Hola, soy Felipe Elorrieta.
Profesor Asociado de la Universidad de Santiago de Chile.
Sobre Mi
Ingeniero Estadístico de la Universidad de Santiago de Chile, recibido en 2011, Magíster en Estadística de la Pontificia Universidad Católica, Santiago, Chile, recibido en 2013, Doctor en Estadística de la Pontificia Universidad Católica, Santiago, Chile, recibido en 2018. Actualmente soy Profesor Asociado de la Facultad de Ciencias, Departamento de Matemáticas y Ciencia de la Computación de la Universidad de Santiago, Chile. Mis intereses de investigación son el análisis de series temporales y los métodos estadísticos utilizados en problemas de clasificación. Esta línea de investigación me ha permitido abordar el análisis de datos astronómicos. En los últimos 10 años he colaborado en equipos de investigación en Astroestadística en el Instituto Milenio de Astrofísica (MAS), el broker chileno para LSST, ALeRCE, y para el Centro de Investigación Interdisciplinaria en Astrofísica y Ciencias del Espacio (CIRAS) de la Universidad de Santiago. Además, he centrado parte de mi tiempo de investigación en el análisis estadístico de enfermedades infecciosas, particularmente en su impacto en la población. Con la llegada de COVID-19 en 2020 pude dirigir equipos de investigación interdisciplinares como GEMVEP-USACH y Data Salud-USACH. Para más información sobre mi experiencia en investigación y docencia, consulte mi CV . Además, puede seguir mis investigaciones en mis perfiles de Google Scholar , ResearchGate , and ORCID ID .
Cursos
Series de Tiempo
En este curso presento los alumnos conceptos básicos de series temporales y sus aplicaciones.
Series de Tiempo Avanzadas
En este curso mi objetivo es familiarizar al alumno con métodos avanzados de series temporales con aplicaciones en finanzas.
Algoritmos en Data Mining
En este curso reviso conceptos y técnicas de Machine Learning que permiten segmentar, clasificar e interpretar grandes volúmenes de datos.
Métodos Numéricos
En este curso se presentan algoritmos matemáticos de optimización con aplicación en problemas estadísticos que lo requieran.
Mis proyectos
Publicaciones
Astro-Estadística
- Elorrieta, F., Osses, L., Cáceres, M., Eyheramendy, S., Palma, W. 2023. Online Estimation Methods for Irregular Autoregressive Models. In: Valenzuela, O., Rojas, F., Herrera, L.J., Pomares, H., Rojas, I. (eds) Theory and Applications of Time Series Analysis. ITISE 2022. Contributions to Statistics. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-40209-8_1
- Ojeda, C, Palma, W, Eyheramendy, S., Elorrieta, F. 2023. “A Novel First-Order Autoregressive Moving Average Model to Analyze Discrete-Time Series Irregularly Observed”. In: Valenzuela, O., Rojas, F., Herrera, L.J., Pomares, H., Rojas, I. (eds) Theory and Applications of Time Series Analysis and Forecasting. ITISE 2021. Contributions to Statistics. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-14197-3_7
- Ojeda, C, Palma, W, Eyheramendy, S., Elorrieta, F. 2023. “Extending time series models
for irregular observational gaps with a moving average structure for astronomical sequences”. Royal Astronomical Society Techniques and Instruments.rzac011, https:
//doi.org/10.1093/rasti/rzac011
- Elorrieta, F., Eyheramendy, S., Palma, W., Ojeda, C. 2021. A novel bivariate autoregressive
model for predicting and forecasting irregularly observed time series, Monthly
Notices of the Royal Astronomical Society, Volume 505, Issue 1, Pages 1105–1116. https:
//doi.org/10.1093/mnras/stab1216
- Forster F, Cabrera-Vives G, Castillo-Navarrete E, Estévez PA, Sánchez-Sáez P, Arredondo
J, Bauer FE, Carrasco-Davis R, Catelan M, Elorrieta F, Eyheramendy S, et al. 2021. The
Automatic Learning for the Rapid Classification of Events (ALeRCE) Alert Broker. The
Astronomical Journal, 161(5), 242. https://doi.org/10.3847/1538-3881/abe9bc
- Sánchez-Sáez, P., Reyes, I., Valenzuela, C., Forster, F., Eyheramendy, S., Elorrieta, F.,
Bauer, F.E., Cabrera-Vives, G., et al. 2021. Alert classification for the ALeRCE broker
system: The light curve classifier. The Astronomical Journal 161(3), 141. https:
//doi.org/10.3847/1538-3881/abd5c1
- Elorrieta F, Eyheramendy S, Palma W. 2019. Discrete-time autoregressive model for unequally
spaced time-series observations. A&A, 627, A120. doi:10.1051/0004-6361/201935560.
https://doi.org/10.1051/0004-6361/201935560
- Eyheramendy, S., Elorrieta, F., Palma, W. 2018. An irregular discrete time series model to
identify residuals with autocorrelation in astronomical light curves. Monthly Notices
of the Royal Astronomical Society, 481(4): 4311-4322.
- Dekany, I., Hadju, G., Grebel, E.,K., .et al. including Elorrieta, F. 2018. “A Near-infrared RR
Lyrae Census along the Southern Galactic Plane: The Milky Way’s Stellar Fossil Brought
to Light”. The Astronomical Journal, 857, A54.
- Eyheramendy, S., Elorrieta, F., Palma, W. 2016. “An autoregressive model for irregular
time series of variable stars”. Proceedings of the International Astronomical Union,
12(S325), 259-262.
- Elorrieta, F., Eyheramendy, S. Jordán, A., et al. 2016. “A Machine Learned Classifier for
RR Lyrae in the VVV Survey”. Astronomy & Astrophysics, 595, A82.
- Gran, F., Minniti, D., Saito, R., K., et al. including Elorrieta, F. 2016. “Mapping the outer
bulge with RRab stars from the VVV Survey”. Astronomy & Astrophysics, 591, A145.
Salud Pública
- Ayala, A., Vargas, C., Elorrieta, F., Villalobos Dintrans P, Maddaleno M. 2023.
Inequity in mortality rates and potential years of life lost caused by COVID-19 in the Greater Santiago, Chile. Sci Rep 13, 16293 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-43531-x
- Ayala A, Villalobos Dintrans P, Elorrieta F, Maddaleno M, Vargas C y Iturriaga A. 2023. “COVID-19 en Chile: anlisis de su impacto por olas y regiones [The impact of the dierent waves of COVID-19 pandemic in Chile across regions].” Revista Médica de Chile 151 (2023): 269-279.
- Varas S, Elorrieta F, Vargas C, Villalobos Dintrans P, Castillo C, Martinez Y, Ayala A,
Maddaleno M. 2022. Factors associated with change in adherence to COVID-19 personal
protection measures in the Metropolitan Region, Chile. PLOS ONE 17(5): e0267413.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267413
- Ayala A, Villalobos Dintrans P, Elorrieta F, Castillo C, Vargas C, Maddaleno M. Identification
of COVID-19 Waves: Considerations for Research and Policy. International Journal
of Environmental Research and Public Health. 2021; 18(21):11058. https://doi.org/10.
3390/ijerph182111058
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