El campo de estudio de la investigadora Andrea Meilán es la Estadística Espacial; trabaja con modelos de superficie de tendencia, es decir, modelos de regresión que tratan de relacionar las observaciones de un proceso espacial con las localizaciones geográficas donde dichas observaciones son tomadas.

Realizó su estancia en la Colorado State University (Estados Unidos). Meilán comenta que la eligió para poder trabajar durante unos meses con el profesor Jean Opsomer, que realizó numerosas investigaciones relacionadas con temas en los que está trabajando.

El trabajo desempeñado en la estancia versó sobre dos temas incluidos en el proyecto de tesis. “En una primera parte de la estancia, realizamos un contraste de bondad de ajuste para tendencias espaciales paramétricas, considerando un estimador no paramétrico del tipo lineal local. Calculamos la distribución asintótica del estadístico de contraste y propusimos un procedimiento de remuestreo tipo bootstrap. Una vez terminamos ese trabajo, nos centramos en la estimación de los modelos de superficie de tendencia, pero adaptándonos a procesos espaciales direccionales. En este contexto, existen varias aplicaciones a datos meteorológicos y oceanográficos. Tanto las direcciones de corrientes marinas en ciertas localizaciones, como direcciones de viento, podrían modelarse a partir de un modelo de superficie de tendencia con respuesta direccional, que es lo que pretendemos estimar.

En el plan más personal, Meilán cuenta que estuvo viviendo en una ciudad muy tranquila, en unos apartamentos de la propia universidad. Afirma que “el campus es impresionante, y además tiene unas instalaciones muy completas. Hay muchísimos alumnos en la universidad y están totalmente preparados. En cuanto a la cultura, está claro que la estadounidense es diferente a la española en muchos sentidos, pero poco a poco te vas adaptando. Es un país que tiene gente de todos los países de mundo y eso te enriquece mucho. Conoces a mucha gente y aprendes nuevas costumbres. En general, para mí fue una experiencia muy productiva tanto a nivel científico, como a nivel personal.