CV Lattes
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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: Japão
possui graduação em Bacharelado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (1989), mestrado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (1992) e doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2001). Atualmente é professor ms3 da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Regressão e Correlação, atuando principalmente nos seguintes temas: measurement error models, maximum likelihood, random effects, bayesian analysis e influência local. (Fonte: Currículo Lattes)
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O desenvolvimento de modelos elípticos lineares e não lineares com efeitos mistos é essencial quando se trata de dados correlacionados. Em particular, alguns problemas das áreas de farmacocinética, curvas de crescimento, dados econômicos ou industriais apresentam características não lineares e podem requerer modelos mais sofisticados para um ajuste adequado. Neste projeto, propomos o dese…
Motivado por vários conjuntos de dados reais, este projeto consiste no desenvolvimento de metodologias e análise de vários modelos adequados para cada conjunto de dados descrito no projeto. Durante a tese de doutorado e no projeto de pós doutorado foram desenvolvidos modelos de regressão com erros nas variáveis com intercepto nulo sob o enfoque clássico e bayesiano, respectivamente, motiv…
Neste trabalho, baseado em um conjunto de dados da área de odontologia, onde foram utilizados três tipos de líquidos de bochecho experimentais e um liquido controle na prevenção de placas bacterianas dentárias, vamos ajustar um modelo de regressão com erros nas variáveis multivariado com intercepto nulo. Devido a erros associados na obtenção do índice de placa bacteriana, um modelo altern…
Considerando-se modelos de regressão com erros nas variáveis com intercepto nulo, onde existe uma possível dependência entre as populações, desenvolver metodologias bayesianas assumindo diferentes distribuições a priori, informativo e não informativo para os parâmetros, utilizando-se métodos como por exemplo MCMC (Monte Cario em Cadeias de Markov) para obter as sumárias a posterior de int…
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| 2 | Bolsas no país concluídas |
| 4 | Todos os Auxílios e Bolsas |
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