CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
É graduado em Estatística pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), mestre em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP) e doutor em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME-USP), tendo cursado período sanduíche na Universidade Bocconi (Departamento de Ciências da Decisão), na Itália. Realizou estágio de pós-doutorado na Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getúlio Vargas (EMAp/FGV) entre os anos de 2022 e 2024. Atua nas seguintes áreas da Estatística: Estatística Bayesiana, Séries Temporais e Inferência Não-Paramétrica. (Fonte: Currículo Lattes)
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Modelos auto-regressivos para séries temporais têm sido amplamente desenvolvidos ao longo das últimas décadas, geralmente inspirados em extensões dos modelos auto-regressivo Gaussiano (AR) e auto-regressivo Poisson (INAR). No modelo INAR, por exemplo, alguns autores generalizam a distribuição das taxas de inovações ou o operador de afinamento (''thinning''). Neste projeto, contudo, a ext…
Este projeto visa o estudo dos conceitos básicos de análise na reta, no R^n e conceitos de teoria da medida, propiciando ao candidato uma formação matemática sólida, que o auxiliará no seu desenvolvimento científico e acadêmico.(AU)
Neste projeto, apresentamos extensões do modelo INAR(1) utilizando prioris não-paramétricas para as distribuições das inovações. Primeiramente, investigamos aspectos de clusterização e a performance preditiva do modelo baseado em Dirichlet Process Mixtures (DPM). De modo a superar algumas limitações desse modelo, estudamos prioris mais gerais, baseadas no processo de Pitman-Yor e em medid…
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