Información de profesor


PROFESOR: SAAVEDRA NIEVES, PAULA

Datos personales

Departamento: Estadística, Análisis Matemático y Optimización
Universidad: Universidad de Santiago de Compostela
Campus: Vida
Correo electrónico: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.
Categoría: Ayudante Doctor
Dedicación: Tiempo completo
Web Personal: http://webspersoais.usc.es/persoais/paula.saavedra

Localización

Facultad de: Medicina
Teléfono: 881812283

Docencia

Asignaturas en el curso 2019/2020:
Modelos de Regresión

Últimos artículos publicados

1) Saavedra-Nieves, P., Crujeiras, R.M., Vieira-Lanero, R., Caballero, P., Cobo Gradín, F. (To appear). Assessing the effect of recovery programs for salmon (Salmo salar Linnaeus, 1758) at its Southern limit in Europe: application of segmented regression models to long-term data from the Ulla Limnetica Google Scholar
2) Saavedra Nieves, A., Saavedra-Nieves, P. (2020). On systems of quotas from bankruptcy perspective: the sampling estimation of the random arrival rule European Journal of Operational Research. Elsevier Google Scholar
3) Almomani, A., Saavedra-Nieves, P., Sánchez-Vila, E, (2017). Ensembles of Decision Trees for Recommending Touristic Items. In Ferrández Vicente J., Álvarez-Sánchez J. et al., editors, Biomedical Applications Based on Natural and Artificial Computing. IWINAC 2017 . 10338. pp. 510-519. Springer, Cham, Lecture Notes in Computer Science Google Scholar
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5) Saavedra-Nieves, P., González-Manteiga, W., Rodríguez-Casal, A. (2015). "A comparative simulation study of data-driven methods for estimating density level sts". Journal of Statistical Computation and Simulation. Taylor & Francis Ltd Google Scholar
6) Saavedra-Nieves, P., González-Manteiga, W., Rodríguez-Casal, A. (2014). Level Set Estimation. In Akritas, M.G. et al., editors, Topics in Nonparametric Statistics: Proceedings of the First Conference of the International Society for Nonparametric Statistics . 74. pp. 299-307. Springer Google Scholar