Las cuales pueden ser
Este objetivo se halla directamente relacionado con el enfoque de
Puede basarse en
Es una temática de interés que tiene como objetivo
Su enfoque se resume en
Este objetivo se halla directamente relacionado con el enfoque de
Soportado por
Líneas de investigación
Líneas de investigación
Líneas de investigación
Soportado por
Este objetivo interseca con los intereses investigativos de
Líneas de investigación
Su enfoque se resume en
El tema propuesto interseca con las lineas de investigación
Las cuales pueden ser
El tema propuesto interseca con las lineas de investigación
Este objetivo se adscribe al eje estratégico institucional de investigación
Líneas de investigación

MÉTODOS BAYESIANOS O FRECUENTISTAS FLEXIBLES PARA LA CARACTERIZACIÓN Y ANÁLISIS PREDICTIVO Y PRESCRIPTIVO DE CADENAS DE VALOR

Construir mediciones de productividad de los componentes estructurados en red de cadenas de valor, en unidades de medida asociadas a procesos productivos particulares, y en función del uso del tiempo e información industrial previa aplicada por parte de los miembros de la organización analizada.

GRUPO DE INVESTIGACIÓN MODELAMIENTO Y GESTIÓN DE OPERACIONES (MGO)

Metodologías fundamentales

Frecuentistas

Diseño de experimentos

Inferencia causal

Modelación por medio de regresión, redes neuronales, random forest, etc. (Machine learning)

Bayesianas

Bayesian learning

Dirichlet Process

Análisis de grafos, análisis de incertidumbre, equilibrio de Nash (teoría de juegos), dominancia estocástica de primer orden (FSD).

Modelos mixtos

Density estimation, variational learning, bootstrapping, markov chain montecarlo, statistical manifold analysis.

Estudio de modelos y herramientas para dar soporte científico a la toma de decisiones, con el fin de generar mejoras en los procesos productivos de bienes y servicios

Optimización, productividad y ergonomía, movilidad y transporte, gestión ambiental.

DOCENTES DE LA UNIVERSIDAD

María Isabel Díaz

Modelación de ecuaciones estructurales, verificación de hipótesis de modelos teóricos, comportamiento de entornos complejos.

Daniel Morillo

Optimización matemática, modelación de sistemas para toma de decisiones

Diego Mosquera

Análisis de clusteres, modelos de clasificación y regresión lineal.

Isabel Cristina García

Machine Learning, cadenas de Markov, series de tiempo, análisis predictivo y prescriptivo.

Sandra Milena Ramirez

Machine Learning, series de tiempo, análisis predictivo y prescriptivo.

GRUPO DE INVESTIGACIÓN ESTADÍSTICA Y MATEMÁTICA APLICADA

Probabilidad y estadística, sistemas dinámicos.

Aplicaciones interdisciplinares de modelación estadística y matemática para la solución de problemas.

COMPETITIVIDAD Y DESARROLLO