Análisis de los resultados del proyecto de innovación educativa PIRAMIDE

El objetivo de PIRAMIDE ha sido potenciar los resultados académicos de los estudiantes de grado y máster mediante la investigación en ingeniería espacial. Este proyecto ha sido llevado a cabo por profesores del Instituto IDR/UPM y del grupo STRAST. El programa se estructuró en cinco estudios diferentes: 1) Diseño de una misión espacial (fase 0/A) en una Instalación de Diseño Concurrente (CDF); 2) Selección y estudio de un ordenador de a bordo para una misión CubeSat; 3) Metodologías de diseño inteligente aplicadas a la ingeniería gráfica; 4) Análisis de sistemas de potencia para aplicaciones espaciales; y 5) Diseño de un Subsistema de Control y Determinación de Actitud (ADCS) de una nave espacial. En el presente trabajo se analizan los resultados de realizar 5 encuestas a los alumnos para cada uno de los casos de estudio que componen PIRAMIDE y una encuesta al profesorado. Además, se incluye un análisis crítico con las lecciones aprendidas que podrían ayudar a diseñar mejores proyectos de innovación educativa en el futuro

Stein's method on Wiener chaos

We combine Malliavin calculus with Stein's method, in order to derive explicit bounds in the Gaussian and Gamma approximations of random variables in a fixed Wiener chaos of a general Gaussian process. We also prove results concerning random variables admitting a possibly infinite Wiener chaotic decomposition. Our approach generalizes, refines and unifies the central and non-central limit theorems for multiple Wiener-It\^o integrals recently proved (in several papers, from 2005 to 2007) by Nourdin, Nualart, Ortiz-Latorre, Peccati and Tudor. We apply our techniques to prove Berry-Ess\'een bounds in the Breuer-Major CLT for subordinated functionals of fractional Brownian motion. By using the well-known Mehler's formula for Ornstein-Uhlenbeck semigroups, we also recover a technical result recently proved by Chatterjee, concerning the Gaussian approximation of functionals of finite-dimensional Gaussian vectors.Comment: 39 pages; Two sections added; To appear in PTR

Multivariate prediction

The problem of prediction is considered in a multidimensional setting. Extending an idea presented by Barndorff-Nielsen and Cox, a predictive density for a multivariate random variable of interest is proposed. This density has the form of an estimative density plus a correction term. It gives simultaneous prediction regions with coverage error of smaller asymptotic order than the estimative density. A simulation study is also presented showing the magnitude of the improvement with respect to the estimative method