Departamento de Biometría, Estadística y Computación

El Departamento de Biometría, Estadística y Computación desarrolla investigación metodológica y aplicada en estadística y ciencia de datos orientadas a las ciencias agrarias, con énfasis en la mejora de la calidad inferencial, la integración de información multifuente y el apoyo a la toma de decisiones en sistemas productivos complejos. Sus principales líneas de investigación se estructuran en los siguientes ejes:

Optimización de diseños experimentales.

Se desarrollan y evalúan estrategias de diseño experimental clásicas y modernas, incluyendo diseños aumentados, espaciales y ensayos multiambiente, orientadas a maximizar la eficiencia estadística y la precisión de las estimaciones en contextos de alta variabilidad biológica y ambiental. En el ámbito del mejoramiento genético, se trabaja especialmente en el modelado de la interacción genotipo × ambiente y en la mejora de la capacidad predictiva de los ensayos.

Modelación estadística avanzada y enfoques jerárquicos

El Departamento desarrolla e implementa modelos lineales y no lineales, modelos mixtos, modelos generalizados y modelos jerárquicos bayesianos para el análisis de datos con estructuras complejas y múltiples niveles de variabilidad. Estas metodologías se aplican tanto en experimentación agronómica como en estudios observacionales y en sistemas productivos reales, permitiendo abordar datos no gaussianos, dependencias espaciales y temporales, y estructuras longitudinales.

Modelación espacio-temporal y geoestadística

Se aplican enfoques geoestadísticos y modelos espacio-temporales para analizar patrones espaciales y dinámicas temporales en datos agronómicos, ambientales y productivos. Estas herramientas permiten caracterizar la variabilidad intra e interparcelaria, identificar tendencias, evaluar estabilidad productiva y mejorar la precisión de las recomendaciones técnicas.

Metodologías para experimentos de largo plazo

Se desarrollan estrategias analíticas específicas para ensayos de larga duración, considerando estructuras de dependencia temporal, cambios en el manejo y efectos acumulativos. Esta línea contribuye a la evaluación rigurosa de tecnologías y prácticas productivas en horizontes temporales extendidos.

Integración de información multifuente y modelado predictivo

Una de las líneas que desarrolla el Departamento es la integración de información fenotípica, genómica, ambiental, edáfica y productiva mediante modelos estadísticos avanzados. Se aplican modelos mixtos lineales y no lineales, análisis de QTL, predicción genómica y metodologías de validación comparativa. Asimismo, se incorporan algoritmos de aprendizaje automático, como Random Forest y redes neuronales, para mejorar la capacidad predictiva y la robustez de los modelos frente a escenarios de variabilidad climática y heterogeneidad productiva.

Análisis de diversidad genética y planificación estratégica en mejoramiento

Se estudia la estructura y diversidad genética a partir de datos moleculares de alta densidad, contribuyendo a la toma de decisiones en programas de mejoramiento vegetal y animal. Estas investigaciones apoyan la planificación de cruzamientos, la conservación de variabilidad genética y la optimización de esquemas de selección.

Aplicación de espectroscopía en sistemas productivos

El Departamento integra datos de espectroscopía en el infrarrojo medio (MIRS) con modelos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático, particularmente en genética animal y evaluación productiva. Esta línea promueve el uso de tecnologías de alta resolución como herramientas complementarias en procesos de selección y monitoreo.

Análisis de grandes bases de datos agropecuarias

Se aplican técnicas de minería de datos, estadística multivariada y análisis de series temporales para transformar bases de datos complejas en información estratégica. Esta línea incluye el desarrollo de metodologías para la gestión y análisis de datos de alta dimensionalidad, así como la construcción de herramientas orientadas a la toma de decisiones basadas en evidencia.

Delimitación de áreas de manejo sitio-específico

Se integran múltiples fuentes de información (productiva, edáfica, ambiental y espacial) para la identificación de zonas homogéneas dentro de sistemas productivos y el diseño de estrategias de manejo diferencial, contribuyendo al desarrollo de enfoques de agricultura de precisión.

Monitoreo estadístico de procesos productivos

Se desarrollan y aplican herramientas de control y seguimiento estadístico para evaluar estabilidad, desempeño y eficiencia de sistemas agropecuarios, facilitando la detección temprana de desvíos y la mejora continua de los procesos.

En conjunto, estas líneas consolidan un perfil de investigación que combina desarrollo metodológico con aplicación directa a problemáticas agronómicas, genéticas y productivas, fortaleciendo la base cuantitativa de la investigación en ciencias agrarias y promoviendo la integración entre estadística, biología y tecnología.

Descripción de las actividades de extensión del departamento.

Sección en construcción.