34° Simposio Internacional de estadística 2025 : inteligencia artificial

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Resumen

El Simposio Internacional de Estadística (SIE) de la Universidad Nacional de Colombia constituye, desde su primera edición en 1990, un escenario de encuentro académico, científico y humano para la comunidad estadística del país y de América Latina. Aquella primera versión, centrada en el tema “Análisis de Regresión”, marcó el inicio de una tradición de diálogo, actua lización y divulgación del conocimiento estadístico que, con el paso de los años, ha incorporado nuevas metodologías, campos de aplicación y perspectivas interdisciplinarias. Treinta y cinco años después, el simposio se consolida como un referente regional en el intercambio de ideas, la formación de nuevas generaciones de estadísticos y la promoción de la investigación de frontera. En esta trigésima cuarta edición, celebrada en la ciudad de Pasto, Nariño, entre el 29 de julio y el 1 de agosto de 2025, se ratifica el compromiso con la excelencia académica y la integración del conocimiento, en un entorno donde los desafíos sociales, ambientales y tecnológicos demandan soluciones informadas por el análisis estadístico riguroso. El evento reunió a investigadores, docentes, estudiantes y profesionales provenientes de diversas universidades e instituciones nacionales e internacionales. Durante cuatro días, se desarrollaron cursos especializados, conferencias magistrales, ponencias orales y sesiones de pósteres, en torno a temas de vanguardia como Estadística Bayesiana, Ciencia de Datos, Aprendizaje Automático, Modelos Espaciales y Espaciotemporales, Inferencia Funcional y Métodos No Paramétricos. La versión 2025 destacó por su ambiente de colaboración interdisciplinaria y por la integración entre enfoques teóricos, computacionales y aplicados. Las actividades científicas fueron acompañadas de espacios culturales y académicos que reflejaron la riqueza y diversidad de la región sur del país, consolidando el propósito del simposio de descentralizar la producción y la enseñanza de la estadística. Agradecemos especialmente a los conferencistas invitados internacionales y nacionales, cuyas contribuciones fortalecieron el carácter global de esta versión, así como a los autores de comunicaciones orales y pósteres, que con su entusiasmo y rigor científico hacen posible la continuidad de este espacio. El compromiso de los comités organizador, científico y logístico, junto con el apoyo institucional de la Universidad Nacional de Colombia y las entidades colaboradoras, permitió que este encuentro se llevara a cabo con éxito. El SIE 2025 reafirma que la estadística es una ciencia esencial para comprender los fenómenos de nuestro tiempo y un lenguaje común que permite conectar la evidencia con la acción. La edición de Pasto constituye un nuevo hito en la historia del simposio, uniendo tradición, innovación y comunidad. Con gratitud y esperanza, invitamos desde ya a todos los colegas a participar en la próxima edición de este encuentro que sigue escribiendo la historia de la estadística en Colombia y América Latina. (Prefacio--Texto tomado de la fuente)

Abstract

The International Symposium on Statistics of the National University of Colombia has, sin ce its first edition in 1990, served as an academic, scientific, and human meeting ground for the statistical community in Colombia and Latin America. That first edition, focused on Regression Analysis, marked the beginning of a tradition of dialogue, renewal, and dissemination of statistical knowledge that, over the years, has incorporated new methodologies, fields of application, and interdisciplinary perspectives. Thirty-five years later, the symposium stands as a regional benchmark for the exchange of ideas, the training of new generations of statisticians, and the promotion of cutting-edge research. In this thirty-fourth edition, held in Pasto, Nariño, from July 29 to August 1, 2025, the commitment to academic excellence and knowledge integration is reaffirmed in a context where social, environmental, and technological challenges demand solutions informed by rigorous statistical analysis. The event brought together researchers, professors, students, and professionals from various national and international universities and institutions. Over four days, specialized courses, key note lectures, oral presentations, and poster sessions were held, addressing cutting-edge topics such as Bayesian statistics, data science, machine learning, spatial and spatio-temporal models, functional inference, and nonparametric methods. The 2025 edition stood out for its spirit of interdisciplinary collaboration and for integrating theoretical, computational, and applied approaches. The scientific activities were accompanied by cultural and academic events that reflected the richness and diversity of Colombia’s southern region, consolidating the symposium’s purpose of decentralizing the production and teaching of statistics. We extend special thanks to the invited international and national keynote speakers, who se contributions strengthened the global character of this edition, as well as to the authors of oral and poster communications, whose enthusiasm and scientific rigor make the continuity of this event possible. The dedication of the organizing, scientific, and logistics committees, along with the institutional support of the Universidad Nacional de Colombia and collaborating entities, made this meeting a success. The SIE 2025 reaffirms that statistics is an essential science for understanding the phenome na of our time and a common language that connects evidence with action. The Pasto edition marks a new milestone in the symposium’s history, uniting tradition, innovation, and community. With gratitude and optimism, we invite all colleagues to take part in the next edition of this event, which continues to write the history of statistics in Colombia and Latin America.

Palabras clave propuestas

Redes multiplex; Encuestas muestrales; Project-based learning; Bayesian inference; Modelo espacial de votación euclidiano; Euclidean spatial voting model; Encuestas muestrales; Sample surveys; Modelo de regresion lineal generalizado escalar-sobre-function; Scalar-on-function generalized linear regression model; Aprendizaje por proyectos; Project-based learning; Redes semánticas; Semantic networks; Modelos de regresión funcional; Functional regression model; Ecuación no lineal de Schrodinger; Non linear Schrodinger Equation; Predicción Conformal; Conformal Prediction; Descomposición tensorial; Tensor decomposition; Datos de Biodiversidad; Biodiversity Data; Modelos Multivariantes; Multivariate Models; Modelos aditivos generalizados; Generalized additive models; Estimación de máxima verosimilitud; Maximum likelihood estimation; Función de enlace logit; Logit link function; Inteligencia regulatoria; Regulatory intelligence; Modelos paramétricos; Parametric models; Aprendizaje por transferencia; Transfer learning; Distribución socioespacial; Socio-spatial distribution; Aprendizaje Estadístico; Statistical Learning; Tasa estandarizada; Standardized rate; Índice de Moran; Moran index; Estadística espacial; Spatial Statistics; Simulación por Euler-Maruyama; Euler-Maruyama simulation; Regresión Binomial Negativa; Negative Binomial Regression; Convergencia en probabilidad; Convergence in probability; Didáctica de la estadística; Didactics of statistics; Árboles de clasificación; Classification trees; Producto de Multinomiales; Multinomial Product; Matriz de varianzas-covarianzas; Variance Covariance Matrix; Regresiones Harmonicas; Harmonic Regressions; Modelos predictivos; Predictive models; Distancias euclidianas; Euclidean distances; Procesamiento de lenguaje natural; Natural Language Processing; Economía colaborativa; Sharing economy; Gráfico de rosa; Rose chart; Análisis Factorial Confirmatorio; Confirmatory Factor Analysis; Regresión de Poisson; Poisson regression; Detección de objetos; Object Detection; Aprendizaje no supervisado; Unsupervised learning; Modelos estructurales; Structural models; Inferencia causal; Causal Inference; Bioestadıstica; Biostatistics; Mapas de calor; Heat maps; Datos de panel; Panel data; Análisis de sentimiento financiero; Financial sentiment analysis; Balanceo de Datos; Data Balancing; Inteligencia artificial; Artificial intelligence; Modelos Aditivos Generalizados; Generalized Additive Models; Modelo de Regresión Lineal; Linear Regression Model; Estadística multivariada; Multivariate statistics; Datos recurrentes; Recurrent data; Estimación no paramétrica; Nonparametric estimation; Comparación de dos muestras; Comparison of two samples; Detección de anomalías; Anomaly detection; Redes neuronales infor madas por la física (PINNs); Physics-informedneuralnetworks(PINNs)

Descripción

ilustraciones a color, diagramas, fotografías, mapas

Palabras clave

Citación