Sergio Contreras Espinoza

Doctor en Métodos de Apoyo a la Decisión
Pontificia Universidad Católica de Río de Janeiro
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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.

Proyectos de investigación en los últimos 5 años:

Línea de investigación asociada

Temas específicos