CV Lattes
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Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (2009), mestrado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (2011) e doutorado em Statistics - University of Wisconsin - Madison (2016). Atualmente é professor MS3.2 da Universidade Estadual de Campinas. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Estatística Espacial e Inferência Não-Paramétrica, atuando principalmente nos seguintes temas: geostatistcs, semiparametric regression methods and inference for spatial point processes. (Fonte: Currículo Lattes)
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Modelos semiparamétricos são frequentemente utilizados em estatística espacial, mas o aumento de resolução e a alta dimensionalidade dos dados de experimentos científicos modernos gera problemas de escalabilidade computacional dos métodos semiparamétricos existentes. A proposta deste projeto é considerar três métodos semiparamétricos existentes -- a saber, a fusão de dados espaço-temporai…
Este projeto busca desenvolver um modelo estatístico com dependência espaço-temporal para determinar um mapa de risco dinâmico de queimadas em região do sudoeste do Pará; a conexão do risco com a proximidade com rodovias, áreas de pastagem e reservas ambientais. O modelo será comparado com métodos estabelecidos na literatura.
O processo de Poisson é um dos processos pontuais mais populares para modelar problemas de contagem. Não somente muitos fenômenos naturais podem ser descritos através deste processo, mas também inferência baseada neste modelo é facilmente realizada. A suposição básica de um processo espacial de Poisson é a independência do processo em conjuntos disjuntos. Entretanto, diversos problemas ap…
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