Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Pernambuco (1981), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1986) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1994). Pós-Doutorado no Departamento de Estatística da Universidade Carlos III de Madrid (2004). Atualmente é professor associado (livre docente) da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Series Temporais, atuando principalmente nos seguintes temas: inferência bayesiana, simulação MCMC, séries temporais, modelos para dados de contagem. No período de 2007-2008 foi chefe do Departamento de Matemática Aplicada e Estatística - SME do Instituto de Ciências Matemática e de Computação-ICMC- USP. No período de 2013-2017 Coordenador do Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística -PIPGES USP-UFSCar. Vice chefe do Departamento de Matemática Aplicada e Estatística - SME do Instituto de Ciências Matemática e de Computação-ICMC- USP, com mandato de 2017-2019. Pós-Doutorado no Departament of Statistics, University of Connecticut, Storrs - CT/USA (fev/2020-fev/2021). (Fonte: Currículo Lattes)
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Neste projeto, focamos duas linhas de pesquisa: a primeira corresponde à obtenção de ajustes para a verossimilhança perfilada para os modelos TGLM (Transformed Generalized Linear Models), TSM (Transformed Symmetric Models) e TGARMA (Transformed Generalized ARMA Models), estes resultados podem ainda ser estendidos para os modelos generalizados de volatilidade estocástica (GVS) e a segunda …
Introduzimos neste projeto uma classe nova de modelos lineares generalizados simétricos transformados para estender os modelos de Box e Cox (1964) para os modelos simétricos mais gerais. Esta nova classe de modelos inclui distribuições contínuas simétricas tais como a Normal, t-Studant, Potência exponencial, Logísticas I e II e os modelos Normais contaminados e permite o ajuste de uma amp…
Este projeto tem como objetivo principal fazer um estudo comparativo de alguns modelos estocásticos propostos para resolver o problema de Planejamento da Operação de Sistemas Hidrotérmicos (POSH). Neste projeto são considerados sistemas compostos por uma única usina hidrelétrica com um reservatório e a uma termoelétrica, responsável pela geração da energia complementar necessária para ate…
Neste projeto vamos considerar o problema de inferência e previsão dos modelos transformados periódicos auto-regressivos TGPAR(pm) calculando-se estimadores de máxima verossimilhança e estimadores Bayesianos considerando-sedensidades a priori não informativas e informativas conjugadas. As estimativasde máxima verossimilhança dos parâmetros desses modelos e das previsões de valores futuros…
Neste projeto vamos considerar um dos modelos propostos na literatura para modelar a relação hipsométrica (diâmetro-altura) de árvores. Nas aplicações de tais modelos as amostras disponíveis são geralmente menores que o desejável. Portanto, uma abordagem que incorpora o conhecimento a priori sobre os parâmetros das equações é sempre preferível. Neste projeto estamos propondo uma abordagem…
Este projeto tem como objetivo desenvolver modelos Zero-Modificados (e.g. Inflacionado ou Deflacionados de Zero) para séries temporais com dados discretos. Os modelos desenvolvidos neste projeto tem como origem alguns os modelo Zero-Modificados da família Série de Potência (Poisson, Poisson Generalizado, Binomial, Binomial negativo, COM-Poisson entre outros). Neste trabalho estes modelos …
Este trabalho considera o problema de inferência e previsão dos modelos auto-regressivos com correlação periódica PAR(pm). Os problemas de inferência e previsão são tratados no contexto clássico calculando-se estimadores de máxima verossimilhança e no contexto Bayesiano considerando-se densidades a priori não informativas e informativas conjugadas. Neste trabalho os modelos PAR(pm) são aj…
CV Lattes
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