La Facultat de Matemàtiques de la Universitat de València acoge, entre los días 18 y 22 de julio, la quinta edición de la Valencia International Bayesian Analysis Summer School. La escuela de verano, cuya secretaría técnica corre a cargo de la Fundación ADEIT, está organizada por el grupo de investigación en Inferencia Bayesiana (VABAR, vabar.es) de la Universitat de València, dirigido por la profesora Carmen Armero.
En la organización de la escuela participan, además de la Universitat de València, la Universidad Castilla-La Mancha, y los centros de investigación Biomathematics and Statistics Scotland y CIRAD de Francia.
La escuela de verano tiene tres partes bien diferenciadas:
- Las sesiones del lunes y martes son una introducción básica a la Estadística Bayesiana, tanto metodológica como aplicada, con sesiones de tipo conceptual y de tipo práctico.
- La segunda parte de la escuela es de carácter más especializado y ocupa el miércoles 20 y el jueves 21. El curso de esta edición, Spatial and spatio-temporal models with the R-INLA package, será impartido por las profesoras Marta Blangiardo (Imperial College London, O.K.) y Michela Cameletti (Università degli studi di Bergamo, Italy).
- El último día, viernes 22, se celebra el Fifth VIBASS Workshop: un congreso con dos sesiones plenarias a cargo de especialistas de reconocido prestigio internacional en Estadística Bayesiana. Este año participaban como invitados la profesora María Eugenia Castellanos de la Universidad Rey Juan Carlos y el profesor Gianluca Baio (University College London, UK).
El workshop incluye una sesión de posters, este año virtual, en la que el alumnado del curso puede participar y presentar sus trabajos. La participación de estudiantado en el curso es muy numerosa y la mayoría de estudiantes son de España, pero también proceden de Alemania, Arabia Saudí, Bélgica, Irlanda, Italia, Francia, Noruega y Países Bajos.
Las primeras referencia a la utilización práctica de la Estadística Bayesiana se remontan a la segunda guerra mundial. El famoso matemático Alan Turing utilizó el teorema de Bayes para descifrar las órdenes, escondidas en el código Enigma, que el ejército alemán enviaba a sus submarinos que navegaban en Atlántico Norte.
En la actualidad, la Estadística bayesiana se ha convertido en una herramienta cada vez más útil y necesaria para analizar fenómenos con incertidumbre y datos: La Marina de EEUU utilizó algoritmos bayesianos para la búsqueda del vuelo 447 de Air France perdido en el Atlántico en 2009; Google utiliza la regla de Bayes para la toma de decisiones automática en su coche sin conductor; Microsoft utiliza filtros bayesianos para detectar el correo basura; la NASA utiliza métodos bayesianos para la evaluación de riesgos; la Arqueología utiliza el paradigma bayesiano para la datación de restos arqueológicos, etc.
