Investigación

Grupos de Investigación

  • Bayesian Methods Research Group: El grupo de “METODOS BAYESIANOS” (nº 910395) es un grupo de investigación consolidado de la Universidad Complutense, desde el año 2005, primera vez que pudo realizarse esta estructura en la citada universidad. Fue creado por el profesor Miguel Ángel Gómez Villegas y actualmente está integrado por 13 investigadores de las universidades Complutense, Carlos III y de la Uned, con relaciones con los distintos estadísticos que se dedican a estadística bayesiana, tanto nacionales como internacionales. Se dedica a aspectos de la estadística bayesiana y sus intereses específicos han ido variando en el tiempo; estudiando aspectos de fundamentos de la estadística, contrastes de hipótesis, distribuciones específicas, predicción dinámica, redes bayesianas, bioestadística e historia del cálculo de probabilidades y de la estadística.
  • Stochastic Modelling Group: El grupo “Stochastic Modelling Group” (grupo UCM 910211) fue creado en el año 2005 y actualmente consta de 5 miembros siendo su Director Jesús Artalejo. El origen del grupo está ligado a la Modelización Estocástica de diversos sistemas de colas incluyendo Colas con Reintentos, G-networks, Métodos Analítico Matriciales, etc. Recientemente hemos comenzado a trabajar en la Modelización Estocástica de Sistemas Biológicos. Nuestro principal interés está centrado en el desarrollo de modelos de Epidemias y Poblaciones.
  • Decision Aid Models for Humanitarian Logistics Group: El grupo “MODELOS DE DECISIÓN EN LOGÍSTICA HUMANITARIA” (grupo UCM nº 970643) es un grupo de investigación de la Universidad Complutense, dirigido por Begoña Vitoriano, que viene desarrollando su actividad desde 2007 y reconocido como grupo UCM desde 2012. Su objeto de estudio es el análisis y desarrollo de Modelos Matemáticos de Ayuda a la Decisión en Logística Humanitaria, y en particular, en la Gestión de Desastres y Emergencias. Entre los métodos matemáticos utilizados y estudiados están fundamentalmente la Programación Entera, Programación Estocástica, Programación por Metas, Decisión Multicriterio, Decisión con Incertidumbre y Riesgo y Lógica Difusa. Estos métodos son aplicados a problemas de planificación, localización, transporte, distribución y predicción en el contexto de la Gestión de Desastres, y especialmente orientados a países en desarrollo.
  • Bioestadística (Profesora Carmen Pardo)
  • Procedimientos inferenciales basados en divergencias (Prof. Leandro Pardo)
  • Sistemas de ayuda a la decisión con preferencias difusas (Prof. Javier Montero)
  • Teoría de juegos y aplicaciones (Prof. Juan Tejada)