MODELIZACION ESTADISTICA DE EVENTOS EXTREMOS Y RIESGOS PARA LA SALUD

- Hemos desarrollado nuevos métodos para analizar series temporales de recuento con datos infraregistrados. Su aplicación es muy útil para conocer el número real de casos de individuos que padecen una determinada enfermedad, número real de mujeres maltratadas, etc. También han sido muy útiles para estimar el número de casos no registrados de enfermos de covid durante la pandemia.
- Hemos desarrollado nuevos métodos no paramétricos para estimar el tamaño de la población en experimentos de captura-recaptura. Estos métodos son especialmente útiles en Ecología, y en Ciencias Sociales y de la Salud.
- Hemos desarrollado una nueva metodología Bayesiana para medir la dosis recibida en pacientes expuestos a radiación, mediante recuentos del biomarcador γ-H2AX foci.
- Hemos desarrollado nuevos tests de bondad de ajuste para la distribución de Poisson contra alternativas dentro de familias de distribuciones habituales e interpretables en el ámbito de la Biodosimetría.
- Hemos desarrollado métodos para el análisis de anomalías, “picos” y posibles epidemias en series de vigilancia sindrómica con recuentos pequeños. Una de las aplicaciones ha sido el análisis de la evolución del MERS-coronavirus en la península arábiga.
- Hemos desarrollado nuevos métodos para el análisis de eventos extremos en el ámbito de la computación (tiempos de ejecución extremadamente altos). Esta investigación es de gran importancia para la prevención de accidentes en dispositivos automatizados, debido a un tiempo de ejecución del programa excesivamente alto.
- Hemos desarrollado también diversos nuevos métodos para analizar eventos extremos en la Naturaleza, tales como la cantidad de lluvia o las tormentas solares que producen efectos geomagnéticos. Estas investigaciones son de gran importancia para la prevención de eventos catastróficos naturales, algunos de ellos producidos por el cambio climático.