Docente

HILARIO NAVARRO VEGUILLAS

Profesor Titular de Universidad (Área de Estadística e Investigación Operativa)

Dpto. de Estadística, I.O. y Cálculo Numérico (UNED)

Pº Senda del Rey, 9

28040-Madrid

___________ Docencia

• Modelos de Regresión
• Análisis Multivariante
• Trabajo Fin de Grado

• Análisis Estadístico Multivariante
• Trabajo Fin de Máster

• Técnicas de Estadística para el Análisis Científico de Datos
  

___________ Investigación actual

Temas de interés y trabajos publicados:

• Traspasando la normalidad multivariante: asimetría y kurtosis

  • Arevalillo, J.M., Navarro, H.: Data projections by skewness maximization under scale mixtures of skew-normal vectors. Advances in Data Analysis and Classification https://doi.org/10.1007/s11634-020-00388-6 (2020)
  • Arevalillo, J.M., Navarro, H.: A stochastic ordering based on the canonical transformation of skew-normal vectors. TEST https://doi.org/10.1007/s11749-018-0583-5 (2018)

  • Jorge M Arevalillo, Hilario Navarro: A note on the direction maximizing skewness in multivariate skew-t vectors. Statistics & Probability Letters. 96. 328-332 (2015)
  • Main, P.; Arevalillo, J.; Navarro, H. Local effect of asymmetry deviations from Gaussianity using information-based measures. In Proceedings of the 2nd Int. Electron. Conf. Entropy Appl., 1530 November 2015; Sciforum Electronic Conference Series, Vol. 2, B002; doi:10.3390/ecea-2-B002 (2015)
  • Miguel Ángel Gómez-Villegas, Paloma Main, Hilario Navarro, Rosario Susi: Assessing the effect of kurtosis deviations from Gaussianity on conditional distributions. Applied Mathematics and Computation 219(21): 10499-10505 (2013)
  • Jorge M. Arevalillo, Hilario Navarro: A study of the effect of kurtosis on discriminant analysis under elliptical populations. J. Multivariate Analysis 107: 53-63 (2012)

• Modelos gráficos probabilísticos: redes bayesianas gaussianas y modelos no paramétricos

• Miguel Ángel Gómez-Villegas, Paloma Main, Hilario Navarro, Rosario Susi: Sensitivity to hyperprior parameters in Gaussian Bayesian networks. J. Multivariate Analysis 124: 214-225 (2014)

• Teoría y métodos estadísticos para el análisis científico de datos con alta dimensión

  • Lucía Trilla-Fuertes, Angelo Gámez-Pozo, Jorge M. Arevalillo, Rocío López-Vacas, Elena López-Camacho, Guillermo Prado-Vázquez, Andrea Zapater-Moros, Mariana Díaz-Almirón, María Ferrer-Gómez, Hilario Navarro, Paolo Nanni, Pilar Zamora, Enrique Espinosa, Paloma Maín, Juan Ángel Fresno Vara. Bayesian networks established functional differences between breast cancer subtypes. PLOS ONE 15(6): e0234752. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0234752 (2020)
  • Lucía Trilla-Fuertes, Angelo Gámez-Pozo, Elena López-Camacho, Guillermo Prado-Vázquez, Andrea Zapater-Moros, Rocío López-Vacas, Jorge M. Arevalillo, Mariana Díaz-Almirón, Hilario Navarro, Paloma Maín, Enrique Espinosa, Pilar Zamora, Juan Ángel Fresno Vara. Computational models applied to metabolomics data hints at the relevance of glutamine metabolism in breast cancer. BMC Cancer 20, 307. https://doi.org/10.1186/s12885-020-06764-x (2020)
    
  • Lucía Trilla-Fuertes, Angelo Gámez-Pozo, Guillermo Prado-Vázquez, Andrea Zapater-Moros, Mariana Díaz-Almirón, Jorge M. Arevalillo, María Ferrer-Gómez, Hilario Navarro, Paloma Maín, Enrique Espinosa, Álvaro Pinto, Juan Ángel Fresno Vara. Biological molecular layer classification of muscle-invasive bladder cancer opens new treatment opportunities. BMC Cancer 19, 636. https://doi.org/10.1186/s12885-019-5858-z (2019)
    
  • Guillermo Prado-Vázquez, Angelo Gámez-Pozo, Lucía Trilla-Fuertes, Jorge M.Arevalillo, Andrea Zapater-Moros, María Ferrer-Gómez, Mariana Díaz-Almirón, Rocío López-Vacas, Hilario Navarro, Paloma Maín, Jaime Feliú, Pilar Zamora, Enrique Espinosa, Juan Ángel Fresno Vara. A novel approach to triple-negative breast cancer molecular classification reveals a luminal immune-positive subgroup with good prognoses. Scientific Reports 9(1):1538 DOI: 10.1038/s41598-018-38364-y (2019) 

  • Andrea Zapater-Moros, Angelo Gámez-Pozo, Guillermo Prado-Vázquez, Lucía Trilla-Fuertes, Jorge M. Arevalillo, Mariana Díaz-Almirón, Hilario Navarro, Paloma Maín, Jaime Feliú, Pilar Zamora, Enrique Espinosa and Juan Ángel Fresno Vara. Probabilistic graphical models relate immune status with response to neoadjuvant chemotherapy in breast cancer. Oncotarget, DOI/10.18632/oncotarget.25496 (2018)

  • Lucía Trilla-Fuertes, Angelo Gámez-Pozo, Jorge M. Arevalillo, Mariana Díaz-Almirón, Guillermo Prado-Vázquez, Andrea Zapater-Moros, Hilario Navarro, Rosa Aras-López, Irene Dapía, Rocío López-Vacas, Paolo Nanni, Sara Llorente-Armijo, Pedro Arias, Alberto M. Borobia, Paloma Maín, Jaime Feliú, Enrique Espinosa, Juan Ángel Fresno Vara. Molecular characterization of breast cancer cell response to metabolic drugs. Oncotarget, DOI/10.18632/oncotarget.24047 (2018)
  • Guillermo de Velasco, Lucia Trilla-Fuertes, Angelo Gamez-Pozo, Maria Urbanowicz, Gustavo Ruiz-Ares, Juan M. Sepúlveda, Guillermo Prado-Vazquez, Jorge M. Arevalillo, Andrea Zapater-Moros, Hilario Navarro, Rocio Lopez-Vacas, Ray Manneh, Irene Otero, Felipe Villacampa, Jesus M. Paramio, Juan Angel Fresno Vara, Daniel Castellano. Urothelial cancer proteomics provides both prognostic and functional information. Scientific Reports 7, Article number: 15819 (2017)
    
  • Angelo Gámez-Pozo, Lucía Trilla-Fuertes, Julia Berges-Soria, Nathalie Selevsek, Rocío López-Vacas, Mariana Díaz-Almirón, Paolo Nanni, Jorge M Arevalillo, Hilario Navarro, Jonas Grossmann, Francisco Gayá Moreno, Rubén Gómez Rioja, Guillermo Prado-Vázquez, Andrea Zapater-Moros, Paloma Main, Jaime Feliú, Purificación Martínez del Prado, Pilar Zamora, Eva Ciruelos, Enrique Espinosa, Juan Ángel Fresno Vara : Functional proteomics outlines the complexity of breast cancer molecular subtypes. Scientific Reports 7, Article number: 10100 (2017)
• Angelo Gámez-Pozo, Julia Berges-Soria, Jorge M Arevalillo, Paolo Nanni, Rocío López Vacas, Hilario Navarro, Jonas Grossmann, Carlos A Castañeda, Paloma Main, Mariana Diaz-Almiron, Enrique Espinosa, Eva Ciruelos, Juan Ángel Fresno Vara: Combined label-free quantitative proteomics and microRNA expression analysis of breast cancer unravel molecular differences with clinical implications. Cancer Research 75: 2243-2253 (2015)
• Jorge M. Arevalillo, Hilario Navarro: Exploring correlations in gene expression microarray data for maximum predictive-minimum redundancy biomarker selection and classification. Comp. in Bio. and Med. 43(10): 1437-1443 (2013)