{"id":126,"date":"2021-06-13T02:37:40","date_gmt":"2021-06-13T02:37:40","guid":{"rendered":"https:\/\/desarrollo.serviciosinformaticos.cl\/degi\/?post_type=team&p=126"},"modified":"2026-09-24T15:46:31","modified_gmt":"2026-09-24T15:46:31","slug":"sergio-contreras-espinoza","status":"publish","type":"team","link":"https:\/\/degi.ubiobio.cl\/index.php\/team\/sergio-contreras-espinoza\/","title":{"rendered":"Sergio Contreras Espinoza"},"content":{"rendered":"\n

Sergio Eduardo Contreras Espinoza es acad\u00e9mico del Departamento de Estad\u00edstica de la Facultad de Ciencias de la Universidad del B\u00edo-B\u00edo, donde desarrolla actividades de docencia, investigaci\u00f3n y vinculaci\u00f3n con el medio en las \u00e1reas de estad\u00edstica aplicada, modelaci\u00f3n estad\u00edstica y ciencia de datos. Posee el grado de Doctor en M\u00e9todos de Apoyo a la Decisi\u00f3n de la Pontificia Universidad Cat\u00f3lica de R\u00edo de Janeiro, Brasil, y el grado de Mag\u00edster en Estad\u00edstica y el t\u00edtulo de Ingeniero Matem\u00e1tico de la Universidad de Concepci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n


Su formaci\u00f3n acad\u00e9mica se ha orientado al desarrollo y aplicaci\u00f3n de metodolog\u00edas estad\u00edsticas para el an\u00e1lisis de datos complejos y el apoyo a la toma de decisiones. Cuenta con m\u00e1s de 28 a\u00f1os de experiencia docente en educaci\u00f3n superior, impartiendo cursos de pregrado y postgrado en estad\u00edstica, probabilidad, dise\u00f1o de experimentos, modelos lineales, an\u00e1lisis multivariado, series de tiempo,
m\u00e9todos no param\u00e9tricos y ciencia de datos. Asimismo, ha participado en la
formaci\u00f3n de profesionales e investigadores mediante la direcci\u00f3n de tesis y
trabajos de investigaci\u00f3n.
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Sus principales l\u00edneas de investigaci\u00f3n comprenden los modelos estad\u00edsticos, la estad\u00edstica temporal y espacial, las series de tiempo y los modelos mixtos, y el desarrollo de metodolog\u00edas para el an\u00e1lisis de datos complejos. Su trabajo cient\u00edfico se ha desarrollado en colaboraci\u00f3n con equipos multidisciplinarios, contribuyendo a la resoluci\u00f3n de problemas en diversas \u00e1reas de aplicaci\u00f3n.
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Ha participado como coinvestigador en proyectos de investigaci\u00f3n y desarrollo
financiados por la Agencia Nacional de Investigaci\u00f3n y Desarrollo (ANID), incluyendo proyectos FONDECYT y FONDEF. Adem\u00e1s, mantiene una activa colaboraci\u00f3n con investigadores nacionales e internacionales y participa regularmente en congresos cient\u00edficos especializados.<\/p>\n\n\n\n


Actualmente desarrolla investigaciones relacionadas con la modelaci\u00f3n estad\u00edstica
de datos complejos, el an\u00e1lisis de series de tiempo, la estad\u00edstica espacial y
espacio-temporal, y la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas modernas de an\u00e1lisis de datos para
apoyar procesos de toma de decisiones en distintos \u00e1mbitos cient\u00edficos y
tecnol\u00f3gicos. Los resultados de sus investigaciones han sido publicados en revistas cient\u00edficas 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
Tecnolog\u00eda, entre otras.<\/p>\n\n\n\n

Publicaciones recientes (2021-2026):<\/p>\n\n\n\n

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  1. Caama\u00f1o-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.<\/li>\n\n\n\n
  2. Napadensky, A. y Contreras, S. (2025). Barrios vulnerables y bienestar mental. Explorando correlaciones significativas en tres casos del Gran Concepci\u00f3n, Chile. EURE.<\/li>\n\n\n\n
  3. Caama\u00f1o-Carrillo, C., Contreras-Espinoza, S., Morales-O\u00f1ate, V. y Z\u00e1rate, C. (2025). Modeling the spatial distribution of violence against women: evidence from metropolitan Chile. Journal of Computational Social Science.<\/li>\n\n\n\n
  4. Clavijo-N\u00fa\u00f1ez, S., P\u00e9rez-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.<\/li>\n\n\n\n
  5. Vidal, P., Contreras-Espinoza, S. y Novoa-Mu\u00f1oz, F. (2024). Modeling High-Frequency Zeros in Time Series with Generalized Autoregressive Score Models with Explanatory Variables: An Application to Precipitation. Axioms.<\/li>\n\n\n\n
  6. Caama\u00f1o-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.<\/li>\n\n\n\n
  7. Contreras-Espinoza, S., Novoa-Mu\u00f1oz, F., Blazsek, S., Vidal, P. y Caama\u00f1o-Carrillo, C. (2022). COVID-19 Active Case Forecasts in Latin American Countries Using Score-Driven Models. Mathematics.<\/li>\n\n\n\n
  8. Contreras-Espinoza, S., Caama\u00f1o-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.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Proyectos de investigaci\u00f3n en los \u00faltimos 5 a\u00f1os:<\/p>\n\n\n\n