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: Peru
Possui graduação em Estadística - Universidad Nacional Mayor de San Marcos (Dezembro, 2000), mestrado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (Julho, 2010), Doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (Abril, 2014). Pós-Doutorado.na Université Paris-Ouest-Nanterre-La Défense, MODAL'X - PARIS, França (2025). Atualmente líder do Grupo de Pesquisa "Modelagem estatística para dados complexos" e professor adjunto, Nível IV, da Universidade Federal de Pernambuco (Desde Novembro, 2015), atuando principalmente nos seguintes temas: censored regression model, scale mixtures of skew-normal distributions, bayesian analysis, scale mixtures of normal distributions e nonlinear regression models.ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-4510-639X (Fonte: Currículo Lattes)
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Este projeto tem como objetivo apresentar um estudo de inferência clássica e Bayesiana em modelos com error nas variáveis para dados censurados sob a classe de distribuições de misturas da escala normal (SMN). Desenvolveremos algoritmos do tipo EM e do tipo amostrador de Gibbs para proceder com inferência clássica e Bayesiana, respectivamente. No processo de estimação, usaremos o algorit…
Assumir que as observações seguem uma distribuição normal (ou simétrica) é uma suposição rotineira em modelos com efeitos aleatórios (Choy e Smith, 1997; Rosa et al., 2004; Osorio, 2006). No entanto, esta suposição pode ser não realista, ocultando importantes características da variação que está presente nos dados. Assim, é conveniente considerar famílias paramétricas de distribuiç…
Nos últimos anos, os modelos de regressão censurada, modelos com erros nas variáveis, dados de séries temporais ou análise de dados com caudas pesadas podem ser significativamente melhorada e/ou validados com as técnicas baseadas em reamostragem. Assim, em cada categoria de problemas de modelagem de uma questão fundamental é o de ser capaz de estudar melhor as distribuições dos estimadore…
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