Información de profesor


PROFESOR: JÁCOME PUMAR, AMALIA

Datos personales

Departamento: Matemáticas
Universidad: Universidad de Coruña
Campus: Elviña
Correo electrónico: Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.
Categoría: Profesor Contratado Doctor
Dedicación: Tiempo completo

Localización

Facultad de: Ciencias
Teléfono: 981167000

Últimas tesis dirigidas

Título: Nonparametric inference in mixture cure models
Autor: López Cheda, Ana
Codirector-es:
Cao Abad, Ricardo
Fecha de defensa: 25-05-2018
Departamento: Matemáticas (UDC)


Proyectos de tesis

Título: Estadística
Autor: Safari , Wende
Codirector-es:
López de Ullibarri Galparsoro , Ignacio
Fecha de acuerdo: 30-07-2018
Departamento: Matemáticas (UDC)

Últimos artículos publicados

1) Jácome, M. A., d.bandyop (2010). Nonparametric estimation of conditional cumulative hazards for missing population marks Australian & New Zealand Journal of Statistics. 52. pp. 75-91. Wiley-Blackwell Publishing, Inc Google Scholar
2) Jácome, M. A., Iglesias Pérez, María del Carmen (2010). Presmoothed estimation of the density function with truncated and censored data Statistics. 44. pp. 217-234. Taylor & Francis Ltd Google Scholar
3) Jácome, M. A., Cao, R. (2008). Strong representation of the presmoothed quantile function estimator for censored data Statistica Neerlandica. 62, issue 4. pp. 425-440 . P. H. Franses Google Scholar
4) Jácome, M. A., I. Gijbels, Cao, R. (2008). Comparison of the Nadaraya-Watson and local linear methods in presmoothed density estimation under censoring Computational Statistics. 23 , Issue 3 . pp. 381-406 . Springer Heidelberg Google Scholar
5) Jácome, M. A., Iglesias Pérez, María del Carmen (2008). Presmoothed estimation with left truncated and right censored data Communications in Statistics: Theory and Methods . 37. pp. 2964-2983. Taylor & Francis Inc Google Scholar
6) Jácome, M. A., Cao, R. (2007). Almost sure asymptotic representation for the presmoothed distribution and density estimators for censored data Statistics. 41. pp. 517-534. TAYLOR & FRANCIS LTD Google Scholar