Possui graduação ( Bacharelado e Licenciatura) em Matematica pela Universidade de São Paulo (1963), mestrado em Statistics (MA) - University of California, Berkeley (1971) e doutorado em Statistics (Ph.D)- University of California, Berkeley (1972). Atualmente é Professor Senior do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, atuando principalmente nos seguintes temas: séries temporais, análise de ondaletas e aplicações em Atuária , Finanças, Ciências Físicas e Biomédicas. (Fonte: Currículo Lattes)
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O projeto é uma progressão natural do projeto temático 18/04654-9 intitulado Séries Temporais, Ondaletas e Dados de Alta Dimensão, vigente de primeiro de setembro de 2018 a trinta de agosto de 2023, o mais recente de uma sequência de projetos temáticos fomentados pela FAPESP há duas décadas. As metodologias desenvolvidas terão aplicação em áreas como Medicina, Finanças, Biologia, Física,…
O projeto é uma progressão natural do projeto temático 13/00506-1 intitulado Séries Temporais, Ondaletas e Análise de Dados Funcionais, de 01/07/2013a 30/06/2018. As metodologias têm aplicações potenciais e efetivas em áreas como Medicina, Biologia, Física, Química, Finanças, Engenharias etc. Elas devem resolver problemas teóricos e aplicados, nos seguintes tópicos, que estão fortemente l…
Neste projeto investigaremos metodologias de séries temporais, ondaletas e análise de dados funcionais, com aplicações potenciais em diversas áreas, como Medicina, Biologia, Ciências Físicas, Química, Ciências Atuariais, Finanças etc. Estas metodologias têm por objetivo resolver problemas teóricos e aplicados importantes, relacionados aos seguintes tópicos de pesquisa, que estão fortement…
O programa do 19 Sinape é composto por:1) 4 minicursos2) 6 sessões temáticas3) Conferências4) Comunicaçoes orais5) Comunicações via posters (AU)
Um objetivo importante é o estabelecimento de relações de dependência entre duas ou mais variáveis, e cópulas podem ser úteis nessa tarefa. Em muitas situações, as marginais são conhecidas (ou podem ser estimadas) e a distribuição conjunta é desconhecida, ou pode ser difícil de ser estimada. De maneira simples, uma cópula é uma função (na realidade, uma função de distribuição especial) qu…
Sabe-se que as técnicas frequentemente usadas em Ciência de Dados (CD) aplicam-se a amostras de variáveis independentes e identicamente distribuídas (IID). Quando temos séries temporais, nas quais há correlação entre as observações, essas técnicas, não produzem resultados confiáveis. Isso é verdade, em particular, para técnicas de classificação e agrupamentos (clustering). O objetivo é e…
Os modelos fatoriais são extensivamente usados como um recurso para reduzir a dimensionalidadee para explicar a estrutura de variância comum em conjuntos de dados multivariados que descrevem sua relação de covariação em termos de um número reduzido de variáveis aleatórias não observáveis, chamados fatores. No contexto de séries temporais multivariadas, a análise da estrutura de covariânci…
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…
Os preços de ações costumam se comportar como passeio aleatório e modelos ARMA-APARCH usualmente são ajustados para os log-retornos de ações, pois apresentam heterocedasticidade. Previsões para 1 a 5 dias serão obtidas a partir dos modelos APARCH e técnicas de alisamento exponencial, juntamente com intervalos de previsão, e também usando redes neurais como a LSTM. Tais previsões serão uti…
O projeto consiste em desenvolver duas metodologias para o problema de deformação em séries temporais espaciais. Uma baseada em um modelo no espaço-tempo, que envolve a função de correlação espacial, usando expansão em bases de funções e, outra, expandindo diretamente a função de mapeamento em bases ortogonais. (AU)
CV Lattes
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