MARIO MARTÍNEZ PIZARRO
PROFESOR/A AYUDANTE DOCTOR/A (TIEMPO COMPLETO)
Departamento de MATEMÁTICAS
CENTRO UNIVERSITARIO DE MÉRIDA
- Scopus: 57211959613
- Orcid: 0000000246042439
- Índice H: 3
Grupo de investigación
Decisión e Inferencia Bayesiana
Tutorías
| PRIMER SEMESTRE | ||||
|---|---|---|---|---|
| Día | Horario | Despacho | ||
| Lunes | 9:00 - 11:00 | 25 - CENTRO UNIVERSITARIO DE MÉRIDA | ||
| Martes | 11:00 - 13:00 | 25 - CENTRO UNIVERSITARIO DE MÉRIDA | ||
| Viernes | 9:00 - 11:00 | 25 - CENTRO UNIVERSITARIO DE MÉRIDA | ||
| SEGUNDO SEMESTRE | ||||
|---|---|---|---|---|
| Día | Horario | Despacho | ||
| Lunes | 11:00 - 13:00 | 25 - CENTRO UNIVERSITARIO DE MÉRIDA | ||
| Martes | 11:00 - 13:00 | 25 - CENTRO UNIVERSITARIO DE MÉRIDA | ||
| Miércoles | 9:00 - 11:00 | 25 - CENTRO UNIVERSITARIO DE MÉRIDA | ||
| PERIODO NO LECTIVO | ||||
|---|---|---|---|---|
| Día | Horario | Despacho | ||
| Martes | 9:00 - 12:00 | 25 - CENTRO UNIVERSITARIO DE MÉRIDA | ||
| Jueves | 9:00 - 12:00 | 25 - CENTRO UNIVERSITARIO DE MÉRIDA | ||
| PERIODO LECTIVO DE EXÁMENES | ||||
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| Día | Horario | Despacho | ||
| Lunes | 9:30 - 11:30 | 25 - CENTRO UNIVERSITARIO DE MÉRIDA | ||
| Martes | 9:30 - 11:30 | 25 - CENTRO UNIVERSITARIO DE MÉRIDA | ||
| Miércoles | 9:30 - 11:30 | 25 - CENTRO UNIVERSITARIO DE MÉRIDA | ||
Asignaturas
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Tesis:
Publicaciones:
- 2024: A Bayesian hierarchical spatio-temporal model for summer extreme temperatures in Spain
- 2024: A new Bayesian method for estimation of value at risk and conditional value at risk
- 2024: Bayesian Sensitivity Analysis for VaR and CVaR Employing Distorted Band Priors
- 2024: Semantic Kansei Engineering Approach for Game Controllers and Design Improvement
- 2022: Baseline Methods for the Parameter Estimation of the Generalized Pareto Distribution
- 2021: A bayesian hierarchical spatial copula model: An application to extreme temperatures in extremadura (Spain)
- 2020: Baseline methods for bayesian inference in gumbel distribution
- 2020: Development of models for surface tension of alcohols through symbolic regression
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