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La investigación en datos imprecisos convierte a Beatriz Sinova en una de las mejores matemáticas jóvenes del país

La Real Sociedad Matemática Española y la Fundación BBVA le han concedido el premio Vicent Caselles

Beatriz Sinova (Luanco, 1987), investigadora de la Universidad de Oviedo, ha sido distinguida con uno de los premios Vicent Caselles, que otorgan la Real Sociedad Matemática Española (RSME) y la Fundación BBVA. Este galardón reconoce a los siete matemáticos menores de 32 años con mejores aportaciones de impacto internacional. Beatriz Sinova es doctora por las universidades de Oviedo y Gante, y su tesis, dirigida por la catedrática M.ª Ángeles Gil, fue distinguida con el Premio Extraordinario de Doctorado de la institución académica asturiana. En la actualidad es profesora ayudante doctora en el Departamento de Estadística e Investigación Operativa y Didáctica de la Matemática.

Para la joven matemática, el premio Vicent Caselles ha supuesto "una alegría inmensa, como no podía ser de otro modo. Siento un gran agradecimiento por este premio y por el reconocimiento a mi trabajo que implica. Me llena de ganas de seguir trabajando e ilusión para dar lo mejor de mí". Este galardón se suma al Premio Ramiro Melendreras a jóvenes investigadores que le concedió el pasado año la Sociedad de Estadística e Investigación Operativa. 

La labor investigadora de Beatriz Sinova se centra en "datos imprecisos, que permiten modelar una gran variedad de experimentos. Por ejemplo, la imprecisión está presente cuando el médico ha de valorar la gravedad de un paciente, en función únicamente de los síntomas que describe, cuando el banco analiza cuán fiable es un cliente que pide una hipoteca, etc. Los datos imprecisos intentan capturar la naturaleza de estos fenómenos que no permiten cuantificación numérica exacta de la forma más eficaz posible".

"Mi trabajo hasta ahora ha consistido en la introducción de técnicas robustas para su análisis –explica–. Es decir, técnicas que, a diferencia de las propuestas hasta ahora, eviten que posibles errores en los datos u observaciones atípicas tengan tanta influencia en las conclusiones estadísticas como para invalidarlas".