La hipótesis nula puntual plantea, desde el punto de vista bayesiano, un problema específico. La determinación de la distribución inicial sobre dicha hipótesis que requiere emplear una distribución de tipo mixto; es decir con parte discreta y parte continua. Es en este tipo de problemas donde aparece la discrepancia entre el p-valor y la probabilidad final. Una línea de investigación es ahondar en la explicación de este fenómeno. En concreto este grupo ha introducido una manera de construir la distribución mixta que permite explicar mejor este fenómeno.
Son modelos gráficos probabilísticos que proporcionan una forma simple de visualizar la estructura de un modelo de probabilidad, así como de profundizar en las propiedades del modelo, incluyendo las estructuras de independencia condicional. La posibilidad de introducir evidencia en algunas de las variables observables consideradas, permite la aplicación de la metodología bayesiana para evaluar los cambios en la incertidumbre del resto de las variables no observables. Este procedimiento se denomina propagación de la evidencia y es una de las herramientas de aplicación de este tipo de modelos. Dentro de los aspectos a tratar, este grupo se ha centrado en los estudios de sensibilidad frente a diferentes perturbaciones en el modelo original.
En el desarrollo de métodos robustos, desde el punto de vista bayesiano, se han utilizado distribuciones elípticas, y especialmente, la extensión multivariante de la distribución potencial exponencial, que ha sido introducida por este grupo. Se estudia su expresión en términos de mixturas de distribuciones normales y su aplicación se centra en modelos lineales dinámicos así como en métodos de clasificación y discriminación.