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

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.

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”.