Person: Alonso Revenga, Juana María
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First Name
Juana María
Last Name
Alonso Revenga
Affiliation
Universidad Complutense de Madrid
Faculty / Institute
Estudios estadísticos
Department
Estadística y Ciencia de los Datos
Area
Estadística e Investigación Operativa
Identifiers
6 results
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Item New statistics to test log-linear modeling hypothesis with no distributional specifications and clusters with homogeneous correlation(Journal of Computational and Applied Mathematics, 2020) Alonso Revenga, Juana María; Martín Apaolaza, Nirian; Pardo Llorente, Leandro; Brugnano, Luigi; Efendiev, Yalchin; Keller, André; Kwok-Po, Michael; Romani, Lucia; Tank. FatihTraditionally, the Dirichlet-multinomial distribution has been recognized as a key model for contingency tables generated by cluster sampling schemes. There are, however, other possible distributions appropriate for these contingency tables. This paper introduces new statistics capable of testing log-linear modeling hypotheses with distributional unspecification, when the individuals of the clusters are possibly homogeneously correlated. An estimator for the intracluster correlation coefficient, valid for different cluster sizes, plays a crucial role in the construction of the goodness-of-fit test-statistics.Item Minimum Rényi pseudodistance estimators for logistic regression models(Trends in mathematical, information and data sciences: a tribute to Leandro Pardo, 2022) Alonso Revenga, Juana María; Calviño Martínez, Aída; Muñoz López, Susana; Balakrishnan, Narayanaswamy; Gil, María Ángeles; Martín Apaolaza, Nirian; Morales González, Domingo; Pardo, María del CarmenIn this work we propose a new family of estimators, called minimum Rényi pseudodistance estimators (MRPE), as a robust generalization of maximum likelihood estimators (MLE) for the logistic regression model based on the Rényi pseudodistance introduced by Jones et al. [14], along with their corresponding asymptotic distribution. Based on this information, we further develop three types of confidence intervals (approximate and parametric and non-parametric bootstrap ones). Finally, a simulation study is conducted considering different levels of outliers, where a better behavior of the MRPE with respect to the MLE is shown.Item Relationship between disability, gender, and discrimination: Analysis of the RISEWISE survey (H2020)(Estudios de economía aplicada, 2024) Contró Rodríguez, Pedro; Alonso Revenga, Juana María; José García PérezEste trabajo recoge el análisis mediante técnicas estadísticas multivariantes de la encuesta piloto que se llevó a cabo en el proyecto (financiado por la Unión Europea en su programa Horizonte 2020) RISEWISE (Rise Women with Disabilities in Social Engagement) en los países de Italia y España en el año 2021. El principal objetivo del estudio es conocer las expectativas y necesidades que encuentran en su vida cotidiana las mujeres con diversidad funcional, así como las barreras, no exclusivamente físicas o materiales. Mediante la aplicación de análisis de correspondencias múltiples y modelos log-lineales se estudia la relación entre el acceso al empleo, discriminación sufrida, diversidad funcional de las encuestadas, dificultades en su vida cotidiana y utilización de recursos tecnológicos y redes sociales. Los resultados obtenidos pueden contribuir a futuros proyectos con muestras de tamaño superior para investigar el fenómeno de la doble discriminación. Además, por los escasos estudios relacionados con este hecho, este análisis preliminar es importante para fomentar la conciencia y la sensibilización sobre las barreras que enfrentan las mujeres con discapacidad y promover entornos inclusivos que permitan su plena participación en todos los ámbitos de la sociedad.Item Análisis inferencial basado en medidas de Fi-divergencia para modelos loglineales con muestreo Multinomial y sobredispersión(2018) Alonso Revenga, Juana María; Pardo Llorente, Leandro; Martín Apaolaza, NirianEn los últimos años se han incrementado de forma importante los métodos estadísticospara analizar datos cualitativos. Quizá esto se ha debido en parte a la gran demanda, porparte de las Ciencias Biomédicas (particularmente en relación a estudios epidemiológicos),Sociales y del Comportamiento, de técnicas estadísticas especí cas para el tratamiento dela gran cantidad de datos cualitativos de que disponían. El desarrollo de técnicas especí- cas para el tratamiento de datos cualitativos o categóricos ha permitido descartar, porinnecesarios y muchas veces inapropiadas, muchas de las técnicas para variables continuasque se venían utilizando para este tipo de datos...- Project number: 4
Item Gamificación en el aula con Kahoot! en la Facultad de Estudios Estadísticos(2020) Calviño Martínez, Aída; Rapado Vicente, María Eva; Peressini Álvarez, Melina; Cabrera Gómez, Gloria; Cáceres García, Inés María; Alonso Revenga, Juana María; Latorre Muñoz, María De La Concepción; Amador Pacheco, Julia; Rodríguez Cánovas, María Belén; Rodríguez Palanquex, María Cruz; Cintas Del Rio, María Del Rosario; Susi García, María Del Rosario; López Herrero, María Jesús; Alcón Giménez, María José; Pérez Pérez, Teresa; Gamboa Pérez, MaríaMemoria final del proyecto de innovación docente titulado: "Gamificación en el aula con Kahoot! en la Facultad de Estudios Estadísticos" Item Análisis estadístico de las consultas a la base de datos de ayudas e incentivos a empresas de la Dirección General de Industria y de la PYME(2014) Coello de Portugal Muñoz, Adolfo; Alonso Revenga, Juana María