[Todos CMAT] Seminario Probabilidad y Estadística -- Viernes 10 de julio

[Andrés Sosa]

Hola a todos

Este viernes 10 de julio a las 10:00 horas en el salón de seminarios del
Centro de Matemática (piso 14) hablará Alejandro Cholaquidis en el seminario
 de Probabilidad y Estadística. El título es *Clasificación de Procesos de
Poisson Espaciales.*

Saludos
Andrés

*Abstract:*

*Un proceso espacial es un elemento aleatorio cuya imagen, para un omega
fijo, es un conjunto aislado de puntos de un espacio métrico. Este tipo de
procesos tiene numerosas aplicaciones, en diversas áreas de la ciencias. En
neurociencias, por ejemplo, los puntos representan zonas del cerebro que se
activan frente a un determinado estímulo (ver [1],[2],[3],[4]). En ecología
son, típicamente, posiciones de especies en una determinada región (ver
[5],[6]).*

*En la charla abordaremos el problema de clasificación supervisada para un
tipo particular de procesos espaciales, los Proceso de Poisson. Veremos que
es posible definir métricas entre los mismos, que permitan aplicar técnicas
clásicas de clasificación (i.e : k-NN, Kernel, etc.). Veremos además que es
posible dar una fórmula explícita para la función de regresión, que permite
hacer clasificación a partir de estimaciones de las intensidades de los
procesos. Finalmente ilustraremos mediante simulaciones, las diferentes
métricas introducidas y sus efectos en la clasificación.*


*Referencias:*

*[1] Meta Analysis Of Functional Neuroimaging Data Via Bayesian Spatial
Point Processe - Jian Kang, Timothy D. Johnson, Thomas E. Nichols, And Tor
D. Wager - Journal Of The American Statistical Association. 2015*

*[2] A Bayesian Hierarchical Spatial Point Process Model For Multi-Type
Neuroimaging Meta-Analysis - Jian Kang, Timothy D. Johnson, Thomas E.
Nichols, And Tor D. Wager – The Annals of Applied Stastistics. 2014*

*[3] Cognitive neuroscience 2.0: building a cumulative science of human
brain function – T. Yarkoni, R. Poldrack, D. Van Essen, T. Wagner – Trends
in Cognitive Sciences, 2010.*

*[4] A method for modeling and visualizing the three-dimensional
organization of neuron populations from replicated data: Properties,
implementation and illustration – J. Burguet, Y. Maurin, P. Andrey. Patter
Recognition Letters – 2011.*

*[5] Spatial data analysis en ecology and agriculture using R – R. Plant –
CRC Press. 2012.*

*[6] Spatial point process analysis for a plant community with high
biodiversity. J. Illian, J. Moller, R. Waagepetersen. -*
------------ próxima parte ------------
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