CV Lattes
ResearcherID
ORCID
Google Scholar Citations
Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Argentina
Professora Titular do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. Possui Bacharelado em Ciências Matemáticas, obtido em 2002 na Faculdade de Ciências Exatas e Naturais da Universidade Nacional de Mar del Plata, Argentina, e Doutorado em Bioinformática, obtido em 2007 na Universidade de São Paulo. Foi bolsista de Pós-Doutorado no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (entre 2007 e 2008) e no Instituto Federal Suíço de Tecnologia - ETHZ (entre 2014 e 2015). Em 2013 recebeu o prêmio L'Oréal-UNESCO-Academia Brasileira de Ciências "Para mulheres na ciência", na área de Matemática. Atua na área geral de Probabilidade e Estatística, com ênfase nas linhas de pesquisa de Processos Estocásticos, Bioestatística e Aprendizagem Estatística. É membro eleita do International Statistical Institute e foi presidente do Comité Regional Latinoamericano da Sociedade Bernoulli no período 2019-2021. Atualmente coordena o Centro de Difusão e Inovação Especial em NeuroMatemática - Cepix NeuroMat da Universidade de São Paulo. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
| Mais itensMenos itens |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
Neste projeto, propomos estudar três problemas. Os dois primeiros estão relacionados com a identificação de variáveis ocultas, como comunidades ou partições de blocos de um conjunto de nós, a partir da observação de uma estrutura adicional. Para o modelo de blocos estocásticos estudaremos rigorosamente um método bastante natural baseado nas funções harmônicas de um grafo com probabilidade…
O Projeto Temático objeto da presente proposta congrega grande parte do grupo de Probabilidade e Processos Estocásticos do estado de São Paulo, consolidado em departamentos de Estatística e Matemática da USP, Unicamp, UFSCar e UFABC, e possui visibilidade e reconhecimento internacional em função de (i) suas frequentes e relevantes publicações em revistas de alto nível; (ii) da organização…
Propõe-se a criação de um centro de matemática, integrando modelagem matemática com pesquisa básica e aplicada na fronteira da neurociência. A proposta responde à crescente importância da matemática na neurociência teórica. Importante motivação para a criação do centro é a grande quantidade de dados que os laboratórios de pesquisas são capazes de gerar atualmente e cuja análise depende de…
O evento contará com uma programação diversificada, com conferências plenárias e seções em temas específicos e atuais que ajudarão a promover a divulgação da Estatística e Probabilidade. Pesquisadores do Brasil e do exterior com reconhecido prestígio pela contribuição científica em temas relevantes foram convidados para o evento. A programação é atrativa e abrangente, não interessando ape…
O XVI Congresso Latino-Americano de Probabilidade e Estatística Matemática (CLAPEM) será realizado em São Paulo, SP, de 10 a 14 de julho de 2023. Trata-se de um evento internacional organizado desde 1984 pela Bernoulli Society for Mathematical Statistics and Probability, uma associação internacional que também faz parte do International Statistical Institute (ISI). O CLAPEM reúne um impor…
Este projeto de pesquisa tem como objetivo principal estudar métodos de seleção de modelos para análise de dados em alta dimensão. Os dados modelados serão de diferentes tipos e estruturas, como por exemplo grafos e redes aleatórias, vetores em alta dimensão ou dados espaço temporais. O foco deste projeto estará relacionado com modelos preditivos e o objetivo será selecionar modelos com d…
Neste projeto pretendemos estudar o problema da estimação da ordem na classe dos modelos de Markov Ocultos. Este é um problema clássico na literatura de inferência para processos estocásticos, com alguns avanços no sentido da estimação da ordem. Contudo, a consistência do Critério da Informação Bayesiano (BIC) ainda continua sendo uma pergunta em aberto. Consideramos que este estudo, que …
O objetivo deste projeto é abordar a conjectura de que o cérebro computa probabilidades e realiza inferências sobre sequências de eventos. O estudo dessa conjectura nas últimas décadas é motivado por evidências de que as regularidades em uma sequência de estímulos moldam a percepção e o comportamento motor, o que desperta o interesse sobre como o cérebro lida com a imprevisibilidade inere…
Os modelos de redes neurais tem se tornado um dos mais promissores modelos estatísticos para análise de dados complexos. As redes neurais usuais podem ser utilizadas em problemas de classificação ou regressão, dependendo da natureza dos dados. Os modelos usuais de redes neurais assumem que os dados analisados são independentes. Por sua vez, os modelos de redes neurais recorrentes possibil…
Nos últimos anos, com os avanços computacionais, a estatística tem sofrido grandes mudanças, principalmente, no que diz respeito a capacidade cada vez maior de armazenamento de dados. Para cada indivíduo, mais e mais características tem sido coletadas de forma que o número de parâmetros a serem estimados se tornaram muito maior que o número de observações. É o caso, por exemplo, de áreas …
O bolsista contratado para apoiar o desenvolvimento do projeto "Seleção de estrutura para processos estocásticos em altas dimensões" dará suporte ao desenvolvimento das ferramentas computacionais do projeto em suas duas principais linhas de pesquisa. O bolsista irá interagir com os pesquisadores e com estudantes de pós-graduação vinculados ao projeto e ficará responsável por auxiliar na t…
Este projeto de pesquisa tem como objetivo principal o desenvolvimento e estudo de algoritmos de simulação perfeita para modelos de redes probabilísticas. Abordaremos o problema de simulação perfeita de campos markovianos assumindo valores num alfabeto finito, tanto no caso em que o grafo subjacente é fixo quanto no caso aleatório. Neste último caso estudaremos principalmente a distribuiç…
Neste projeto de pesquisa serão desenvolvidas técnicas estatísticas de inferência para modelos gráficos com evolução temporal. Em particular focaremos nosso estudo nas seguintes linhas de pesquisa:- O desenvolvimento de novos modelos probabilísticos para a descrição da atividade cerebral, levando em consideração dependências de alcance variável no espaço e no tempo.- O uso de métodos de m…