Soy profesor ayudante doctor en el Departamento de Métodos Estadísticos de la Universidad de Zaragoza e investigador en el Instituto de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) .
También soy miembro del grupo de investigación Modelos Estocásticos, reconocido por el Gobierno de Aragón (DGA).
Actualmente copresido el grupo de trabajo Procesos Estocásticos y sus Aplicaciones (Pres&a) de la Sociedad de Estadística e Investigación Operativa (SEIO), junto con el profesor Gerardo Sanz Sáiz.
Soy doctor en Matemáticas y Estadística. Mi principal línea de investigación se centra en las propiedades probabilísticas y estadísticas de los valores récord y de las observaciones de tipo récord.
También colaboro en ámbitos como la gastroenterología, la oncología, la epidemiología y las ciencias sociales, utilizando métodos avanzados de modelización estadística y aprendizaje automático.
Puedes descargarlos gratuitamente en español.
Este libro surgió de necesidades docentes y de investigación en titulaciones relacionadas con la salud, aunque su forma de trabajo es aplicable a muchos ámbitos. Es una guía paso a paso basada en jamovi, un programa estadístico fácil de utilizar, gratuito y de código abierto.
Una introducción práctica a la estadística descriptiva con datos reales de ciencias sociales, explicada paso a paso en Excel. Está dirigida principalmente a sociología y trabajo social, pero también resulta adecuada como primer contacto con el análisis de datos en otras áreas.
Herramientas de investigación y calculadoras en línea que he desarrollado.
Una calculadora en línea para profesionales clínicos y un modo por lotes para predecir el LST (tejido blando magro) de muchos pacientes a la vez.
Acceso guiado a las escalas A y B de INCLAD para evaluar la inclusión laboral de las personas con discapacidad en empresas convencionales, administraciones públicas y centros especiales de empleo.
Programa estadístico de código abierto que implementa un enfoque de modelización multiestado para predecir la ocupación de camas hospitalarias y de UCI. Permite realizar pruebas retrospectivas sobre periodos históricos y puede adaptarse a cuestiones de planificación más allá del contexto original de la COVID-19.
Correo electrónico: miguellb@unizar.es