CV Lattes
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Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduacao em matematica pela UNESP em 1971, mestrado em estatistica pelo IME-USP, Sao Paulo em 1976, doutorado (PhD) em estatistica pela Universidade de Wisconsin-Madison,Estados Unidos em 1982.Professor livre-docente pelo ICMC-USP em 1990.Possui pos-doutorado pelas Universidades de Nottingham,Inglaterra; de Connecticut,EUA e Carnegie-Mellon, EUA.Professor visitante em diversas universidades brasileiras e estrangeiras.Atua como docente na UNESP, UFSCAR e USP desde 1974 na área de estatistica.Atualmente atua como professor colaborador no departamento de medicina social da faculdade de medicina da USP, campus de Ribeirão Preto.Tem atuado em docencia e pesquisa em diversas áreas de estatistica, com enfase em inferencia Bayesiana, estatistica aplicada a medicina,a engenharia e a economia, analise de sobrevivencia e confiabilidade, probabilidade, planejamento de experimentos, inferencia estatistica, analise multivariada e processos estocasticos aplicados.Orientou 15 teses de doutoramento, 63 dissertações de mestrado,14 monografias de especialização e diversos trabalhos de graduação.Grande ênfase em pesquisa na área de estatística aplicada com publicações em diversos periodicos nacionais e internacionais (como por exemplo, Statistics in Medicine, Communications in Statistics, Statistics,The Statistician, Biometrical Journal, Annals of the Institute of Statistical Mathematics, Computational Statistics and Data Analysis,Journal of Biopharmaceutical Statistics, Journal of Applied Statistics, Brazilian Journal of Probability and Statistics, Probability and Statistics Letters,Estadistica, Statistical Methods, Revista de Matematica e Estatistica, Brazilian Journal of Epidemiology,Memorias do Instituto Oswaldo Cruz,Journal of Applied Statistical Science,Applied Economics, Journal of Italian Statistical Society, Environmetrics entre outras).Possui comunicações cientificas com artigos completos e resumos publicados em destacados congressos nacionais e internacionais.(15/08/2006)(16/08/2006) (Fonte: Currículo Lattes)
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Modelagem matemática, quando fundamentada em bases sólidas da biologia, permite descrever quantitativamente fenômenos biológicos. Em se tratando de áreas da biologia que estudam transmissão de doenças, os agentes envolvidos são diferentes espécies de animais e parasitas. Métodos de modelagem matemática envolvendo populações e regras de fluxo entre as sub-populações (conforme, por exemplo,…
Desenvolver metodologia Bayesiana aplicada para dados de sobrevivência médicos ou de engenharia na presença de covariáveis. Em geral podemos ter funções de risco com formas mais complexas do que os modelos tradicionais apresentam. Nesta direção vamos incluir modelos com forma de risco crescentes e decrescentes (forma de banheira),riscos multimodais,riscos crescentes e constantes (dados co…
Dados composicionais consistem de vetores conhecidos como composições cujos componentes são positivos e definidos no intervalo (0,1) representando proporções ou frações de um "todo". A soma desses componentes deve ser igual a um. Os dados composicionais estão presentes em diferentes áreas, como na geologia, ecologia, economia, medicina entre muitos outros. Desta forma há um grande interes…
Os modelos compartimentais têm sido amplamente utilizados paramodelar epidemias. Nestes métodos o tempo de transição tem sido freqüentementemodelados com distribuiçãoo exponencial. Embora esta suposiçãoo simplique bastante a estimaçãodo modelo, nem sempre é uma aproximaçãoo razoável.Vários métodos têm sido propostos na literatura para estimar os modelos, sendoos mais aplicados, estimadore…
Neste projeto serão apresentados alguns tipos de modelo de "fragilidade" para a análise de dados longitudinais de Poisson na presença de covariáveis. Estes modelos incorporam a variabilidade extra-Poisson e capturam uma possível correlação entre as contagens para o mesmo indivíduo. Para cada modelo será feita uma análise Bayesiana Hierárquica considerando os métodos MCMC (Markov Chain Mon…
Desenvolver técnicas de análise estatística para modelos de sobrevivência com função de risco multimodal. Para isso, vamos usar técnicas Bayesianas com simulação de Monte Cario em cadeias de Markov. Diferentes formas paramétricas da função de risco serão estudadas. Também vamos considerar técnicas Bayesianas de discriminação de modelos a partir da distribuição preditiva. Dados reais serão…
Muitos modelos paramétricos usados em análise de sobrevivência podem envolver muitos parâmetros, dados censurados (censuras à direita ou por intervalo) e covariáveis. Nesses modelos utilizaremos algoritmos MCMC para a obtenção de inferências de interesse e validação do modelo. Também estudaremos reparametrizações. (AU)
Desenvolver análise estatística sob o enfoque Bayesiano para dados de confiabilidade de software, considerando métodos numéricos e de aproximações para achar as quantidades a posteriori e preditivas de interesse. Formular novos modelos, reparametrizações e técnicas de discriminação para os modelos existentes em confiabilidade de software. (AU)