En un proyecto previo (PAPIIT-IN109906) nos concentramos en aspectos teóricos y metodológicos del análisis bayesiano. En esta etapa pretendemos hacer énfasis en las aplicaciones, incluyendo los aspectos computacionales del análisis de datos. El propósito es consolidar algunas de las líneas de investigación que ya cultiva el equipo responsable así como explorar nuevas áreas de interés con énfasis en el trabajo interdisciplinario. El objetivo general de este proyecto es desarrollar modelos y esquemas de análisis bayesiano para una colección de problemas específicos con alto impacto social o científico en distintas áreas de conocimiento. La intención es establecer procedimientos que puedan constituir un estándar para el análisis de la información en cada caso. Los temas incluyen: a) análisis de mortalidad; b) datos direccionales; c) problemas inversos; d) estudio de la fauna silvestre a partir de eventos en las vías de comunicación; e) clasificación con métodos no paramétricos; y f) análisis de poblaciones finitas. El proyecto propone las metas generales: a) Desarrollar las investigaciones propuestas, reportando los resultados de las mismas en artículos que serán sometidos a revistas internacionales con arbitraje. Específicamente, se pretende publicar dos artículos en revistas internacionales por año. b) Formación de recursos humanos a nivel de Licenciatura, Maestría y Doctorado. Integrar, en la medida de lo posible, a los alumnos (preferentemente de posgrado) en algunas de las líneas de investigación con el propósito de que realicen sus tesis para la obtención del grado correspondiente. Se espera producir por lo menos una tesis de licenciatura o de maestría al año, así como una tesis de doctorado durante la vigencia de este proyecto. c) Organizar por lo menos un evento que promueva la Estadística Bayesiana entre estudiantes del área de matemáticas así como entre investigadores de otras áreas. Concretamente, se tiene la intención de organizar el 4o Taller Mexicano de Estadística Bayesiana durante la vigencia del presente proyecto.

Los métodos bayesianos de inferencia han tenido un desarrollo muy importante en los últimos años y se han aplicado en una gran variedad de áreas del saber científico, principalmente en los Estados Unidos y en el Reino Unido, lo cual ha propiciado el avance significativo en muchas investigaciones. Sin embargo, en nuestro país no se ha aprovechado el potencial de la estadística bayesiana para resolver los problemas que surgen en las distintas áreas de aplicación. Consideramos por lo tanto que éste puede ser un campo fértil para desarrollar trabajo aplicado, original y de calidad que, en el largo plazo, podría tener un impacto importante en la manera en que se usa la Estadística en nuestro país para la toma de decisiones, tanto en el sector público como en el privado.