Graduados del doctorado
31. Danilo Leal (2024). Statistical Modeling the relationship between pension funds, inflation in Chile and its Incidence on the interest rate under a COVID-19 perspective. Profesor tutor: Milan Stéhlik.
32. Miguel Padrino (2024). Métodos de Estimación Adaptativos en Modelos de Regresión. Profesora tutora: Karine Bertin. Profesor co-tutor: Lisandro Fermín.
24. Rolando Rubilar (2023). Proceso de récord del Drawdown y gestión de riesgo de activos financieros, mediante aproximación de procesos PDMP y de colas pesadas. Profesora tutora: Soledad Torres. Profesor co-tutor: Lisandro Fermin.
25. Jean Paul Maidana (2023). Induced Anticipated Synchronization of neuronal models and its effects on information transfer. Profesor tutor: Patricio Orio. Profesor co-tutor: Milan Stehlik.
26. Cristian Ubal (2023). Predicción de las dependencias a largo plazo en series temporales mediante Redes Neuronales Recurrentes informadas por la estadística. Profesor tutor: Rodrigo Salas.
27. Michael Zamudio (2023). Modeling and estimation of spatial data with Logistic and Log-Logistic marginal distribution. Profesor tutor: Moreno Bevilacqua. Profesor co-tutor: Christian Caamaño.
28. Silfrido Gómez (2023). Un modelo de regresión con ruido fraccionario coloreado. Profesora tutora: Soledad Torres. Profesor co-tutor: Lisandro Fermin.
29. Erika Cantor (2023). A Knowledge-Slanted Machine Learning Framework for Gene Selection. Profesor tutor: Rodrigo Salas. Profesor Co-tutor: Harvey Rosas.
30. Francisco Plaza (2023). Parameter estimation for GARCH-type models with exogenous variables: missing values and machine learning methods. Profesor tutor: Héctor Araya.
17. Gustavo Di Giorgi (2022). Volatility Forecasting using Deep Recurrent Neural Networks as GARCH models. Profesor tutor: Rodrigo Salas. Profesor co-tutor: Harvey Rosas.
18. Felipe Medina (2022). Statistical inference for bivariate pseudo-dependent survival models. Profesor tutor: Milan Stehlik. Profesor co-tutor: Javier Contreras.
19. Juan Carlos Saavedra (2022). Influence diagnostics in Gaussian Spatio-Temporal linear models with separable covariance. Profesor tutor: Germán Ibacache. Profesores co-tutores: Orietta Nicolis, Manuel Galea.
20. Omar Chocotea (2022). Algunas clases de modelos con enlace asimétrico para datos de respuesta cualitativa dicotómica: Propiedades y estimación. Profesor tutor: Germán Ibacache. Profesor co-tutor: Orietta Nicolis.
21. Joaquín Cavieres (2022). Computational methods for a smoothing thin plate spline in spatial models. Profesor tutor: Javier Contreras. Profesores co-tutores: Germán Ibacache, Michael Karkulik.
22. Javier López (2022). Time series forecasting using a hybrid method based on singular spectrum analysis and artificial neural networks with application to air quality. Profesor tutor: Rodrigo Salas. Profesor co-tutor: Paulo Canas Rodrigues.
16. Marvin Querales (2021). A stacking Neuro-Fuzzy framework for time series forecasting from distributed data sources: The case of Rainfall-Runoff modeling. Profesor tutor: Rodrigo Salas. Profesor co-tutor: Harvey Rosas.
12. Ledys Salazar. (2019). Time evolution copulas in FX market. Profesor tutor: Milan Stehlik. Profesor co-tutor: Soledad Torres.
13. Diana Londoño. (2019). Statistical discrimination between mamary cancer and mastophaty. Profesor tutor: Milan Stehlik. Profesor co-tutor: Orietta Nicolis.
14. Mailiu Díaz. (2019). Statistical calibration of temperature and wind speed forecast in the central area of Chile. Profesor tutor: Julio Marín. Profesor co-tutor: Sándor Baran.
7. Christian Caamaño. (2018). Modeling and estimation of some non Gaussian random fields. Profesor tutor: Moreno Bevilacqua. Profesor co-tutor: Carlo Gaetan.
8. Magaly Moraga. (2018). Thin-plate spline variying-coefficient mixed model under elliptical distributions: estimation, inference and influence diagnostic. Profesor tutor: Germán Ibacache.
9. Luís Riquelme. (2018). Procesos Cox temporal con proceso de intensidad Folded-Normal. Profesor tutor: Orietta Nicolis.
10. Victor Morales. (2018). Euclidean likelihood method for space time covariance function using parallel computation. Profesor tutor: Moreno Bevilacqua. Profesor co-tutor: Federico Crudu.
2. Tarik Faouzi. (2017). Estimation and prediction of Gaussian random field under fixed domain asymptotics using Generalized Wendland covariance functions. Profesor tutor: Moreno Bevilacqua. Profesor co-tutor: Emilio Porcu.
3. José Luís Ávila. (2017). Using the EM algorithm in small area estimation with Fay-Herriot model. Profesor tutor: Germán Ibacache. Profesor Co-tutor: Victor Leiva – Marco Riquelme.
4. Enner Mendoza. (2017). Reducción de las funciones de covarianza no estacionarias sobre esferas a través de deformaciones . Profesor tutor: Moreno Bevilacqua. Profesor co-tutor: Emilio Porcu.
5. Marcelo Rodríguez. (2017). Small area estimation based on Birnbaum-Saunders model. Profesor tutor: Orietta Nicolis. Profesor co-tutor: Victor Leiva.
1. Daira Velandia. (2016). Methods for estimation of cross-covariance functions in Multivariate Gaussian Random Fields. Profesor tutor: Moreno Bevilacqua. Profesor co-tutor: Emilio Porcu.
