PREMIO: Mejor contribución metodológica en el campo de la Estadística.
Goodness-of-fit tests for the functional linear model based on randomly projected empirical processes
Juan A. Cuesta-Albertos, Eduardo García-Portugués, Manuel Febrero-Bande, Wenceslao González-Manteiga

El equipo coordinado por Wenceslao González Manteiga, investigador adscrito a ITMATI, de la Universidad de Santiago de Compostela, y en el que han participado los profesores Juan A. Cuesta Albertos, de la Universidad de Cantabria, Manuel Febrero Bande, de la Universidad de Santiago de Compostela e investigador adscrito a ITMATI, y Eduardo García-Portugués, de la Universidad Carlos III de Madrid, ha desarrollado un nuevo procedimiento estadístico para analizar si determinados modelos predictivos son los más adecuados para aplicarse con los datos de alta frecuencia disponibles, y así evitar conclusiones erróneas. Esta metodología puede aplicarse a diversos campos, como la predicción de precios de energía, de activos financieros, de control de tráfico y, durante la pandemia por Covid-19, se ha empleado para predecir datos epidemiológicos a siete días sobre varias variables como la evolución, los ingresos hospitalarios o ingresos en UCI.
 
PREMIO: Mejor contribución aplicada con un impacto en el ámbito social, la innovación o la transferencia del conocimiento en el campo de la Estadística.
Assessing thermal comfort and energy efficiency in buildings by statistical quality control for autocorrelated data
Inés Barbeito, Sonia Zaragoza, Javier Tarrío-Saavedra, Salvador Naya

Inés Barbeito, Sonia Zaragoza, Javier Tarrío-Saavedra y Salvador Naya, investigadores de la Universidad de La Coruña (Facultad de Informática y Escuela Politécnica Superior) y este último investigador adscrito a ITMATI, son autores de una aplicación “innovadora y multidisciplinar”, que supervisa, controla y optimiza el consumo de energía en edificios, buscando a la vez el máximo confort en las condiciones de temperatura. Se basa en el procesado de datos almacenados en una web desarrollada de manera específica, y también calcula el correspondiente ahorro energético. Se emplea un software de código abierto. El trabajo fue publicado en 2017 en una revista de alto impacto en el área, Applied Energy, y ya tiene un número elevado de citas.

Desde ITMATI queremos felicitar a los premiados en esta primera edición por sus reconocimientos en el ámbito de la estadística e investigación operativa.

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