José Andrés Christen Gracia | CIMAT

                              Lunes, 22 de Mayo de 2017

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José Andrés Christen Gracia

 

Investigador Titular "C", SNI: Nivel III

Área de Probabilidad y Estadística del CIMAT

jac@cimat.mx

 

Página Personal

 

Andrés Christen Gracia, obtuvo la Licenciatura en Matemáticas en la Universidad Nacional Autónoma de México en 1989 y el Doctorado en Estadística en la Universidad de Nottingham, Reino Unido, en 1994. Es investigador de tiempo completo del CIMAT desde el año 2000 y miembro del Sistema Nacional de Investigadores en el Nivel II dentro del Area de Física, Matemáticas y Ciencias de la Tierra, Andrés ha sido nombrado Investigador Nacional nivel III (enero 2017).

Su experiencia docente incluye el haber impartido cursos de probabilidad y estadística en la Universidad Nacional Autónoma de México, la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, y en la Universidad de Guanajuato, además del CIMAT. Andrés participa en la maestría en las Áreas de Concentración de Teoría Estadística, Bioestadística y Bioinformática y Biología Computacional. Enseña en ella de manera regular cursos de inferencia estadística, estadística Bayesiana y Métodos de Monte Carlo, entre otros.

Los intereses primordiales de Andrés radican en la estadística Bayesiana y la estadística aplicada en otras disciplinas. En especial mantiene una intensa  interacción con investigadores en otras disciplinas como paleoecología, biología e industria, concretando la realización de problemas de investigación básica y aplicada en la materia, y dirigiendo temas de maestría y doctorado en estos temas. En específico, Andrés ha realizado investigación en modelos estadísticos para diversos problemas que aparecen en el análisis de radio carbón en antropología y cambio climático,  ensayos clínicos, biodiversidad, secuencias genéticas, confiabilidad y garantía de productos industriales, biosistemas y datos biológicos.  Andrés fue Coordinador de la Maestría de Probabilidad y Estadística en el periodo 2004-2006.

Recientemente Andrés colabora con colegas de Matemáticas Aplicadas del cimat en el tema de Cuantificación de Incertidumbre (UQ, uq.cimat.mx) bayesiana, investigado el análisis bayesiano de datos derivados de modelos de ecuaciones diferenciales ordinarias o parciales. 

 

Publicaciones representativas:

Articulos con estudiantes:

  • Rodríguez-Narciso, S. and Christen, J.A. (2016), “Optimal sequential Bayesian analysis for degradation tests”, Lifetime Data Analysis, 22(3), 405-428. DOI: 10.1007/s10985-015-9339-7.
  • Christen, J.A, Sansó, B, Santana-Cibrian, M. and Velasco-Hernández, J.X. (2016), “Bayesian Deconvolution of Oil Well Test Data Using Gaussian Processes”, Journal of Applied Statistics, 43(4), 721–737.

 

Artículos recientes destacados:

  • Capistrán, M., Christen, J.A. and Donnet, S. (2016), “Bayesian Analysis of ODE’s: solver optimal accuracy and Bayes factors”, Journal of Uncertainty Quantification, 4, 829-849.
  • García, Y. E., J. A. Christen, and M. A. Capistr´an (2015), “A bayesian outbreak detection method for influenza-like illness”, BioMed research international, id. 751738, http://www.hindawi.com/journals/bmri/ 2015/751738/.
  • Palafox, A., Capistrán, M. and Christen, J.A. (2014), “Effective Parameter Dimension via Bayesian Model Selection in the Inverse Acoustic Scattering Problem”, Mathematical Problems in Engineering, id. 427203, http://www.hindawi.com/journals/mpe/2014/427203/
  • Capistrán, M., Christen, J.A. and Velasco-Hern´andez, J.X. (2012), “Towards uncertainty quantification and inference in the stochastic SIR epidemic model”, Mathematical Biosciences, 240(2), 250–259.
  • Blaauw, M. and Christen, J.A. (2011), ”Flexible Paleoclimate AgeDepth Models Using an Autoregressive Gamma Process”, Bayesian Analysis, 6(3), 457-474.
  • Christen, J.A. and Sans´o, B. (2011), ”Advances in the Sequential Design of Computer Experiments based on Active Learning”, Communications in Statistics - Theory and Methods,40(24), 4467-4483.
  • Christen, J.A. and Fox, C. (2010), “A General Purpose Sampling Algorithm for Continuous Distributions (the t-walk)”, Bayesian Analysis, 5(2), 263-282.

 

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