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Recordatorio: Mañana jueves 3 de diciembre a las 15 hs. Charla a cargo de
Liliana Forzani. Ver descripción abajo.
---------- Forwarded message ---------
De: andrea bergesio <anbergesio(a)gmail.com>
Date: lun., 30 de noviembre de 2020 3:11 p. m.
Subject: [Litoral-mate] Coloquio del Departamento de Matemática
To: <litoral-mate(a)listas.unl.edu.ar>, Departamento de Matemática <
depto-mate(a)fiq.unl.edu.ar>
Les invitamos al "Coloquio del Departamento de Matemática" *el jueves 3
de diciembre a las 15hs*, por Plataforma Zoom,que estará a cargo de *Liliana
Forzani* y cuyo título es *"PLS: big data para quimimetría".*
Una descripción de la charla y el link para poder tener acceso a la reunión
zoom la encuentran en
https://www.unl.edu.ar/agenda/index.php?act=showEvento&id=25554
En esta oportunidad, Liliana Forzani, desarrollará una charla sobre
cuadrados mínimos parciales (PLS), uno de los primeros métodos de
predicción en regresiones lineales de alta dimensión en las que el tamaño
de la muestra no necesita ser grande en relación con el número de
predictores. PLS fue desarrollado dentro de la comunidad de quimiometría,
donde el problema principal es la predicción, pero hoy en dia es un método
importante cuando se trata con big data.
A pesar de ello, PLS ha aparecido sólo esporádicamente en la literatura
estadística y no han habido resultados positivos sobre sus propiedades
teóricas.
En un trabajo conjunto con R. Dennis Cook, estudiamos las propiedades
teóricas de la predicción utilizando PLS en el contexto en que es utilizado
por la comunidad quimiométrica así como también las equivalencias entre los
diferentes algoritmos.
- Bio del disertante
Liliana Forzani finalizó sus estudios de Licenciatura en Matemática
Aplicada de la Universidad Nacional del Litoral en 1988. Posteriormente
trabajó en docencia e investigación en Análisis Armónico, Análisis Armónico
Gaussiano y Ecuaciones de Monge-Ampere, hasta que el azar en el 2001 la
llevo a estudiar Estadística, área a la cual se dedica actualmente en su
trabajo de divulgación, docencia e investigación. Este trabajo es parte de
sus contribuciones para un trabajo que ha sido invitada a escribir sobre
"perspective on a statistical view of the use and properties of PLS in
multivariate regression" para el Journal of Chemometrics.
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