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Jorge Mateu

Jorge Mateu es un matemático , autor y académico español . Es catedrático de Estadística en el Departamento de Matemáticas de la Universidad Jaume I de Castellón [1] y director de la Unidad Eurocop de Ciencia de Datos sobre Actividades Delictivas del mismo departamento. [2]

La investigación de Mateu se centra en la ciencia de datos , la geoestadística y los procesos estocásticos , con especial énfasis en los procesos puntuales espaciotemporales . [3] Dirigió el grupo 'Modelado matemático-estadístico de datos espacio-temporales y minería de datos ' de la Universitat Jaume I para desarrollar técnicas estadísticas espacio-temporales utilizadas para el modelado en los campos de la seguridad pública , la gestión medioambiental y la criminología . [4] Es coeditor de libros, entre ellos Spatial Statistics Through Applications (2002), Case Studies in Spatial Point Process Modeling (2005), Spatio-temporal Design . Advances in Efficient Data Acquisition (2012), Spatial and Spatio-Temporal Geostatistical Modeling and Kriging (2015), o Geostatistical Functional Data Analysis (2021). También ha recibido el Premio del Consejo Social de la UJI y ha sido reconocido como Profesor de Clase Mundial por un ministerio de Indonesia . [5]

Mateu es miembro de la Royal Statistical Society y del Wessex Institute en Gran Bretaña y del International Statistical Institute [6] y de la Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability . Trabajó como editor invitado para números especiales en el Journal of Geophysical Research y Environmetrics , como editor en jefe del Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics [7] así como editor asociado para Stochastic Environmental Research and Risk Assessment , [8] Spatial Statistics , [9] Environmetrics , [10] y International Statistical Review . [11]

Educación

Mateu se licenció en Matemáticas y Estadística en la Universidad de Valencia en 1987 y obtuvo un máster en 1995. Se doctoró en el Departamento de Matemáticas de la Universidad de Valencia (UV) en 1998. [12]

Carrera

Mateu comenzó su carrera académica como Profesor Ayudante Doctor de Estadística en el Departamento de Matemáticas de la Universidad Jaume I en 1992 [13] , donde ejerció como profesor asociado entre 2000 y 2007. En 2007 asumió el cargo de Catedrático de Estadística de la UJI. [14]

En 2011 ocupó el cargo de Secretario de la Junta Directiva de la International Environmetrics Society [15] y se convirtió en codirector del Máster Erasmus Mundus en Tecnologías Geoespaciales [16] . Además, se desempeñó como Presidente del Consejo de Redacción de los Talleres METMA [17]. Desde 2014, se desempeña como director de la Unidad Eurocop: Modelado estadístico de datos sobre delincuencia en la Universidad Jaume I [2] .

Investigación

Mateu centra su investigación en la intersección de la geoestadística, los datos espaciales , los procesos estocásticos, las ciencias computacionales y las ciencias naturales , con especial énfasis en la ciencia de datos . Ha analizado datos sobre delincuencia y proyectos de salud pública empleando una combinación de métodos estadísticos y de aprendizaje automático . [18] Se desempeñó como investigador principal conjunto de GEO-C. [19] Trabajó en los proyectos (a) Análisis estadístico de dependencias complejas en procesos estocásticos espacio-temporales. Redes, marcas funcionales e intensidades basadas en SPDE. Ministerio de Ciencia e Innovación (PID2022-141555OB-I00), 2023-2026, y (b) Procesos estocásticos espacio-temporales sobre redes y trayectorias. Modelos paramétricos y marcas funcionales. Generalitat Valenciana (CIAICO/2022/191), 2023-2025.

Ciencia de datos y procesos estocásticos

La investigación de Mateu en ciencia de datos ha incluido una variedad de temas como la delineación de filamentos, la selección de modelos y los procesos estocásticos. En su investigación sobre la delineación automática de filamentos obtenidos a partir de catálogos de corrimiento al rojo, aplicó un proceso de puntos marcados para obtener información sobre la estructura de los filamentos cósmicos. [20] Junto con varios coautores, amplió el trabajo de Gneiting para desarrollar nuevos modelos de covarianza espacio-temporal, lo que dio como resultado nuevas clases de funciones estacionarias no separables. [21] Además, su investigación sobre la estimación de la función de covarianza espacio-temporal introdujo dos métodos basados ​​en el concepto de verosimilitud compuesta que fueron diseñados para lograr un equilibrio entre la complejidad computacional y la eficiencia estadística. [22] Además, al abordar el desafío de la selección de modelos, analizó las limitaciones de los modelos tradicionales como el Criterio de Información Bayesiano y propuso una extensión práctica destinada a manejar los problemas de selección de modelos de manera efectiva. [23] En 2018, durante su investigación sobre el uso de datos administrativos, identificó desafíos relacionados con los análisis estadísticos y discutió la necesidad de un enfoque crítico para garantizar la validez y precisión de los resultados. [24]

Datos espaciales y gestión medioambiental

Mateu ha realizado estudios sobre los procesos puntuales espaciales y espacio-temporales. Realizó investigaciones para analizar patrones puntuales espaciales en diferentes grupos experimentales, resumiendo sus hallazgos utilizando la función K en un enfoque no paramétrico para enfatizar las fortalezas y limitaciones de los datos espaciales. [25] Su trabajo sobre análisis de datos funcionales demostró su conexión con tres tipos tradicionales de estructuras de datos espaciales y proporcionó ejemplos para ilustrar la integración de datos geoestadísticos y datos de área. [26] También presentó un marco metodológico basado en geoestadística que se aplicó a la planificación agrícola y la restauración ambiental. [27] En colaboración con otros colegas, analizó la penetración del suelo en el mundo real y presentó un enfoque para predecir patrones espaciales en datos funcionales que permitieron la estimación de valores en ubicaciones no observadas. [28]

Datos sobre delincuencia y análisis de salud pública

La investigación de Mateu sobre datos ambientales funcionales, particularmente en el modelado de concentraciones de contaminantes del aire, enfatizó la importancia de la validación cruzada para la selección de parámetros y proporcionó información para adaptar las técnicas de kriging. [29] En 2003, introdujo un modelo de proceso puntual tipo Hawkes espaciotemporal para analizar la violencia incorporando patrones periódicos diarios y semanales en los hechos delictivos para arrojar luz sobre la interacción de las tendencias temporales en el delito. [30] Ampliando esta investigación, introdujo un enfoque de aprendizaje profundo en las correlaciones temporales de datos históricos que dieron como resultado la mejora de los recursos policiales, la vigilancia, las predicciones de eventos delictivos y las estrategias de prevención. [14]

Premios y honores

Bibliografía

Libros

Artículos seleccionados

Referencias

  1. ^ "Jorge Mateu Mahiques - Universitat Jaume I".
  2. ^ ab "Una conversación con Peter Diggle" (PDF) .
  3. ^ "Jorge Mateu: Perfil de miembro—Comunidad Wolfram". community.wolfram.com .
  4. ^ "El equipo de investigación de la UJI ofrece técnicas de modelización que permiten la planificación en ámbitos como la contaminación, la epidemiología o la seguridad".
  5. ^ ab "Seminario Internacional sobre el Programa de Profesores de Clase Mundial".
  6. ^ "Conozca a los nuevos editores de la ASA en 2022 | Amstat News". 1 de febrero de 2022.
  7. ^ "Revista de estadísticas agrícolas, biológicas y ambientales". Springer .
  8. ^ "Investigación ambiental estocástica y evaluación de riesgos". Springer .
  9. ^ "Jorge Mateu - Consejo Editorial - Estadística Espacial - Revista - Elsevier". www.journals.elsevier.com .
  10. ^ "Metroambientalmetría".
  11. ^ "Revista estadística internacional".
  12. ^ "Revista de estadísticas agrícolas, biológicas y ambientales". Springer .
  13. ^ "Profesores Adjuntos ITS".
  14. ^ ab Esquivel, Nicolas; Nicolis, Orietta; Peralta, Billy; Mateu, Jorge (2020). "Predicción espacio-temporal de eventos delictivos en Baltimore utilizando redes neuronales CLSTM". IEEE Access . 8 : 209101–209112. Bibcode :2020IEEEA...8t9101E. doi : 10.1109/ACCESS.2020.3036715 . hdl : 10234/192286 . S2CID  227232920.
  15. ^ "Boletín informativo Volumen 17, No. 1, junio de 2011" (PDF) .
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