CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Matemática e Estatística (IME) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Ceará (2014), mestrado em Estatística pela Universidade Federal de Pernambuco (2017) e doutorado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (2021). Fez pós-doutorado no Weizmann Institute of Science, em Israel. Atualmente é Professor Adjunto A da Universidade Federal da Bahia. Realiza pesquisa na área de Estatística, com ênfase em modelos para dados de alta dimensão, métodos não-paramétricos e análise de séries temporais. As metodologias desenvolvidas são aplicadas em dados de diferentes naturezas, como sensoriamento remoto, medicina e meio ambiente, por exemplo. (Fonte: Currículo Lattes)
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A crescente necessidade de se analisar grandes volumes de dados traz à tona o problema de se elaborar estratégias para realizar análises estatísticas na era do Big Data. Uma metodologia estatística bastante popular são os modelos de regressão, técnica empregada quando variáveis explicativas são utilizadas para modelar alguma variável resposta de interesse. Quando o número de variáveis exp…
O problema de estimação funcional vem sendo estudado de formas variadas na literatura. Uma possibilidade bastante promissora se dá pela utilização de bases ortonormais dewavelets (ondaletas). Essa solução é interessante por sua: frugalidade; otimalidade assintótica; e velocidade computacional.Ondaletas são candidatas ideais para a formulação de metodologias eficientes computacional eestat…
Métodos baseados em ondaletas tem sido aplicados em diferentes áreas da ciência. Entretanto, muitas aplicações relevantes envolvem domínios não usuais, como é o caso de espaços de grafos. Adicionalmente, devido ao aperfeiçoamento na capacidade de adquirir e armazenar grandes conjuntos de dados, muitos destes podem ser coletados ao longo do tempo, permitindo pesquisadores avaliarem o progr…
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