¡Quinto Seminario de Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos!
El pasado jueves 12 de septiembre, el Data Science Lab y el LINAR tuvieron el honor de recibir a la Dra. Graciela Boente, una de las mayores referentes internacionales en estadística robusta. Durante el seminario, presentó su trabajo titulado “Procedimientos robustos para estimar la curva ROC condicional”, explorando métodos avanzados para mejorar la estabilidad y precisión en el análisis de datos médicos.
La exposición abordó innovadoras técnicas estadísticas robustas aplicadas a la curva ROC, una herramienta clave en el análisis de pruebas médicas para distinguir entre distintas condiciones (como sano o enfermo). La Dra. Boente explicó cómo incorporar covariables funcionales y reales para mejorar la precisión de las estimaciones, incluso en presencia de datos atípicos, mediante modelos paramétricos, no paramétricos y aditivos.
Sobre la Dra. Graciela Boente
La Dra. Boente es Investigadora Superior del CONICET y Profesora Titular Plenaria de la Universidad de Buenos Aires, donde se ha destacado en el Departamento de Matemática de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Además, es académica titular en la Sección de Matemática, Física y Astronomía de la Academia Nacional de Ciencias.
Su trayectoria abarca décadas de dedicación a la investigación científica, especialmente en el área de estadística robusta, donde ha publicado numerosos artículos en revistas científicas de renombre internacional. Reconocida por sus contribuciones, ha recibido múltiples premios y distinciones de carácter nacional e internacional.
Como miembro activo de prestigiosas instituciones como el Institute of Mathematical Statistics (IMS), la Bernoulli Society y la American Statistical Association (ASA), su trabajo tiene un impacto global en el desarrollo de modelos estadísticos robustos.