CV Lattes
Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Bacharel em Matemática Aplicada e Computação Científica pela Universidade de São Paulo (2004), mestre em Ciências de Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2006) e doutora em Estatística pela Universidade de São Paulo (2010). Atualmente é Professora Doutora MS3.2 do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo em São Carlos, SP. É Professora e pesquisadora em Estatística e Ciência de Dados, tem experiência em modelos estatísticos e aplicações, atuando principalmente nos seguintes temas: modelos não lineares, modelos elípticos, modelos com efeitos mistos, diagnóstico de influência, validação de modelos, modelos com erros nas variáveis, modelos com variáveis latentes, teoria de resposta ao item. Foi pesquisadora visitante no Erasmus Medical Center em Rotterdam, Países Baixos, em 2013-2014. Foi coordenadora do Bacharelado em Estatística e Ciência de Dados do ICMC USP entre 2018 e 2022, é orientadora de doutorado, mestrado, iniciação científica, projetos de graduação e especialização. É professora e orientadora no MBA em Ciências de Dados do CeMEAI ICMC USP. Tem mais de 410 citações e índice h 8 segundo o Scholar Google http://scholar.google.com.br/citations?user=nGGeov8AAAAJ&hl=pt-BR. É mãe de dois filhos e esteve em licença maternidade em 2016 e 2019. (Fonte: Currículo Lattes)
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Neste projeto propomos a investigação de temas importantes relacionados à modelagem não linear mista assumindo contornos elípticos, incluindo a suposição de estruturas heteroscedásticas e/ou autoregressivas como generalização da matriz escala dos modelos desenvolvidos pela solicitante Cibele Russo em sua tese de doutorado e publicados na revista Computational Statistics and Data Analysis.…
Discutiremos neste projeto o desenvolvimento e a análise de modelos de regressão não-lineares com erros elípticos, que representam uma nova metodologia para a obtenção de estimativas robustas em modelos não-lineares com dados correlacionados. A utilização destes modelos é de grande importância para teoria estatística robusta, no entanto raros trabalhos podem ser encontrados até o momento …
Neste trabalho, baseado em um conjunto de dados da área de odontologia, onde foram utilizados três tipos de líquidos de bochecho experimentais e um liquido controle na prevenção de placas bacterianas dentárias, vamos ajustar um modelo de regressão com erros nas variáveis multivariado com intercepto nulo. Devido a erros associados na obtenção do índice de placa bacteriana, um modelo altern…
A importância de modelos com efeitos mistos é inquestionável em problemas com dados correlacionados, como dados longitudinais ou medidas repetidas. No contexto de modelos lineares com efeitos mistos, uma extensa teoria está desenvolvida e vários resultados estão apresentados na literatura. Modelos lineares com efeitos mistos têm sito estudados extensivamente com uma literatura rica result…