En esta línea de investigación se aborda el estudio de fenómenos aleatorios o problemas que presentan elementos de incertidumbre, con el fin de describir, explicar y/o predecir su comportamiento con el fin de apoyar en la toma de decisiones basadas en evidencia. Se estudian, proponen y desarrollan estrategias novedosas sobre los métodos estadísticos, teoría estadística y/o métodos computacionales que resuelvan problemas propios de la estadística, así como la formulación de modelos estadísticos que contribuyan en las áreas de la Biología, Ciencias de la Salud, Ingeniería, Medio Ambiente y Educación, entre otras áreas de la ciencia.

Los tópicos generales que se estudian son:

1. Temas teóricos y/o aplicados relacionados con muestreo estadístico para respuestas sensitivas, de satisfacción de usuarios y de medio ambiente;
2. Problemas de inferencia estadística bajo el enfoque frecuentista y/o Bayesiano. La inferencia puede considerar solo la información en los datos mediante su distribución de probabilidad conjunta, o bien incorporar información de los parámetros de interés a través de alguna distribución de probabilidad inicial. Se desarrollan trabajos sobre muestreo, modelos lineales mixtos, modelos espaciales, modelos de ecuaciones estructurales y meta-análisis en red, entre otros;
3. Problemas inversos Bayesianos en ecuaciones diferenciales. La solución se obtiene de una distribución de probabilidad final de los parámetros de interés en el modelo matemático. Se abordan problemas teóricos y de aplicaciones adaptando modelos matemáticos existentes que presentan un comportamiento de dinámica caótica u oscilatoria no lineal, problemas de valor inicial, valores en la frontera o mixtos, mal condicionados o de retardo no lineal.

• Agustín Santiago Moreno
• MC Cruz Vargas De León
• Flaviano Godínez Jaimes
• Francisco Julián Ariza Hernández
• María Guzmán Martínez
• Ramón Reyes Carreto