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Francisco Louzada Neto

CV Lattes


Associação Brasileira de Estatística (ABE)  (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 dos periódicos Brazilian Journal of Probability and Statistics e 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 Communication in Statistics, Quality Tech. & Quantitative Management (QTQM), Journal of Statistical and Econometric Methods e Revista Brasileira de Estatística. 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: Análise de Sobrevivência e Confiabilidade, Data Mining, Testes Diagnósticos, Inferência Bayesiana, Modelos Não-Lineares, Modelos de Risco. (Fonte: Currículo Lattes)

Auxílios à pesquisa
Bolsas no país
Apoio FAPESP em números*
*Quantidades atualizadas em 20/04/2019
Colaboradores mais frequentes em auxílios e bolsas FAPESP
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Palavras-chave utilizadas pelo pesquisador
Videos relacionados aos auxílios à pesquisa e bolsas

Modelo estatístico é usado para identificar novos talentos no esporte

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.

Publicações resultantes de Auxílios e Bolsas sob responsabilidade do(a) pesquisador(a) (6)

(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)

Publicações6
Citações83
Cit./Artigo13,8
Dados do Web of Science

MARTINO, LUCA; ELVIRA, VICTOR; LOUZADA, FRANCISCO. Effective sample size for importance sampling based on discrepancy measures. Signal Processing, v. 131, p. 386-401, . Citações Web of Science: 24. (14/23160-6)

MARTINO, LUCA; READ, JESSE; ELVIRA, VICTOR; LOUZADA, FRANCISCO. Cooperative parallel particle filters for online model selection and applications to urban mobility. DIGITAL SIGNAL PROCESSING, v. 60, p. 172-185, . Citações Web of Science: 37. (14/23160-6)

CONCEICAO, KATIANE S.; PIRES, RUBIANE M.; LOUZADA, FRANCISCO; ANDRADE, MARINHO G.; DINIZ, CARLOS A. R.. A generalized species-area relationship: The Poisson distribution case. BRAZILIAN JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS, v. 28, n. 3, p. 446-460, . Citações Web of Science: 0. (07/07612-0, 08/10613-1)

CONCEICAO, KATIANE SILVA; ULRICH, WERNER; RIBEIRO DINIZ, CARLOS ALBERTO; RODRIGUES, FRANCISCO APARECIDO; DE ANDRADE, MARINHO GOMES. A Generalized Approach to the Modeling of the Species-Area Relationship. PLoS One, v. 9, n. 8, . Citações Web of Science: 1. (13/26416-9, 14/15860-8, 08/10613-1)

MARTINO, L.; LOUZADA, F.. Issues in the Multiple Try Metropolis mixing. Computational Statistics, v. 32, n. 1, p. 239-252, . Citações Web of Science: 3. (14/23160-6)

MARTINO, L.; ELVIRA, V.; LUENGO, D.; CORANDER, J.; LOUZADA, F.. Orthogonal parallel MCMC methods for sampling and optimization. DIGITAL SIGNAL PROCESSING, v. 58, p. 64-84, . Citações Web of Science: 18. (14/23160-6)

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