En el BOE de 6 de Febrero de 2010 ( http://www.boe.es/boe/dias/2010/02/06/pdfs/BOE-A-2010-1944.pdf ) y en la web del MICINN, aparece la convocatoria de becas FPI (Formación de Personal Investigador) 2010, entre las que una de ellas está asociada al proyecto “Tratamiento estadístico de datos basado en representaciones fuzzy caracterizadoras de variables/vectores aleatorios” (Ref. MTM2009- 09440-C02-01), del que es IP María Ángeles Gil Álvarez (Universidad de Oviedo).

• Perfil recomendado: Licenciado en Matemáticas/Licenciado en Ciencias y Técnicas Estadísticas
• Adscripción: El candidato seleccionado se integrará en el grupo de investigación sobre Métodos estadísticos con elementos aleatorios imprecisos (http://bellman.ciencias.uniovi.es/SMIRE/) del Departamento de Estadística e I.O. y D.M. de la Universidad de Oviedo,  para realizar la tesis doctoral
• Tema de la Tesis Doctoral: “Estimación de modelos lineales con datos intervalares: estrategias numéricas y computacionales”
• Objetivos de la Tesis Doctoral: La investigación que se propone está enfocada a explorar estrategias de estimación numérica eficientes en el contexto de los modelos de regresión lineal con datos intervalares. En un principio se considerarán modelos múltiples básicos definidos en términos de la aritmética intervalar. Se plantea el desarrollo de algoritmos para el problema de estimación mínimo-cuadrática, que adapten la descomposición QR y estén bien fundamentados teóricamente. Se investigarán las características más relevantes de los estimadores (como el sesgo, el error típico y la consistencia).
  Se analizarán estrategias basadas en árboles combinatorios y grafos para determinar el subconjunto óptimo de variables explicativas para el problema de selección del modelo. Estos estudios se podrán utilizar como base para desarrollar métodos robustos, como el de los estimadores mínimo-cuadráticos recortados. Se considerarán asimismo métodos heurísticos para afrontar problemas de gran escala.
  Las técnicas de estimación deberán extenderse a modelos lineales econométricos con datos intervalares. El problema de estimación se formulará en términos de mínimos cuadrados generalizados, relajando la restricción de no singularidad de la matriz de varianzas-covarianzas. Se buscará el cálculo eficiente de la descomposición QR generalizada de las matrices de datos intervalares, que es el fundamento de los algoritmos de estimación.
• Dirección de la Tesis Doctoral: Ana Colubi Cervero – Universidad de Oviedo (Co-dirección: Erricos Kontoghiorghes – Universidad de Chipre y Queen Mary-Universidad de Londres, Reino Unido)
• CONTACTO PARA MÁS INFORMACIÓN SOBRE LA BECA: Esta dirección de correo electrónico está protegida contra los robots de spam, necesita tener Javascript activado para poder verla