Profesores e Investigadores

Departamentos

Curriculum Vitae

Ana Elizabeth García Sipols
Titular de Universidad
Director/a Máster Univ. Ingeniería de Sistemas de Decisión
5
Quinquenios
2021
6
Docentia
2022-23
3
Sexenios investigación
2019

Centro

E.S. CC. Experimentales y Tecnología

Departamento

Matemática Aplicada, Ciencia e Ingeniería de los Materiales y Tecnología Electrónica

Área

Estadística e Investigación Operativa

Grupo de investigación

Grupo de investigación consolidado en Eficiencia, Series Temporales y Transporte Sostenible de la Universidad Rey Juan Carlos

Grupo docente

Grupo de Innovación Docente Consolidado en el Área de las matemáticas

Contacto

anaelizabeth.garcia@urjc.es
Presentación

  • Ana E. García Sipols.  (Lda. Mat. UCM '96, Dr. Matemáticas UC3M '04), Profesora Titular  de Universidad del  Area de Estadística e Investigación operativa. Participa en proyectos de investigación de la UC3M y URJC. Ha cursado el programa de doctorado en Ingeniería Matemática de la UC3M. Es coordinadora e imparte docencia en el Master universitario en Ingeniería de Sistemas de Decisión. Imparte docencia en los grados de Ingenierías de Energía, Ciencias ambientales y Ingeniería Química con 6 evaluaciones positivas del programa Docentia. Ha dirigido 1 tesis doctoral, y más de 30 Trabajos fin de master y de fin de grado. En los últimos años ha publicado libros, capítulos de libros, informes y más de 30 artículos en revistas de alto impacto indexadas en JCR y SJR sobre temas relacionados con la modelización y aplicación de series temporales y remuestreo, matemática aplicada y temas relacionados con las aplicaciones estadísticas en diferentes campos. Ha participado en 12 proyectos de I+D+i financiados en convocatorias competitivas de Administraciones o entidades públicas y privadas, en 7 proyectos Contratos, convenios o proyectos de I+D+i no competitivos con Administraciones o entidades públicas o privadas. Ha realizado 2 estancias de investigación en la Universidad de Aarhus en el departamento de economía aplicada. Actualmente sus líneas de investigación son el análisis y predicción de series temporales en diversos campos utilizando técnicas de support vector machine dentro de las técnicas de machine learning, redes neuronales y  aplicaciones estadísticas en diversos sectores, series temporales no estacionarias, Inferencia no paramétrica y técnicas de remuestreo.

Docencia impartida en el curso actual
Trabajos de fin de estudios
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Tipo de trabajo
Relación
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Listado de proyectos (Últimos 10 años)
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