Desde la RSME queremos visibilizar el papel de las mujeres en las matemáticas. Para ello, y aprovechando la celebración del Día de la Mujer Trabajadora, vamos a difundir semanalmente el perfil de una mujer matemática en el Boletín de la RSME. Estos perfiles han sido elegidos para una exposición, coordinada por Rosa María Pardo San Gil del departamento de Matemática Aplicada de la Universidad Complutense de Madrid, que se exhibirá en las facultades de las bibliotecas de todas las facultades españolas que cuenten con estudios de matemáticas, y queremos colaborar con su difusión.
Casada, con dos hijos, es catedrática de Estadística y profesora de la Facultad de Medicina de la Universidad de Valladolid (UVa). Imparte diferentes asignaturas relacionadas con la bioestadística en la UVa, destacando la docencia en el grado en Medicina, el grado en Estadística y el máster en Investigación Biomédica. Fue directora del Departamento de Estadística de la UVa desde 2012 hasta 2016. Es miembro electa del International Statistical Institute y editora asociada de varias revistas del área. También es miembro del Comité Científico del Instituto de Matemáticas de la UVa (IMUVA) y de la Comisión Académica del Doctorado en Matemáticas de la UVa, y promotora de la implantación de la nueva titulación de la UVa: el doble grado en Estadística e Informática. Es la autora del Informe MANU.
Es coordinadora del grupo de investigación reconocido (GIR) por la UVa en Inferencia con Restricciones. Este GIR desarrolla metodología estadística específica para resolver problemas pertenecientes a diferentes disciplinas como la medicina, la bioinformática y otros. Actualmente trabajan en problemas relacionados con el análisis de la expresión génica, la supervivencia de pacientes con cáncer o la estimación de parámetros de interés como la tasa de paro o la brecha salarial en segmentos específicos de la sociedad. La metodología que se desarrolla podrá ser aplicable más adelante a otros campos como el análisis de la señal cerebral, la epidemiología o el diagnóstico médico. El trabajo realizado en investigación ha dado lugar a más de cincuenta publicaciones en libros y revistas de prestigio en el área. Entre los logros recientes, se podría destacar el desarrollo de un algoritmo para identificar los genes que desempeñan un papel importante en el ritmo circadiano y el diseño de un método de análisis de imágenes automatizado para medir la regularidad en los patrones biológicos.
Artículos:
- Y. Larriba, C. Rueda, M. Fernández y S. Peddada. “A bootstrap based measure robust to the choice of normalization methods for detecting rhythmic features in high dimensional data”. Frontiers in Genetics, 9 (2018). 24.
- M. J. Lombardía, E. López‐Vizcaíno y C. Rueda. “Mixed generalized Akaike information criterion for small area models”. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society), 180-4 (2017). Págs. 1229-1252.
- C. Rueda, M. A. Fernández, S. Barragán, K. V. Mardia y S. D. Peddada. “Circular piecewise regression with applications to cell‐cycle data”. Biometrics, 72-4 (2016). Págs. 1266-1274.
