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Séries temporais, ondaletas e dados de alta dimensão

Resumo

O projeto é uma progressão natural do projeto temático 13/00506-1 intitulado Séries Temporais, Ondaletas e Análise de Dados Funcionais, de 01/07/2013a 30/06/2018. As metodologias têm aplicações potenciais e efetivas em áreas como Medicina, Biologia, Física, Química, Finanças, Engenharias etc. Elas devem resolver problemas teóricos e aplicados, nos seguintes tópicos, que estão fortemente ligados: (1) Generalizações de modelos ARMA; (2) Ondaletas; (3) Quase U-Estatísticas; (4) Valores extremos em séries temporais; (5) Estimação da volatilidades de ativos financeiros, inclusive com dados de alta frequência; (6) Análise de dados funcionais; (7) Dados de alta dimensão, com ênfase em séries temporais, dados espaciais, financeiros, imagens de satélite, genética, sequências de DNA, microarrays e MRI. Os resultados serão publicados em periódicos de circulação internacional com seletivas políticas editoriais e apresentados em eventos científicos. A formação de material humano dar-se-á pela supervisão de projetos de pós-doutoramentos, iniciação científica, doutorado e mestrado. Seminários serão uma forma de disseminação de resultados, trocas de ideias iniciais, intercâmbio e captação de novos talentos, motivada pelo potencial de aplicação das metodologias. Pretendemos, para um novo salto qualitativo e quantitativo da área, constituir Escolas de Verão que, anualmente, reunirão estudantes avançados de graduação e de pós com pesquisadores do projeto e convidados nacionais e internacionais para a apresentação de dois minicursos, do estado da arte, problemas em aberto, proposta de soluções e avanço e/ou início de parcerias. (AU)

Publicações científicas (31)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
BAECKER, LEA; DAFFLON, JESSICA; DA COSTA, PEDRO F.; GARCIA-DIAS, RAFAEL; VIEIRA, SANDRA; SCARPAZZA, CRISTINA; CALHOUN, VINCE D.; SATO, JOAO R.; MECHELLI, ANDREA; PINAYA, WALTER H. L. Brain age prediction: A comparison between machine learning models using region- and voxel-based morphometric data. Human Brain Mapping, v. 42, n. 8 MAR 2021. Citações Web of Science: 1.
GOMEZ, LUZ M.; PORTO, ROGERIO F.; MORETTIN, PEDRO A. Nonparametric regression with warped wavelets and strong mixing processes. ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS, MAR 2021. Citações Web of Science: 0.
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TRAMBAIOLLI, LUCAS R.; TOSSATO, JULIANA; CRAVO, ANDRE M.; BIAZOLI, JR., CLAUDINEI E.; SATO, JOAO R. Subject-independent decoding of affective states using functional near-infrared spectroscopy. PLoS One, v. 16, n. 1 JAN 7 2021. Citações Web of Science: 0.
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GARCIA-DIAS, RAFAEL; SCARPAZZA, CRISTINA; BAECKER, LEA; VIEIRA, SANDRA; PINAYA, WALTER H. L.; CORVIN, AIDEN; REDOLFI, ALBERTO; NELSON, BARNABY; CRESPO-FACORRO, BENEDICTO; MCDONALD, COLM; TORDESILLAS-GUTIERREZ, DIANA; CANNON, DARA; MOTHERSILL, DAVID; HERNAUS, DENNIS; MORRIS, DEREK; SETIEN-SUERO, ESTHER; DONOHOE, GARY; FRISONI, GIOVANNI; TRONCHIN, GIULIA; SATO, JOAO; MARCELIS, MACHTELD; KEMPTON, MATTHEW; VAN HAREN, NEELTJE E. M.; GRUBER, OLIVER; MCGORRY, PATRICK; AMMINGER, PAUL; MCGUIRE, PHILIP; GONG, QIYONG; KAHN, RENE S.; AYESA-ARRIOLA, ROSA; VAN AMELSVOORT, THERESE; DE LA FOZ, VICTOR ORTIZ-GARCIA; CALHOUN, VINCE; CAHN, WIEPKE; MECHELLI, ANDREA. Neuroharmony: A new tool for harmonizing volumetric MRI data from unseen scanners. NeuroImage, v. 220, OCT 15 2020. Citações Web of Science: 0.
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PINHEIRO, HILDETE P.; SEN, PRANAB K.; PINHEIRO, ALUISIO; KIIHL, SAMARA F. A nonparametric approach to assess undergraduate performance. STATISTICA NEERLANDICA, AUG 2020. Citações Web of Science: 0.
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REBELLO, KEILA; MOURA, LUCIANA M.; XAVIER, GABRIELA; SPINDOLA, LETICIA M.; CARVALHO, CAROLINA MUNIZ; HOEXTER, MARCELO QUEIROZ; GADELHA, ARY; PICON, FELIPE; PAN, PEDRO MARIO; ZUGMAN, ANDRE; GRASSI-OLIVEIRA, RODRIGO; BRIETZKE, ELISA; BELANGERO, I, SINTIA; SALUM, GIOVANNI ABRAHAO; ROHDE, LUIS AUGUSTO; MIGUEL, EURIPEDES CONSTANTINO; BRESSAN, RODRIGO; JACKOWSKI, ANDREA; SATO, JOAO RICARDO. Association between spontaneous activity of the default mode network hubs and leukocyte telomere length in late childhood and early adolescence. JOURNAL OF PSYCHOSOMATIC RESEARCH, v. 127, DEC 2019. Citações Web of Science: 0.
VATTIMO, EDOARDO F. Q.; BARROS, VIVIAN B.; REQUENA, GUARACI; SATO, JOAO R.; FATORI, DANIEL; MIGUEL, EURIPEDES C.; SHAVITT, ROSELI G.; HOEXTER, MARCELO Q.; BATISTUZZO, MARCELO C. Caudate volume differences among treatment responders, non-responders and controls in children with obsessive-compulsive disorder. EUROPEAN CHILD & ADOLESCENT PSYCHIATRY, v. 28, n. 12, p. 1607-1617, DEC 2019. Citações Web of Science: 1.
HEINZE, RAFAEL ALVES; VANZELLA, PATRICIA; ZIMEO MORAIS, GUILHERME AUGUSTO; SATO, JOAO RICARDO. Hand motor learning in a musical context and prefrontal cortex hemodynamic response: a functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) study. COGNITIVE PROCESSING, v. 20, n. 4, p. 507-513, NOV 2019. Citações Web of Science: 0.
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SATO, JOAO RICARDO; BIAZOLI JR, CLAUDINEI EDUARDO; MOURA, LUCIANA MONTEIRO; CROSSLEY, NICOLAS; ZUGMAN, ANDRE; PICON, FELIPE ALMEIDA; HOEXTER, MARCELO QUEIROZ; AMARO JR, EDSON; MIGUEL, EURIPEDES CONSTANTINO; ROHDE, LUIS AUGUSTO; BRESSAN, RODRIGO AFFONSECA; JACKOWSKI, ANDREA PAROLIN. Association Between Fractional Amplitude of Low-Frequency Spontaneous Fluctuation and Degree Centrality in Children and Adolescents. BRAIN CONNECTIVITY, v. 9, n. 5, p. 379-387, JUN 1 2019. Citações Web of Science: 0.
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VANZELLA, PATRICIA; BALARDIN, JOANA B.; FURUCHO, ROGERIO A.; ZIMEO MORAIS, GUILHERME AUGUSTO; JANZEN, THENILLE BRAUN; SAMMLER, DANIELA; SATO, JOAO R. fNIRS Responses in Professional Violinists While Playing Duets: Evidence for Distinct Leader and Follower Roles at the Brain Level. FRONTIERS IN PSYCHOLOGY, v. 10, FEB 5 2019. Citações Web of Science: 2.
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