El Grupo Npar y Datos está conformado por profesores y estudiantes de la maestría y el doctorado del Departamento de Estadística de la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional sede de Bogotá y por profesores de la Universidad de la Salle y Santo Tomas. Investigamos Estadística no paramétrica, Análisis Multivariado, aprendizaje estadístico, métodos supervisados y no supervisados

• ESTADÍSTICA NO PARAMETRICA
• APRENDIZAJE ESTADÍSTICO O STATISTICAL LEARNING
• APLICACIONES DE LA ESTADÍSTICA
• BIG DATA
• ANÁLISIS MULTIVARIADO DE DATOS

En lo no-paramétrico: Desarrollo de pruebas de hipótesis y estimación no paramétrica en problemas de una, dos o K- muestras, regresión o correlación. En lo multivariado y las aplicaciones: Desarrollo o adaptación de metodologías multivariadas para el análisis de grandes bases de datos.

En lo no-paramétrico: Buscar y desarrollar aplicaciones de las pruebas no paramétricas. En lo multivariado y las aplicaciones: Uso de los métodos multivariados para el análisis de grandes bases de datos con información sobre cultura ciudadana, cultura política, Cienciometría, en ciencias ambientales y del mar y en la enseñanza de la estadística.

Apoyo en metodologías cuantitativas a grupos de investigación en ciencias sociales, económicas, ambientales y del mar, y enseñanza de la estadística.

Pruebas no paramétricas para problemas de localización y simetría

Formación estadística fundamental para estudiantes de pregrados con alto componente experimental

Pruebas bootstrap y asintóticas basadas en rachas para la hipótesis de simetría.

Pruebas no paramétricas para la hipótesis de simetría

ESTUDIO DE LA POTENCIA ASINTÓTICA DE UNA PRUEBA DE RANGOS PARA ALTERNATIVA DE LOCALIZACIÓN EN MUESTRAS DE DISTRIBUCIONES ASIMÉTRICAS

Pruebas de rangos localmente más potentes para muestras de la Distribución Lambda Generalizada