Resolución XVII Concurso Student

De los trabajos presentados al XVII Concurso Student de Estadística Aplicada:

  • Do Google Trends Forecast Bitcoins? Stylized Facts and Statistical Evidence
  • Classificació d'estructures cerebrals en 3D amb anàlisi de dades funcionals. Aplicació a problemes verbals amb errors d'inversió.
  • Data analysis based on SISSREM: Shiny Interactive, Supervised and Systematic report from REpeated Measures data.
  • Análisis de secuencias de accesos a memoria utilizando un modelo oculto de Markov
  • Two-Layer Feed Forward Neural Network (TLFN) in Predicting Loan Default Probability
  • Estimating Voting Transitions using the Iterative Proportional Fitting procedure
  • Machine learning methods for Genome Wide Association Studies: Predicting diabetes risk from genomic data
  • Polygenic Risk Scores for Child-Onset Psychiatric Disorders and Cognition in Schoolchildren
  • Análisis de datos recibidos por sensores: Estudio de la calidad y propuesta de imputación de datos perdidos
  • Estudio de asociación entre polimorfismos genéticos y fuerza muscular de estudiantes
  • Modelos de series temporales para datos composicionales de microbiota
  • Análisis de la influencia metabolómica en la incidencia de la enfermedad cardiovascular. Aplicación de la Red Elástica en modelos de regresión de Cox

 

Los miembros del Jurado del XVII Concurso STUDENT de Estadística Aplicada, han resuelto otorgar el premio Idescat al mejor trabajo de máster a:

 

Albert Xavier López Barrantes

 
  Estudiante del Máster Universitario en Modelització per a la Ciència i la Enginyeria
Universitat Autònoma de Barcelona
 

Por el trabajo:

 

Do Google Trends Forecast Bitcoins? Stylized Facts and Statistical Evidence

 
    In early 2018 Bitcoin prices peaked at 20000$ and, almost two years later, we still continue debating if cryptocurrencies can actually become a currency for the everyday life or not. From the behavioral finance point of view, this paper analyses the relation between Bitcoin prices and the search interest on “Bitcoin” since 2014. For this analysis we used data from Google Trends as a proxy of the interest in internet on the most popular cryptocurrency. We questioned the forecasting ability of Google Bitcoin Trends for the behavior of Bitcoin price by performing linear and nonlinear dependency tests, and exploring performance of ARIMA and Neural Network models enhanced with this social sentiment indicator. Our analyses and models are founded upon a set of statistical properties common to financial returns that we establish for Bitcoin, Ethereum, Ripple and Litecoin.    

premi_idescat.jpg

Han resuelto otorgar el premio Almirall al mejor trabajo de bioestadística a: 

 

Francisco Sánchez Sáez

 
  Estudiante del Máster universitario en Bioestadística
Universitat de València
 

Por el trabajo:

 

Análisis de la influencia metabolómica en la incidencia de la enfermedad cardiovascular. Aplicación de la Red Elástica en modelos de regresión de Cox

 
    Los metabolitos pueden actuar como biomarcadores del riesgo de padecer una enfermedad. Normalmente, se estudia el efecto de cada metabolito por separado, pero es muy interesante su estudio en conjunto. En este trabajo se evalúa la asociación entre las medidas de diferentes metabolitos y la incidencia de la enfermedad cardiovascular, que actualmente es la primera causa de mortalidad en el mundo. Para ello, se emplea la Red Elástica aplicada a los modelos de regresión de Cox. Esta herramienta ofrece la posibilidad de ajustar un modelo reduciendo el número de variables que intervienen en él. Se ha aplicado la técnica desde el punto de vista frecuentista y también desde la perspectiva bayesiana, donde además de seleccionar las variables relevantes, se obtienen intervalos de credibilidad. Se concluye que la isoleucina y el etanol se comportan como factores de riesgo; y el fa-ch2ch2co, el piruvato y la valina actúan como factores protectores.    

premi_almirall.jpg

 

 

Han resuelto otorgar el premio SEA - Anna Espinal al mejor trabajo de grado a:

 

Rubén Cazorla Hernández

 
  Estudiante del Grau en Estadística Aplicada i Grau en Sociologia
Universitat Autònoma de Barcelona
 

Por el trabajo:

 

Estimating Voting Transitions using the Iterative Proportional Fitting procedure

 
    The problem with data collection is that, sometimes, it is not possible to obtain sets of conjoint distributions, and to have only marginal distributions. In order to have an estimate of these conjoint distributions, the Ecological Inference approach provides methods and tools that make it possible to generate sets of conjoint data from marginal data. The Iterative Proportional Fitting (IPF) method of Ecological Inference has the capacity to generate these conjoint data from sample areas towards areas with a greater number of individuals or to project to areas with a smaller number of individuals. In this work, these methods are applied to the case of elections to the Catalan Parliament, in order to estimate the voting transitions between the 2010 and 2012 elections.    

premi_sea.jpg

 

 

El Servei d'Estadística de la UAB y el Institut d'Estadística de Catalunya, quieren expresar su enhorabuena más efusiva a los ganadores, así cómo agradecer al resto de participantes por el interés y esfuerzo mostrado.

El acto de entrega de premios tubo lugar el pasado 4 de octubre de 2019, en motivo del XIX Día de la Estadística a Catalunya convocado por la Sociedad Catalana de Estadística y organizado por el Idibell, donde se hizo público el nombre de los ganadores y se entregaron los premios y diplomas.

 

Campus d'excel·lència internacional U A B