus Rivas Lopez chusrl@usal.esMiguel Robredo Buces honderobalear@usal.esLicesio J. Rodrıguez Aragon l.rodriguezaragon@uclm.esJuan M. Rodrıguez Dıaz juanmrod@usal.esMarıa de las Mercedes Rodrıguez Hernandez mercedes.r.h@hotmail.comChiara Tommasi chiara.tommasi@unimi.itAnardeli Torres Ortiz anaderli1@hotmail.comWeng Kee Wong wkwong@ucla.edu

35

Lista de participantes JEDE

36

Indice alfabetico

Alfonso Uxo, A., 24Amo Salas, M., 16, 29Anciones Polo, M., 29Arostegui, I., 26

Barrio, I., 26Bertolino, F., 19Biino, G., 19Bilbao, A., 26Borque Fernando, A., 19

Cabras, S., 19Cadarso Suarez, C., 20, 27Calvino Martınez, A., 25Casero Alonso, V.M., 16Castellanos, M.E., 19Casula, L., 19Cid Alvarez, B., 27Cortes Rodrıguez, M., 29

Del Giacco, S., 19Delgado Marquez, E., 24Dorta Guerra, R., 22, 31Duarte, E., 27

Esteban Escano, L.M., 19

Fernandez Aviles Calderon, G., 30Fernandez Guerrero, M., 17Fernandez, A.J., 15Fischbacher-Smith, D., 14Franco Villoria, M., 14

Galbete, A., 18Ginebra, J., 22Gonzalez Babarro, E., 27Gonzalez Davila, E., 9, 22Gonzalez Juanatey, J.R., 27Gonzalez Yanes, J.A., 9Gude, F., 27

Higueras Tapia, M.L., 30

Hoey, T., 14

Lopez Fidalgo, J., 10, 16, 23, 29Lopez Rıos, V., 29Lara Porras, A.M., 24Leis Trabazo, R., 20

Muller, W., 32Martın-Martın, R., 23, 30, 31Martın Martın, R., 17Martınez Lopez, I., 22Martınez Silva, I., 20Maruri Aguilar, H., 11Moler, J., 10, 18

Nunez-Anton, V., 26

Ortiz Rodrıguez, I.M., 22

Perez Bernabe, I., 14Perez Gonzalez, C., 15Persico, I., 19Pirastu, M., 19Pirastu, N., 19Plo, F., 10, 18

Quintana J.M., 26

Rivas Lopez, M.J., 23, 31Rivas Lopez, M.J., 32Robredo Buces, M., 31Roca Pardinas, J., 20Rodrıguez-Aragon, L., 30Rodrıguez-Dıaz, J.M., 32Rodrıguez Alvarez, M.X., 27Rodrıguez Aragon, L., 17, 24Rodrıguez Hernandez, M., 23Rodrıguez Torreblanca, C., 22Rodrigues V., 27

Sanz Saiz, G., 19Sassu, A., 19

37

Scott, M., 14Sousa de, B., 27

Tojo Sierra, R., 20Tommasi, C., 12Torres Ortız, A., 27Torsney, B., 31

Vicente Galindo, P., 29

Wong, W., 11

Zhigljavsky, A., 24