Raquel Mata Crespo, nacida en 1984 en Madrid.
Licenciada en Matemáticas por la Universidad de Valladolid en 2009.
Máster Ingeniero en Modelización Matemática y Computación (Ing. Industriales) en 2011.
Doctora en Matemáticas (Estadística e Investigación Operativa) por la Universidad Complutense de Madrid en 2014.

Ayudante en Universidad Complutense de Madrid desde 2012 hasta 2014.

Profesora Adjunta en Universidad Isabel I desde 2014 hasta 2016.

Profesora Asociada del Dpto. de Didáctica de la Matemática en la Facultad de Educación de Palencia, de la Universidad de Valladolid desde 2015 hasta 2016.

Profesora Asociada del Dpto. de Estadística e Investigación Operativa, de la Universidad de Valladolid desde 2016.

Curso 2017/2018

Estadística (Grado en Ingeniería Química)

Curso 2016/2017

Estadística (Grado en Ingeniería Química, Grado en Organización Industrial y Grado en Ingeniería Mecánica)

• Análisis de Datos y Técnicas de Regresión.
• Modelos Loglineales en Inferencia Estadística con restricciones.
• Simulación y Programación en problemas de control óptimo.

• En revistas científicas JCR:

  • Raquel Mata Crespo; Leandro Pardo Llorente; Nirian Martín Apaolaza. «Wald type and Phi-divergence based test-statistics for isotonic binomial proportions».
    Mathematics and Computers in Simulation. 120, pp. 31 – 49. (2016). ISSN 0378-4754
  • Raquel Mata Crespo; Leandro Pardo Llorente; Nirian Martín Apaolaza. «Comparing two treatments in terms of the likelihood ratio order».
    Journal of Statistical Computation and Simulation. 85, pp. 3512 – 3534. (2015). ISSN 0094-9655
  • Raquel Mata Crespo; Leandro Pardo Llorente; Nirian Martín Apaolaza. «Phi-divergence statistics for the likelihood ratio order: An approach based on log-linear models».
    Journal of Multivariate Analysis. 130, pp. 387 – 408. (2014). ISSN 0047-259X

  Reseña en soporte digital:

  • R. Mata Crespo; J. San José Alonso; L. Platón Arias; A. Guijarro Rubio; M.A. Martínez Cabero. «Validación estadística y criterios a considerar en la obtención de los modelos que representan la línea base de consumo de gas natural en Hospitales de Castilla y León».
    https://www.eseficiencia.es/2016/11/30/modelo-estadistico-mejora-eficiencia-energetica-edificios

• Inferencia Estadística basada en Medidas de Divergencia para Modelos Loglineales con restricciones de desigualdad: aplicación en ensayos clínicos. MTM2009-10072. Periodo: 2009 – 2012.
• Análisis de datos de muy alta dimensión en economía y empresa. ECO2011-25706. Periodo: 2013 – 2016.
• Nombre del proyecto: Verosimilitud empírica y algunos contrastes de hipótesis generalizados basados en medidas de phi-divergencia. MTM2012-33740.
  Periodo: 2013 – 2016.
• Análisis, Caracterización y Desarrollo de Modelo de Consumo Térmico de los Centros de la Gerencia Regional de Salud de Castilla y León.
  Periodo: 2015- 2016.

Doctora Acreditada en Marzo de 2018 como Profesor Contratado Doctor en el Área de Estadística e Investigación Operativa.

Doctora Acreditada en Julio de 2016 como Profesor Ayudante Doctor en el Área de Didáctica de la Matemática.