Currículum Vítae (versión pdf)

Formación académica:

2003-07 Doctora en Matemáticas por la Universidad Paris-Sud XI (Francia), mayo 2007.

2002-03 D.E.A. en “Modélisation Stochastique et Statistique” por la Universidad Paris-Sud XI (Francia), septiembre 2003.

1997-01 Licenciada en Matemáticas por la Universidad de Oviedo, julio 2001.

Situación profesional actual:

2010- Profesora visitante en el Departamento de Estadística de la Universidad Carlos III de Madrid.

Actividades de carácter profesional:

2008-10   Profesora ayudante en el Departamento de Estadística de la Universidad Carlos III de Madrid.

2007-08   Profesora visitante en el Departamento de Estadística de la Universidad Carlos III de Madrid.

2006-07 A.T.E.R. (Attaché temporaire d’enseignement et de recherche) en el Laboratoire de Mathématiques de la Universidad Paris-Sud XI (Francia).

2003-06  Allocataire de Recherche (becaria de investigación) en el Laboratoire de Mathématiques de la Universidad Paris-Sud XI (Francia).

2003-06  Monitrice (ayudante) en la Facultad de Farmacia de la Universidad Paris 5 (Francia).

Experiencia docente:

2012-13 Universidad Carlos III de Madrid

  • Análisis Exploratorio de Datos. Grado en Estadística y Empresa (1º).

  • Estadística I. Doble grado en Derecho y Administración de Empresas (1º).

2011-12 Universidad Carlos III de Madrid

  • Estadística II. Doble grado en Derecho y Administración de Empresas (2º).

  • Estadística I. Grado en Administración de Empresas (1º).

2010-11 Universidad Carlos III de Madrid

  • Estadística II. Doble grado en Derecho y Administración de Empresas y Grado en Economía (2º).

2009-10 Universidad Carlos III de Madrid

  • Estadística I. Doble grado en Derecho y Administración de Empresas (1º).

  • Series Temporales I. Diplomatura en Estadística (3º).

2008-09 Universidad Carlos III de Madrid

  • Estadística I. Licenciatura de estudios conjuntos en Derecho y Economía (2º).

  • Estadística I. Grado en Administración de Empresas (1º).

  • Introducción a la Estadística. Grupos de repaso (asignatura a extinguir).

2007-08 Universidad Carlos III de Madrid

  • Estadística III. Licenciatura en Admin. y Dir. de Empresas (3º).

  • Introducción a la Estadística. Licenciatura de estudios conjuntos en Derecho y Economía (1º).

2006-07 Universidad Paris-Sud XI (Francia)

  • Séries Chronologiques. Master 2 en Ingénierie Mathématique.

  • Séries Chronologiques. Master 1 en Ingénierie Mathématique.

  • Modélisation Statistique. Master 1 en Ingénierie Mathématique.

  • Projet Professionnel. Licence 1.

2003-06 Universidad Paris 5 (Francia)

  • Mathématiques. Estudios de Farmacia (1º).

Publicaciones:

  • Lasso-type estimators for Semiparametric Nonlinear Mixed-Effects Models Estimation. Ana Arribas-Gil, Karine Bertin, Cristian Meza and Vincent Rivoirard. Statistics and Computing, (DOI) 10.1007/s11222-013-9380-x, 2013.
  • A context dependent pair hidden Markov model for statistical alignment. Ana Arribas-Gil and Catherine Matias. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 11(1), 1-29, 2012.
  • Robust depth-based estimation in the time warping model. Ana Arribas-Gil and Juan Romo. Biostatistics, 13(3): 398-414, 2012.
  • Parameter estimation in multiple hidden i.i.d. models from biological multiple alignment. Ana Arribas-Gil. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 9(1), Article 10, 2010.
  • Statistical alignment with a sequence evolution model allowing rate heterogeneity along the sequence. Ana Arribas-Gil, Dirk Metzler and Jean-Louis Plouhinec. IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics, 6(2), 281-295, 2009.
  • Parameter estimation in pair hidden Markov models. Ana Arribas-Gil, Elisabeth Gassiat and Catherine Matias. Scandinavian Journal of Statistics, 33(4), 651-671, 2006.

Presentaciones en congresos o seminarios:

  • 5th International Conference of the ERCIM Working Group on Computing & Statistics, ERCIM 2012, Oviedo, dec. 2012: Irene Albarrán, Pablo Alonso y Ana Arribas Gil. Ponencia invitada: "Dependency evolution in Spanish disabled population: a functional data analysis approach.".

  • 1st Conference of the International Society for Nonparametric Statistics, Chalkidiki (Grecia), jun. 2012: Ana Arribas Gil y Hans-Georg Müller. Ponencia invitada: "Pairwise dynamic time warping for event data".

  • XII Congreso Latinoamericano de Probabilidad y Estadística Matemática, Viña del Mar (Chile), mar. 2012: Ana Arribas Gil y Catherine Matias: "A context dependent pair hidden Markov model for statistical alignment".

  • Congreso de Jóvenes Investigadores de la Real Sociedad Matemática Española, Soria, sept. 2011: Ana Arribas Gil y Catherine Matias. Ponencia invitada: "Alineamiento estadístico de secuencias biológicas a contexto dependiente".

  • Seminario en el Departamento de Estadstica de la Universidad de California, Davis (EEUU), mayo 2011. Ana Arribas Gil y Juan Romo. "Robust depth-based estimation in the time-warping model".

  • 5th International Workshop on Applied Probability, IWAP 2010, Colmenarejo (España), julio 2010. Ponencia invitada: “Parameter estimation in multiple hidden i.i.d. models from biological multiple alignment”.

  • International Conference on Robust Statistics, ICORS 10, Prague (República Checa), junio 2010: Ana Arribas Gil y Juan Romo. Ponencia invitada: “Robust estimation in the time warping problem through functional data depth”.

  • Workshop on Inference in Stochastic Models of Sequence Evolution, Mathematical Biosciences Institute, The Ohio State University, Columbus (EEUU), febrero 2010. Ponencia invitada: "Parameter estimation in models for sequence alignment".

  • X Jornadas Nacionales de Bioestadística de la Sociedad Chilena de Estadística. Santiago de Chile (Chile), enero 2010: Ana Arribas Gil y Cristian Meza. "New challenges in semiparametric nonlinear mixed model estimation".

  • XI CLAPEM, Naiguatá (Venezuela), noviembre 2009: Ana Arribas Gil y Cristian Meza. "New challenges in semiparametric nonlinear mixed model estimation".

  • European Meeting of Statisticians, EMS 2009, Toulouse (Francia), julio 2009: Ana Arribas Gil y Juan Romo. “Robust depth-based curve registration”.

  • International Conference on Robust Statistics, ICORS 09, Parma (Italia), junio 2009: Ana Arribas Gil y Juan Romo. “Robust depth-based curve registration”.

  • XXX Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa, Valladolid (España), septiembre 2007: Ana Arribas Gil. “Estimación paramétrica en modelos con variables ocultas para el alineamiento múltiple de secuencias biológicas”.

  • 39èmes Journées de Statistique de la Société Française de Statistique, Angers (Francia), junio 2007: Ana Arribas Gil. “Estimation paramétrique dans des modèles à variables cachées pour l'alignement multiple de séquences biologiques”.

  • Seminario del Departamento de Estadística e I.O. de la Universidad de Valladolid, Valladolid (España), marzo 2007: Ana Arribas Gil. “Modelos con variables escondidas para el alineamiento de secuencias biológicas”.

  • Journées MAS (Modélisation Aléatoire et Statistique) de la Société de Mathématiques Appliquées et Industrielles, Lille (Francia), septiembre 2006: Ana Arribas Gil, Elisabeth Gassiat y Catherine Matias. “Estimation dans des modèles Pair-Hidden Markov”.

  • German Open Conference on Probability and Statistics, Frankfurt am Main (Alemania), marzo 2006: Ana Arribas Gil, Dirk Metzler y Jean-Louis Plouhinec. “Statistical alignment with a sequence evolution model allowing heterogeneous evolution behaviors”.

  • Groupe de travail Statistique des Séquences Biologiques (INRA-Génopole-INAPG), Paris (Francia), diciembre 2005: Ana Arribas Gil, Elisabeth Gassiat y Catherine Matias. “Estimation dans des modèles Pair-Hidden Markov”.

  • Groupe de travail Théorie de l’Information et Statistique (Université Paris Sud), Orsay (Francia), octubre 2005: Ana Arribas Gil, Elisabeth Gassiat y Catherine Matias. “Estimation dans des modèles Pair-Hidden Markov”.

  • ECCB’05, Student Council Symposium, Madrid (España), septiembre 2005: Ana Arribas Gil, Dirk Metzler y Jean-Louis Plouhinec. “Statistical alignment with a sequence evolution model allowing heterogeneous evolution behaviors”.

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