Jesús Asín miembro del equipo premiado por la Sociedad Estadística e Investigación Operativa (SEIO)-Fundación BBVA 2025

La Sociedad de Estadística e Investigación Operativa (SEIO) y la Fundación BBVA han anunciado los Premios Sociedad de Estadística e Investigación Operativa – Fundación BBVA 2025 a contribuciones científicas pioneras y particularmente relevantes en Estadística e Investigación Operativa.
 

Con periodicidad anual y ámbito estatal, los premios objeto de esta convocatoria reconocen la originalidad, la innovación y la contribución a los campos de la Estadística y la Investigación Operativa con el doble objetivo de incentivar el trabajo de investigación en los ámbitos de actuación de la SEIO y su proyección a la sociedad.
 

Este año, ha sido reconocida como la Mejor Contribución Aplicada en Estadística, el artículo Spatio-Temporal Modeling for Record-Breaking Temperature Events in Spain (“Modelización espaciotemporal de récords de temperatura en España”), publicado en el Journal of the American Statistical Association firmado, entre otros autores, por Jesús Asín Lafuente (profesor titular de Estadística e Investigación Operativa en la Escuela de Ingeniería y Arquitectura (EINA) de la Universidad de Zaragoza.
 

El resto de autores que han participado presentando esta contribución son:

• Jorge Castillo Mateo (profesor ayudante doctor de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Zaragoza)
• Alan E. Gelfand (titular emérito distinguido de la cátedra James B. Duke en la Universidad Duke, Estados Unidos)
• Zeus Gracia Tabuenca (profesor ayudante doctor de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Zaragoza)
• Ana C. Cebrián (profesora titular de Estadística e Investigación Operativa en la Universidad de Zaragoza)

La contribución de Castillo-Mateo et al., publicada en el Journal of the Americal Statistical Association, presenta un marco estadístico riguroso e innovador para modelizar la ocurrencia de récords diarios de temperaturas máximas en España. Este trabajo constituye un avance sustancial en el estudio de sucesos extremos relacionados con el cambio climático, y ofrece un enfoque de modelización completo y original. Se consideran efectos mixtos espaciotemporales dentro de un marco de regresión logística, a la vez que se incorporan condiciones anisotrópicas y tendencias temporales a largo plazo. Además, el paquete de R que acompaña al artículo favorece la accesibilidad y la implementación práctica de la metodología para investigadores aplicados así como para profesionales.