Presentación


El Primer Congreso Colombiano de Estadística se realizó en Cali del 7 al 10 de agosto de 1984. Según el volante de Primer Anuncio del Congreso, se proyectó “como una actividad continuada la cual considera tres encuentros regionales previos a la culminación del Congreso en agosto de 1984, en la ciudad de Cali”. De hecho, se realizaron dichos encuentros entre 1983 y 1984 en la Universidad del Valle, Universidad Nacional-Bogotá, y Universidad de Medellín, institución privada esta última.

Estas ideas fueron gestoras de comunidad nacional y aglutinaban las instituciones con Carrera de Estadística en el momento. Solo existía una Maestría en Estadística en la Universidad Nacional, Sede Bogotá, creada en 1979. Y ya despuntaba la Revista Colombiana de Estadística liderada desde 1978 por los colegas de la Universidad Nacional en Bogotá que fue abriéndose a la comunidad colombiana, integrando a sus comités editoriales con colegas de todo el país estadístico con formación avanzada y convirtiéndose en medio de difusión de los trabajos de nuestros investigadores. La Revista es un buen ejemplo de desarrollo, de acuerdo a los avances de la ciencia en Colombia y de inserción en la comunidad internacional que nos da un muy buen indicador de nuestra realidad académica como disciplina estadística.

En ese Primer Congreso se rindió homenaje al Profesor Enrique Cansado, director del CIENES con Sede en Chile, institución donde se habían formado un grupo grande de Magísteres en Estadística de Bogotá, Cali y Medellín y que fueron fundamentales en el desarrollo de nuestro quehacer.

Se acordó que el Segundo Congreso tendría como sede a la Universidad de Medellín en 1986. Por razones aun sin estudiar, nunca se hizo. Hoy la carrera de la Universidad de Medellín no existe. Tampoco fue posible en ese entonces, consolidar una organización nacional de Estadísticos, a pesar de múltiples intentos. Posteriormente en 1990, un grupo de profesores de la Universidad Nacional de Colombia, Sede Bogotá, comenzó una reunión anual de carácter nacional que dio origen al prestigioso Simposio de Estadística de la Universidad Nacional cuya organización ha estado a cargo del Departamento de Estadística de la Universidad Nacional, Sede Bogotá. Evento que ha sido central para el desarrollo de la Estadística en Colombia.

Hoy el contexto nacional es mucho más amplio, diverso y extendido por muchas regiones de la patria. Se tienen nueve (9) programas de pregrado en cinco (5) ciudades, once (11) programas de especialización. Cinco (5) programas de maestría y dos (2) doctorados. El número de profesores con doctorado en universidades de Europa, Estados Unidos y Latinoamérica es numeroso y repartidos por todo el país. En estas condiciones es fundada la Sociedad Colombiana de Estadística (SCE) en 2014 como una necesidad que dé cabida a esas realidades de creciente desarrollo de la comunidad Estadística colombiana. Es así que la SCE, si bien depende del apoyo de las instituciones, las transciende en la medida que tiene como objetivo contribuir al desarrollo de la Estadística en Colombia, entendido esto como un todo que agrupa distintas regiones, desarrollos y áreas de aplicación. En este orden de ideas, uno de los propósitos de la Sociedad Colombiana de Estadística (SCE) desde su fundación, ha sido la realización del Congreso Colombiano de Estadística. La SCE se ha planteado realizar el II Congreso Colombiano de Estadística, identificando tres temas centrales del evento, por su actualidad e importancia tanto para el país como para el desarrollo de la Estadística a nivel nacional. Los temas del Congreso son:

1) Ciencia de Datos y Estadística
2) Enseñanza de la Estadística
3) Estadística, Política y Asuntos Económicos

El II Congreso Colombiano de Estadística se llevará a cabo entre el 8 y el 10 de noviembre de 2018 y las actividades del Congreso se basarán en cursillos, conferencias magistrales, ponencias, foros y una sesión de posters. Los cursillos, las conferencias magistrales y los foros, estarán centrados en las tres temáticas del Congreso, sin embargo, en las sesiones de ponencias y posters se pueden presentar trabajos en cualquier área de la Estadística.

Localización del Evento


Temáticas


Como se indicó en la presentación, las temáticas centrales del Congreso son:

Ciencia de Datos y Estadística

Enseñanza de la Estadística

Estadística, Política y Asuntos Económicos

Los cursos cortos, las conferencias magistrales y los foros, girarán alrededor de estas temáticas, sin embargo, en las sesiones de ponencias cortas y posters se podrán presentar trabajos en cualquier área de la Estadística.

Invitados Confirmados


Francisco Louzada Neto
PhD.
Universidade de Sao Paulo (USP), Brasil

Abel Rodríguez
PhD.
University of California, Santa Cruz, Estados Unidos

Pere Grima Cintas
PhD.
Universitat Politècnica de Catalunya, España

Luis Alberto Escobar Restrepo
PhD.
Lousiana State University, Estados Unidos

Nicholas Tibor Longford
PhD.
Imperial College London, Inglaterra

Juan David Ospina Arango
PhD.
Grupo Bancolombia, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia

Roberto Behar Gutiérrez
PhD.
Universidad del Valle, Cali, Colombia

Ramón Giraldo Henao
PhD.
Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia

Comité Científico


  • Luis Alberto Escobar, PhD., Louisiana State University, Estados Unidos
  • Raúl Edgardo Machiavelli, PhD., Universidad de Puerto Rico, Mayagüez
  • Nora Donaldson, PhD., King´s College London, Reino Unido
  • Sergio Yañez Canal, PhD., Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia
  • Roberto Behar Gutiérrez, PhD., Universidad del Valle, Cali, Colombia

Comité Organizador


  • Mercedes Andrade Bejarano, PhD., Universidad del Valle, Cali, Colombia
  • René Iral Palomino, PhD. candidate, MSc., Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia
  • Diego Alejandro Tovar Ríos, MSc., Universidad del Valle, Cali, Colombia

Programación


Cursillos

Cursillo 1. Introducción al Aprendizaje Estadístico

En este curso se hace un recorrido práctico por algunas de las técnicas de aprendizaje estadístico más representativas. El viaje comienza por los modelos de regresión lineal múltiple y regresión logística clásicos para luego abordar sus versiones no lineales y no paramétricas. Posteriormente se visitan los modelos basados en árboles (CART bosques aleatorios), luego se pasa a las máquinas de soporte vectorial y se finaliza con las redes neuronales artificiales y los métodos de aprendizaje profundo. Los asistentes verán aplicaciones de estos modelos y se darán pistas sobre cuándo es mejor utilizar alguno en particular.

Cursillo 2. Cursos de Introducción a la Estadística. Ideas para su Diseño y Desarrollo

Partiendo de la idea general de que en un curso introductorio es mejor transmitir motivación e interés que conocimientos, nuestro objetivo será presentar ideas y experiencias que permiten generar una actitud positiva hacia la estadística y tomar conciencia de sus amplias posibilidades de uso. Se discutirá cuáles son las ideas clave que debemos transmitir al estudiante y cómo hacerlo para que se mantengan de forma duradera.

Cursillo 3. REGRESSION METHODS IN STATISTICAL LEARNING (MÉTODOS DE REGRESIÓN EN APRENDIZAJE ESTADISTICO)

  • Ramón Giraldo Henao, PhD., Universidad Nacional de Colombia, Bogotá, Colombia

En este cursillo se presentan de manera general algunos métodos de regresión usados en aprendizaje estadístico (AE), un campo de lo que hoy se denomina ciencia de datos. Inicialmente se hace una revisión de conceptos relacionados con tendencias modernas para el análisis de datos, con el objeto enmarcar el aprendizaje estadístico en este entorno y de delimitar los objetivos del curso. Posteriormente, utilizando datos reales (analizados en el software R), se introducen fundamentos básicos de las herramientas de regresión empleadas en el AE. Específicamente se estudian los principios de regresión por k-vecinos más cercanos, lasso, mínimos cuadrados parciales, con datos de alta dimensión, splines, kernel y semi-paramétrica.

Cursillo 4. Introducción a Métodos Computacionales para Estadística Bayesiana Usando NIMBLE

se dictará en español

This day-long short course will introduce participants to modern Bayesian computational methods, with a focus on the wide variety of new and old Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithms. The course will combine discussion of the methods and the principles underlying them with demonstration of the methods. The course will discuss computations for model fitting, model selection, model assessment, and MCMC assessment. There will be a heavy emphasis on hands-on implementation of algorithms, primarily within the NIMBLE platform (r-nimble.org), an R-based system that allows for flexible use of a variety of MCMC approaches, as well as flexible programming of new algorithms that can be applied to hierarchical models specified in the BUGS language

Cursillo 5. INTRODUÇÃO AOS MODELOS DE APRENDIZADO ESTATÍSTICO PARA DADOS DE CRÉDITO

Abstract Os modelos de aprendizado estatístico consistem em uma das principais ferramentas de suporte a concessão de crédito, cujo desenvolvimento tem como base a construção de procedimentos formais para descrever quais características dos clientes estão, efetivamente, relacionadas com o seu risco de crédito e qual a intensidade e direção desse relacionamento. A ideia central consiste na geração de um escore ou de um grupo de escores, por meio dos quais clientes potenciais possam ser ordenados segundo a sua chance de inadimplência e/ou exposição a possível fraude. Neste mini-curso apresento os procedimentos comumente utilizados na modelagem de dados de crédito, direcionados pelo aprendizado estatístico. Todos os procedimentos são ilustrados por meio de exemplos reais.

Cursillo 6. Some Applications of Parametric Bootstrap, Bayesian, and Other Simulation Based Methods to Reliability Data Analysis

(Se dictará en español)

In the last twenty years or so, reliability data analysis has been highly in- fluenced by statistical methods that are based on simulation or re-sampling methods. The development of the theory and improvements in computational capabilities have made the use of such methods feasible. The availability of easy to use software for implementation of these techniques is facilitating the popularization of their use. This short course will have three modules illustrating the use of parametric Bootstrap, Bayesian, and a combination of simulation and asymptotic techniques to handle applications in reliability related problems. The focus will be the motivation for the use of the techniques, the main assumptions for the applicability, the difficulties in implementing what might look like straight forward work to do, the nature of the re-sampling used in each case, and the inherent risks for misuses. The presentation will include examples for estimating service life, interval estimation of critical parameters, assessment of meeting reliability standards, prediction intervals and calibration of approximated prediction regions.

Cursillo 7. R -- from basics to handling large data.

The course will start with a brief review of the main features of R -- the language for statistical computing and graphics, and will continue with illustrations and hands-on exercises of increasing complexity with the aim of generating an appreciation of the full potential of the software for the current challenges in statistical computing.

  • Session 1
    • R as a calculator.
    • Programming in R
    • Graphics
  • Session 2
    • User defined functions
    • Principles of good programming. Working with objects
    • Statistics at your fingertips.
  • Session 3
    • Working with large datasets
    • Simulations
    • Examples and illustrations

Conferencias

Conferencia 1.  Ciencia de los Datos: ¿Frankestein o Colcha de Retazos?

Recientemente, las grandes empresas vienen mostrando un creciente gran afán por atraer "científicos de datos". Difíciles de definir, es con estos personajes que las organizaciones están creando sus ventajas competitivas.

Estos personajes son expertos en obtener de los datos revelaciones fascinantes, en darle una nueva mirada a lo que parecía obvio y en sembrar las semillas de la innovación empresarial. Sin embargo, si consideramos que sus herramientas de trabajo incluyen el análisis descriptivo tradicional y que en la mayoría de sus desarrollos los modelos lineales siguen jugando un papel preponderante, podemos cuestionar si en realidad estos científicos de datos son algo realmente nuevo.

En esta charla se exploran algunos cambios culturales en las organizaciones, tendencias como el aprendizaje de máquina y el big data y su relación con las leyes de los grandes números para tratar de entender si esta ciencia de los datos es un nuevo Frankeistein o más bien una colcha de retazos.

Conferencia 2.  Pruebas de Normalidad. Algunas Consideraciones y Propuestas

En el contexto de las pruebas estadísticas, las de normalidad presentan algunas peculiaridades, como que hay muchas y que su número sigue creciendo, o que –a diferencia del planteamiento general de los contrastes de hipótesis– se supone cierto lo que interesa y la carga de la prueba la tiene el que afirma otra cosa. En la conferencia se comentarán estos aspectos en el marco de las pruebas estadísticas en general y de la forma de enseñarlas. También se presentará un procedimiento para comparar la potencia de las pruebas normalidad y se propondrá un nuevo planteamiento (que no un nuevo test) para realizar estas pruebas.

Foros

Comunicaciones

Posters

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Cómo Inscribirse

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Costos y Forma de Pago


El pago de la inscripción se debe realizar en la Cuenta de Ahorros 016670445671 del Banco Davivienda, a nombre de la Sociedad Colombiana de Estadística (SCE).

Para pagos desde el exterior el código SWIFT es: CAFECOBB

El valor de la inscripción incluye además de las actividades académicas del evento, almuerzos, refrigerios y materiales del evento.

Estudiantes

Inscripción Pronto Pago $198.000
Inscripción Ordinaria $220.000
Inscripción Extraordinaria $242.000

Particulares

Inscripción Pronto Pago $495.000
Inscripción Ordinaria $550.000
Inscripción Extraordinaria $605.000

Miembros de la Sociedad Colombiana de Estadística

Inscripción Pronto Pago $270.000
Inscripción Ordinaria $300.000
Inscripción Extraordinaria $330.000

Miembros de otras Sociedades de Estadística, en convenio con la Sociedad Colombiana de Estadística

Inscripción Pronto Pago $270.000
Inscripción Ordinaria $300.000
Inscripción Extraordinaria $330.000

Hoteles


Aqua Hotel

Hotel Obelisco

Hotel Imperial

Hotel Imbanaco

Hotel Colours

La Maison Violette Hostel

Colombian Hostel

Sitios de Interés


Iglesia la Ermita

Capilla de San Antonio

Plazoleta Jairo Varela

Plaza de Caicedo

Gato del Río

Mirador Sebastián de Belalcazar

Museo Arqueológico La Merced

Museo La Tertulia

Zoológico de Cali

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