Investigación

Grupos de Investigación y Tesis Doctorales

Información sobre publicaciones y proyectos del Departamento de Estadística e Investigación Operativa l recogida en el portal bibliométrico de la UCM.
Tesis doctorales de la Facultad de Ciencias Matemáticas recogidas en el repositorio E-Prints Complutense.
Bayesian Methods Research Group: El grupo de “METODOS BAYESIANOS” (nº 910395) es un grupo de investigación consolidado de la Universidad Complutense, desde el año 2005, primera vez que pudo realizarse esta estructura en la citada universidad. Fue creado por el profesor Miguel Ángel Gómez Villegas y actualmente está integrado por 13 investigadores de las universidades Complutense, Carlos III y de la Uned, con relaciones con los distintos estadísticos que se dedican a estadística bayesiana, tanto nacionales como internacionales. Se dedica a aspectos de la estadística bayesiana y sus intereses específicos han ido variando en el tiempo; estudiando aspectos de fundamentos de la estadística, contrastes de hipótesis, distribuciones específicas, predicción dinámica, redes bayesianas, bioestadística e historia del cálculo de probabilidades y de la estadística.
Stochastic Modelling Group:
(Coordinado por Antonio Gómez Corral). El Grupo de Investigación UCM-910211 está, con generalidad, centrado en Probabilidad Aplicada y, en particular, en el uso de modelos estocásticos en dinámica de poblaciones. Estos modelos juegan un papel importante en la propagación de un patógeno entre los individuos de una población, y la interacción entre especies, incluyendo a los procesos de competición y los modelos receptor-parásito y depredador-presa, entre otros. Desde la perspectiva metodológica, la investigación desarrollada por el Grupo está principalmente ligada a los procesos de Markov en tiempo y espacio discretos y continuos, los métodos analítico-matriciales y las ecuaciones diferenciales estocásticas. Desde el año 2011, la investigación desarrollada por el Grupo en este contexto se ha financiado desde proyectos de investigación del Plan Estatal del Ministerio de Ciencia e Innovación. En la actualidad y hasta septiembre de 2022, el Grupo desarrolla el proyecto PGC2018-097704-B-I00 sobre “Contribuciones a los modelos estocásticos en epidemias”, cuyos detalles pueden consultarse en http://blogs.mat.ucm.es/agomez-corral/cmeepi/.
Decision Aid Models for Logistics and Disaster Management (Humanitarian Logistics): Group: La investigación de HUMLOG (dirigida por Begoña Vitoriano) se centra principalmente en el desarrollo de nuevos modelos de ayuda a la decisión en logística, especialmente (pero no solo) en Logística Humanitaria, siendo uno de los grupos de referencia en la investigación sobre gestión de desastres en el mundo académico. Los investigadores también tienen una gran experiencia en otros sectores, como generación de energía, transporte... aprovechando su conocimiento al aplicarlo a la logística humanitaria. El grupo también ha logrado una amplia experiencia en cooperación para el desarrollo, desarrollando cooperación universitaria desde 1994 en El Salvador, Perú, Mozambique ... La característica de investigación de HUMLOG es el desarrollo de modelos de ayuda a la decisión para los diferentes problemas abordados, siendo estos modelos específicamente desarrollados para el problema y el sector, y que para ser útiles, deben integrarse en herramientas de usuarios amigables conectadas con otros sistemas de información. Varios proyectos han apoyado a lo largo del tiempo la actividad de HUMLOG, principalmente alcanzada en convocatorias públicas, pero también con contrato directo con entidades. Actualmente, el grupo lidera en la UCM una acción H2020-MSCA-RISE centrada en emergencias de incendios forestales (GEO-SAFE: Geospatial based Environment for Optimisation Systems Addressing Fire Emergencies. H2020-MSCA-RISE-2015. European Commission. 2016-19), un proyecto del Plan Nacional de Investigación sobre logística humanitaria (Modelos de ayuda a la decisión para logística humanitaria en gestión de desastres, 2016-19), un contrato con una empresa para desarrollar un modelo de ayuda a la decisión para turnos de personal (MAPAL, SL) y un máster en Estadística en Mozambique. Además, están involucrados en una Red de Excelencia de Investigación de la Comunidad de Madrid (Conceptos y Aplicaciones de Sistemas Inteligentes (CASI-CAM-CM)).
Bioestadística (Profesora Carmen Pardo)
Procedimientos inferenciales basados en divergencias (Prof. Leandro Pardo)
Sistemas de ayuda a la decisión con preferencias difusas (Prof. Javier Montero)
Teoría de juegos y aplicaciones (Prof. Juan Tejada)