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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição-sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Francisco Louzada é Professor Titular da Universidade de São Paulo, junto ao Instituto de Ciências Matemáticas e Computação, Diretor do Centro de Matemática e Estatística Aplicadas à Indústria (CeMEAI), Diretor de Transferência Tecnológica do CEPID-CeMEAI, Coordenador do Laboratório de Estudos do Risco (CER-USP), Editor do periódico Sankhya A e das Séries de livros SpringerBriefs in Statistics - BSA (Springer) e Fisher Project of Statistical Books (Blucher), Membro do Conselho Consultivo dos periódicos Journal of Applied Statistics e Revista Brasileira de Biometria, e Editor Associado dos periódicos Brazilian Journal of Probability and Statistics, Communication in Statistics, Quality Tech. & Quantitative Management (QTQM), Journal of Statistical and Econometric Methods e Revista Brasileira de Estatística. Louzada foi Presidente da Associação Brasileira de Estatística (ABE) em dois mandatos e membro do comitê de escolha do Prêmio Mahalanobis 2021 (Mahalanobis Award Committee) do ISI (International Statistical Institute), do qual é membro eleito. Francisco Louzada é PhD em Estatística pela Universidade de Oxford (1998), Mestre em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1991), Bacharel em Estatistica pela Universidade Federal de São Carlos (1988). Atua principalmente nas seguintes áreas da Ciência de Dados e Estatística: Análise de Sobrevivência e Confiabilidade, Aprendizado de Máquina, Inferência, Modelos de Risco. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o(a) pesquisador(a): |
| Indústria 4.0 é tema de evento on-line do Ciclo ILP-FAPESP |
| Sistema ajuda a prever demanda por equipamentos de proteção individual em hospitais |
| Matemática pode ajudar empresas a inovar |
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
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O foco desta proposta é a transferência de conhecimento matemático para outras áreas da ciência, tecnologia e indústria, por meio de um centro de pesquisa estruturado para esse fim. Todo o conhecimento matemático é, em última análise, aplicável se não diretamente, por meio de outros conhecimentos. Em algumas áreas da matemática a aplicação é quase imediata (entretanto, a colocação em prát…
O tema principal da reunião está centrado na necessidade de se promover e exercitar a interdisciplinaridade entre a Ciência Estatística e outras áreas do conhecimento, incluindo o desenvolvimento metodológico e as aplicações. A programação será elaborada abordando-se temas que atrairão pesquisadores, não somente da área de Estatística, mas também profissionais de áreas correlatas, que uti…
Este projeto busca desenvolver novos modelos probabilísticos em análise de sobrevivência que exploram, analítica e numericamente, propriedades de uma inexplorada função: a função de risco acumulada. Estas propriedades analíticas são potencialmente importantes e bem entendidas do ponto de vista de análise convexa, mas, surpreendentemente, não exploradas para modelagem estatística. Sendo as…
O tema principal da reunião está centrado na necessidade de se promover e exercitar a interdisciplinaridadeentre a Ciência Estatística e outras áreas do conhecimento, incluindo o desenvolvimento metodológico e asaplicações. A programação será elaborada abordando-se temas que atrairão pesquisadores, não somente da áreade Estatística, mas também profissionais de áreas correlatas, que utiliz…
Esta posição é focada no estudo das propriedades a posteriori em modelos de regressão Bayesianos, com possíveis aplicações em grandes e complexos bancos de dados industriais e médicos. O bolsista trabalhará sob a direção do professor Francisco Louzada no Instituto de Ciências Matemáticas e Informática da Universidade de São Paulo, São Carlos, Brasil. (AU)
O uso de sistemas de captação de dados online aumenta progressivamente e de forma acelerada, devido ao avanço da tecnologia e à necessidade desses dados para atividades de marketing e tomadas de decisões nas mais diversas áreas, tais como finanças, comércio, esporte, governo, meio ambiente, entre outras. Cada vez mais se faz necessário obter a coleta otimizada desses dados de tal forma qu…
A modelagem de frações de cura em estudos de dados de sobrevivência forma atualmente um campo importante da área e tem atraído bastante à atenção de pesquisadores. A literatura sobre modelos de longa duração é vasta e possui diversas abordagens diferentes em como estimar as quantidades de interesse. Uma maneira de modelar taxas de cura é por meio de distribuições defeituosas. Essas distri…
Métodos de Monte Carlo (MC) são técnicas computacionais bem conhecidas, aplicadas a diferentes áreas (como finanças, biologia, processamento de sinais, aprendizagem de máquina, dentre outras), no contexto de inferência Bayesiana e otimização estocástica. Apesar de serem muito flexíveis e suas aplicações serem quase ilimitadas, vários inconvenientes ainda estão carentes de solução, especia…
Publicado em 11 de novembro de 2015 - Agência FAPESP. Um grupo de pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), campus de São Carlos, desenvolveu um método estatístico capaz de identificar atletas com desempenho acima da média em suas respectivas modalidades esportivas. Batizado de iSports, o projeto está sendo coordenado por pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Industria (CeMEAI) – um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP. O CeMEAI desenvolve sistema em nuvem capaz de detectar e comparar grupos de atletas com mais chances de se tornarem esportistas. O iSports é o modelo estatístico usado para essa finalidade. O vídeo é apresentado pelo Prof. Francisco Louzada Neto, do ICMC, com a colaboração de Alexandre Cristóvão Maiorano.