Sergio Contreras Espinoza

Doctor en Métodos de Apoyo a la Decisión
Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro
orcid ANID Google Scholar

Sergio Eduardo Contreras Espinoza es académico del Departamento de Estadística de la Facultad de Ciencias de la Universidad del Bío-Bío, donde desarrolla actividades de docencia, investigación y vinculación con el medio en las áreas de estadística aplicada, modelación estadística y ciencia de datos. Posee el grado de Doctor en Métodos de Apoyo a la Decisión de la Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro, Brasil, y el grado de Magíster en Estadística y el título de Ingeniero Matemático de la Universidad de Concepción.


Su formación académica se ha orientado al desarrollo y aplicación de metodologías estadísticas para el análisis de datos complejos y el apoyo a la toma de decisiones. Cuenta con más de 28 años de experiencia docente en educación superior, impartiendo cursos de pregrado y postgrado en estadística, probabilidad, diseño de experimentos, modelos lineales, análisis multivariado, series de tiempo,
métodos no paramétricos y ciencia de datos. Asimismo, ha participado en la
formación de profesionales e investigadores mediante la dirección de tesis y
trabajos de investigación.

Sus principales líneas de investigación comprenden los modelos estadísticos, la estadística temporal y espacial, las series de tiempo y los modelos mixtos, y el desarrollo de metodologías para el análisis de datos complejos. Su trabajo científico se ha desarrollado en colaboración con equipos multidisciplinarios, contribuyendo a la resolución de problemas en diversas áreas de aplicación.

Ha participado como coinvestigador en proyectos de investigación y desarrollo
financiados por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), incluyendo proyectos FONDECYT y FONDEF. Además, mantiene una activa colaboración con investigadores nacionales e internacionales y participa regularmente en congresos científicos especializados.


Actualmente desarrolla investigaciones relacionadas con la modelación estadística
de datos complejos, el análisis de series de tiempo, la estadística espacial y
espacio-temporal, y la aplicación de técnicas modernas de análisis de datos para
apoyar procesos de toma de decisiones en distintos ámbitos científicos y
tecnológicos. Los resultados de sus investigaciones han sido publicados en revistas científicas internacionales indexadas tales como Statistical Papers, Journal of Computational and Applied Mathematics, Journal of Computational Social Science, Mathematics, Energy & Buildings, Journal of Building Engineering, BMC Geriatrics, The
Electricity Journal, Environmental Advances, EURE, Axioms y Maderas: Ciencia y
Tecnología, entre otras.

Publicaciones recientes (2021-2026):

  1. Caamaño-Carrillo, C., Burgos, M., Contreras-Reyes, J. y Contreras-Espinoza, S. (2026). Generalized autoregressive score linear model witime-varying parameters based on beta distribution. Statistical Papers.
  2. Napadensky, A. y Contreras, S. (2025). Barrios vulnerables y bienestar mental. Explorando correlaciones significativas en tres casos del Gran Concepción, Chile. EURE.
  3. Caamaño-Carrillo, C., Contreras-Espinoza, S., Morales-Oñate, V. y Zárate, C. (2025). Modeling the spatial distribution of violence against women: evidence from metropolitan Chile. Journal of Computational Social Science.
  4. Clavijo-Núñez, S., Pérez-Fargallo, A., Bienvenido-Huertas, D. y Contreras-Espinoza, S. (2025). Rethinking the hidden energy poverty indicator: Using electricity consumption quartiles to identify vulnerable households in South-Central Chile. The Electricity Journal.
  5. Vidal, P., Contreras-Espinoza, S. y Novoa-Muñoz, F. (2024). Modeling High-Frequency Zeros in Time Series with Generalized Autoregressive Score Models with Explanatory Variables: An Application to Precipitation. Axioms.
  6. Caamaño-Carrillo, C., Contreras-Espinoza, S. y Nicolis, O. (2023). Reconstructing the Quarterly Series of the Chilean Gross Domestic Product Using a State Space Approach. Mathematics.
  7. Contreras-Espinoza, S., Novoa-Muñoz, F., Blazsek, S., Vidal, P. y Caamaño-Carrillo, C. (2022). COVID-19 Active Case Forecasts in Latin American Countries Using Score-Driven Models. Mathematics.
  8. Contreras-Espinoza, S., Caamaño-Carrillo, C. y Contreras-Reyes, J. (2022). Generalized autoregressive score models based on sinh-arcsin distributions for time series analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics.

Línea de investigación asociada

Temas específicos