Esta charla presenta un enfoque novedoso para la estadística y el análisis de datos, alejándose de la suposición convencional de que los datos residen en un espacio euclidiano, para considerar una variedad de Riemann. El desafío radica en la ausencia de operaciones de espacio vectorial en dichas variedades. Pennec X. et al., en su libro "Riemannian Geometric Statistics in Medical Image Analysis", propusieron analizar datos en variedades de Riemann a través de la geometría, un enfoque efectivo para datos estructurados como imágenes médicas, donde la estructura intrínseca de la variedad es evidente. Sin embargo, su aplicabilidad a datos generales que carecen de nociones implícitas de distancia local es limitada. Proponemos una solución para generalizar las estadísticas de Riemann para cualquier tipo de datos.
- Eje temático: Aplicaciones prácticas de la probabilidad, la estadística y el análisis de datos.
- Ponente: Oldemar Rodríguez Rojas.