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CRISTIAN ENRIQUE MEZA BECERRA

PROFESOR ADJUNTO

UNIVERSIDAD DE VALPARAÍSO

VALPARAÍSO, Chile

Líneas de Investigación


Mixed-effects models, REML estimation, EM/SAEM Algorithm, MCMC methods, semiparametric models, segmentation models.

Educación

  •  PhD Mathematics, UNIVERSITE PARIS SUD ORSAY. Francia, 2006
  •  DEA Modélisation Stochastique et Statistique, UNIVERSITÉ PARIS SUD ORSAY. Chile, 2003
  •  MAGISTER EN ESTADISTICA, PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CHILE. Chile, 2001
  •  LICENCIADO EN MATEMÁTICAS, PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CHILE. Chile, 1999

Experiencia Académica

  •   PROFESOR AUXILIAR Full Time

    UNIVERSIDAD DE VALPARAISO

    CIENCIAS

    VALPARAÍSO, Chile

    2007 - 2011

  •   PROFESOR ADJUNTO Full Time

    UNIVERSIDAD DE VALPARAISO

    INGENIERÍA

    VALPARAÍSO, Chile

    2012 - A la fecha

  •   PROFESOR AYUDANTES (ATER) Part Time

    UNIVERSITÉ PARIS-SUD ORSAY

    MATHÉMATIQUES

    ORSAY, Francia

    2006 - 2007

Experiencia Profesional

  •   Profesor Adjunto Full Time

    Universidad de Valparaíso

    Valparaíso, Chile

    2012 - A la fecha

  •   Profesor Auxiliar Full Time

    Universidad de Valparaíso

    Valparaíso, Chile

    2007 - 2012

Formación de Capital Humano


2021: “Incorporación de modelos GLMM en el cálculo de reservas de Seguros No vida en respuesta a las demandas de Solvencia II”. Alumna: Catalina Reyes. Magister en Estadística. Pontificia Universidad de Católica de Valparaíso, CHILE. Co-Financiado con proyecto FONDECYT 1190801.

2021: “Análisis de puntos de cambios en datos de matriculas de pedagogía en matemáticas aplicando me?todos de segmentación”. Alumno: Juan Curihuentro. Magister en Estadística. Pontificia Universidad de Católica de Valparaíso, CHILE. Co-Financiado con proyecto FONDECYT 1190801.

2020:“ Deteccio?n de puntos de cambio en serie USD/CLP en contexto estallido social y Covid-19, aplicando una perspectiva Bayesiana”. Alumno: Nicolás Narria. Magister en Estadística. Pontificia Universidad de Católica de Valparaíso, CHILE. Co-Financiado con proyecto FONDECYT 1190801.

2020: “Modelos de crecimientos para datos longitudinales: aplicación de modelos mixtos en R”. Alumno: Néstor Alvarez. Magister en Estadística, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, CHILE. Co-Financiado con proyecto FONDECYT 1190801.

2018: "Méthodes d’estimation pour les modèles mixtes non linéaires avec des lois à queue lourde". Alumna: Odile Stahl. Master 2 Mathématiques et applications Spécialité Statistique, Université de Strasbourg, FRANCIA.

2017: "Sensitivity Analysis for Instrumental Variables and other topics". Alumno: Freddy López. Doctorado en Matemáticas, Universidad de Valparaíso-Universidad Técnica Federico Santa María-Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, CHILE.

2014: “Exact estimation procedures in multivariate nonlinear mixed effects models with missing response”. Alumno: Simón Leiva Meza. Magister en Estadística, Pontificia Universidad de Católica de Chile, CHILE. Co-Financiado con proyecto FONDECYT 1141256.

2012: “Modelación de datos de captura y esfuerzo pesquero mediante el uso de mod- elos lineales generalizados (GLM) y mixtos (GLMM)”. Alumno: Francisco Contreras. Magister en Estadística, Universidad de Valparaíso, CHILE. Co- Financiado con proyecto FONDECYT 11090024.

2011: “Modelación de la contaminación ambiental de la ciudad de Temuco”. Alumno: Leonardo Soto. Magister en Estadística, Universidad de Valparaíso, CHILE. Co-Financiado con proyecto FONDECYT 11090024.

2010: “Análisis de series de tiempo aplicados a la evaluación de los efectos del cambio climático sobre el nivel medio del mar en las costas de Chile”. Alumno: Manuel Contreras. Magister en Estadística, Universidad de Valparaíso, CHILE.

2009: “Modelamiento Bayesiano de la dinámica poblacional del recurso langostino amarillo, utilizando el modelo de crecimiento logístico, en representación espacio de estados”. Alumno: Carlos Montenegro. Magister en Estadística, Universidad de Valparaíso, CHILE.

2009: “Estimación máxima verosimilitud vía SAEM en modelos mixtos no lineales”. Alumna: Pamela Wilson. Magister en Estadística, Universidad de Católica de Valparaíso, CHILE.

2009: “Aceleración de la velocidad de convergencia en el algoritmo EM. Aplicación al modelo probit”. Alumna: María Elena Valenzuela. Magister en Estadística, Universidad de Católica de Valparaíso, CHILE.


Difusión y Transferencia


XIV Congreso Latinoamericano de Sociedades de Estadística, October 2021, Uruguay (on line): "Alternative subgroup joint analysis proposal of nonlinear longitudinal and time-to-event data for modeling pregnancy miscarriage".

XVII Conferencia Española de Biometría, June 2019, Valencia, Spain: “The segmentation of series with a functional effect: a Bayesian approach”.

XXIX International Biometric Conference, 2018, Barcelona, España: "A Bayesian approach for the segmentation of series with a functional effect".

XVI Conferencia Española de Biometría, 2017, Sevilla, España: "Predicting Pregnancy Outcomes using longitudinal information: a P-Splines Mixed-Effects Model approach".

Joint Statistical Meeting 2017, Baltimore, USA: “A Bayesian approach for the segmentation of series corrupted by a functional part”.

Joint Statistical Meeting 2016, Chicago, USA: “Predicting Pregnancy Outcomes Using Longitudinal Information: A P-splines Mixed-effects Model Approach”.

XLII Jornadas Nacionales de Estadística, 2015, Concepción, Chile: “Bayesian regression analysis of data with random effects covariates from nonlinear longitudinal measurements”.

XXVIIth International Biometric Conference, 2014, Florencia, Italy: “Classification of longitudinal data through a semiparametric mixed-effects model based on lasso-type estimators”.

Joint Statistical Meeting 2014, Boston, USA: “Linear Semiparametric Estimation Procedure for the Segmentation of Multiple Series Based on a Lasso Strategy”.

Joint Statistical Meetings 2012, San Diego, USA:“Lasso-type estimators for Semiparametric Nonlinear Mixed-Effects Models Estimation”.


Premios y Distinciones

  •   Beca de DEA-Doctorado en Francia

    EMBAJADA DE FRANCIA EN CHILE

    Chile, 2002

    Beca para realizar estudios de DEA y Doctorado en Francia


 

Article (19)

Classification of longitudinal profiles using semi-parametric nonlinear mixed models with P-Splines and the SAEM algorithm
New insights from GWAS on BMI-related growth traits in a longitudinal cohort of admixed children with Native American and European ancestry
A Bayesian Change Point Analysis of the USD/CLP Series in Chile from 2018 to 2020: Understanding the Impact of Social Protests and the COVID-19 Pandemic
Reliability Estimation for Stress-Strength Model Based on Unit-Half-Normal Distribution
A Bayesian approach for the segmentation of series with a functional effect
Autoregressive Planet Search: Application to the Kepler Mission
Autoregressive Planet Search: Methodology
Error-rate estimation in discriminant analysis of non-linear longitudinal data: A comparison of resampling methods
Predicting pregnancy outcomes using longitudinal information: a penalized splines mixed-effects model approach
Semi-parametric segmentation of multiple series using a DP-Lasso strategy
Bayesian regression analysis of data with random effects covariates from nonlinear longitudinal measurements
Classification of longitudinal data through a semiparametric mixed-effects model based on lasso-type estimators
LASSO-type estimators for semiparametric nonlinear mixed-effects models estimation
Estimation in nonlinear mixed-effects models using heavy-tailed distributions
Estimation in the probit normal model for binary outcomes using the SAEM algorithm
A parameter expansion version of the SAEM algorithm
A parameter expansion version of the SAEM algorithm
REML estimation of variance parameters in nonlinear mixed effects models using the SAEM algorithm
Genetic analysis of growth curves using the SAEM algorithm

Proyecto (34)

Statistical Modeling, nonparametric Inference and modeL sElection for complex data
Innovative genome-wide association methods for a longitudinal Chilean cohort: with an application to Height, BMI and pubertal age
TIME-DEPENDENT DATA: EFFICIENT ESTIMATION PROCEDURES IN COMPLEX SEMIPARAMETRIC MIXED-EFFECTS MODELS AND SEGMENTATION METHODS FOR MULTIPLE SERIES WITH DISTURBANCES
TIME-DEPENDENT DATA=> EFFICIENT ESTIMATION PROCEDURES IN COMPLEX SEMIPARAMETRIC MIXED-EFFECTS MODELS AND SEGMENTATION METHODS FOR MULTIPLE SERIES WITH DISTURBANCES
Estimación eficiente basada en la norma L1 para modelos mixto
Estimación eficiente basada en la norma L1 para modelos mixtos
Statistical and stochastic modeling for longitudinal data and application in biometrics using semiparametric approaches
Statistical and stochastic modeling for longitudinal data and application in biometrics using semiparametric approaches
Statistical and Stochastic modeling for time-dependent data
Statistical and Stochastic modeling for time-dependent data
Statistical inference for dependent stochastic processes and application in renewable energy
Statistical inference for dependent stochastic processes and application in renewable energy
Adaptive estimation and oracle inequalities
ADAPTIVE ESTIMATION AND ORACLE INEQUALITIES.
ADAPTIVE ESTIMATION AND ORACLE INEQUALITIES.
New challenges in mixed-effects models
NEW CHALLENGES IN MIXED-EFFECTS MODELS
NEW CHALLENGES IN MIXED-EFFECTS MODELS
Fortalecimiento de la Astroestadística en Valparaíso
Support the development of Astro-Statistics in Valparaíso
Support to development of Astro-Statistics in Valparaíso
Test with dependent functional data
TESTS WITH DEPENDENT FUNCTIONAL DATA
TESTS WITH DEPENDENT FUNCTIONAL DATA
Red de Análisis Estocástico y Aplicaciones (sistemas abiertos, energía y dinámica de la información
Stochastic Analysis Research Network
Exact estimation procedures in mixed-effects models
EXACT ESTIMATION PROCEDURES IN MIXED-EFFECTS MODELS
EXACT ESTIMATION PROCEDURES IN MIXED-EFFECTS MODELS
Métodos de estimación en modelos con efectos mixtos para datos no normales
Inserción de académicos en la Facultad de Ciencias de la Universidad de Valparaíso, con perspectivas a la creación de un programa de doctorado en ciencias mención modelación estocástica
INFERENCE IN REGRESSION MODELS UNDER NON-STANDARD ASSUMPTIONS
INFERENCE IN REGRESSION MODELS UNDER NON-STANDARD ASSUMPTIONS
Fortalecimiento de la Astroestadística en Valparaíso
31
CRISTIAN MEZA

PROFESOR ADJUNTO

UNIVERSIDAD DE VALPARAÍSO

VALPARAÍSO, Chile

5
Karine Bertin

Full profesor

CIMFAV

Universidad de Valparaiso

Valparaiso, Chile

4
Rolando de la Cruz

Associate Professor

Faculty of Engineering and Sciences

Universidad Adolfo Ibáñez

Peñalolén, Santiago, Chile

2
Natalia Bahamonde

Profesor

INSTITUTO DE ESTADÍSTICA

Pontificia Universidad Católica de Valparaíso

Valparaíso, Chile

2
Alejandra Christen

PROFESSOR

Instituto de Estadística

Universidad de Valparaíso

Valparaiso, Chile

2
Michel Cure

FULL PROFESSOR

Facultad de Ciencias

UNIVERSIDAD DE VALPARAISO, FACULTAD DE CIENCIAS, INSTITUTO DE FISICA Y ASTRONOMIA

Valparaiso, Chile

1
Ana Pereira

Assistant Professor

Institute of Nutrition and Food Technology (INTA)

Santiago, Chile

1
Felipe Osorio

Profesor Auxiliar

Departamento de Matemática

Universidad Técnica Federico Santa María

Valparaiso, Chile