Los investigadores de este equipo se distinguen por trabajar en la modelización y valoración de la incertidumbre y en la extracción de información útil de todo tipo de datos.
Análisis y Modelización Bayesianos
Miguel Ángel Gómez Villegas (UCM), Beatriz González Pérez (UCM).
Bioestadística. Análisis de Supervivencia. Datos Longitudinales. Evaluación de pruebas diagnósticas.
Mª Carmen Pardo Llorente (UCM), Alba Mª Franco Pereira (UCM), María del Mar Fenoy Muñoz (UCM), Elisa María Molanes López (UCM)
Teoría de la información y medidas de divergencia
Leandro Pardo Llorente (UCM)
Modelización estocástica y Estadística computacional
Jesús Juan Ruiz (UPM), Francisco Javier Cara Cañas (UPM)
Modelos Estocásticos y Aplicaciones
Antonio Gómez Corral (UCM), Nuria Caballé Cervigón (UCM)
Modelos estadísticos
Mª del Camino González-Fernández (UPM), Rosa Alonso Sanz (UCM)
Análisis de datos de accidentes de tráfico. Análisis del mercado eléctrico.
José Mira McWilliams (UPM)
Series temporales. Predicción en el mercado eléctrico. Otras aplicaciones.
Eduardo Caro Huertas (UPM), Carolina García-Martos (UPM), Mª Jesús Sánchez-Naranjo (UPM), Juan Antonio Tejada Cazorla (UCM)
Minería de datos. Análisis de datos simbólicos. Aprendizaje automático
Daniel Vélez Serrano (UCM), Juan Tinguaro Rodríguez González (UCM), Rosa Alonso Sanz (UCM), Nuria Caballé Cervigón (UCM), Ignacio Villanueva Díez (UCM)
Estimación en áreas pequeñas
Isabel Molina Peralta (UCM)
Verosimilitud Compuesta
Nirian Martín Apaolaza (UCM)
