Ficha miembro


BORRAJO GARCíA, MARíA ISABEL

Departamento: Estadística, Análisis Matemático y Optimización
Universidad: USC
Teléfono: (+34)981563100
Extensión: 13209
Correo electrónico: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.
Página personal: http://webspersoais.usc.es/persoais/mariaisabel.borrajo/index.html

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1) Borrajo, M.I.; González-Manteiga, W. and Martínez-Miranda, M.D. (2024). Goodness-of-fit test for point processes first-order intensity Computational Statistics and Data Analysis Google Scholar

2) Blair, G.; R. Basset; Bastin, L.; Beevers, L. and Borrajo, M.I. (2021). The Role of Digital Technologies in Responding to the Grand Challenges of the Natural Environment: The Windermere Accord Patterns Google Scholar

3) Borrajo, M.I.; Comas, C.; Costafreda-Aumedes, S. and Mateu, J. (2021). Stochastic smoothing of point processes for wildlife-vehicle collisions on road networks Stochastic Environmental Research and Risk Assessment Google Scholar

4) Sánchez Sellero, C.; Ginzo-Villamayor, M.J.; Ameijeiras-Alonso, J.; Borrajo, M.I.; Conde Amboage M.; Diéguez-Taboada, M.; Faraldo Roca, Pedro; López Vizcaíno, María Esther; Martín Vila, M.; Saavedra Nieves, A. and Saavedra-Nieves, P. (2021). ACTAS XV CONGRESO GALEGO DE ESTATÍSTICA E INVESTIGACIÓN DE OPERACIÓNS. Santiago de Compostela, 4-5-6 de novembro de 2021. Departamento de Estadística, Análisis Matemático y Optimización (USC). Editors: Sánchez Sellero, C., Ginzo-Villamayor, M.J., Ameijeiras-Alonso, J., Borrajo, M.I., Conde, M., Diéguez-Taboada, M., Faraldo Roca, P., López Vizcaíno, M.E., Martín Vila, M., Saa Google Scholar

5) Borrajo, M.I.; González-Manteiga, W. and Martínez-Miranda, M.D. (2020). Bootstrapping kernel intensity estimation for non-homogeneous point processes with spatial covariates Computational Statistics & Data Analysis Vol. 144, pp. 10687 Google Scholar

6) Borrajo, M.I.; González-Manteiga, W. and Martínez-Miranda, M.D. (2020). Testing for significant differences between two spatial patterns using covariates Spatial Statistics Google Scholar

7) Borrajo, M.I.; González-Manteiga, W. and Martínez-Miranda, M.D. (2020). Bootstrapping kernel intensity estimation for imhomogeneous poit processes with spatial covariates Computational Statistics and Data Analysis Google Scholar

8) Borrajo, M.I.; González-Manteiga, W. and Martínez-Miranda, M.D. (2017). Bandwidth selection for kernel density estimation with length-biased data Journal of Nonparametric Statistics Vol. 29 (3), pp. 636-668 Google Scholar