Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica

RONALDO DIAS

possui graduação em Estatistica pela Universidade Federal de São Carlos (1985), mestrado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (1988), doutorado em Estatistica - University of Wisconsin - Madison (1994) e Pós-Doutorado na University of California-Berkeley. Atualmente é professor Titular MS-6, da Universidade Estadual de Campinas. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Estatística, atuando principalmente nos seguintes temas: Functional Data Analysis, Nonparametric regression curve estimation, stochastic simulation and nonparametric inference for stochastic processes. Interesse nas aplicações destes métodos em: Classification and Statistical Learning. Elected member of ISI - International Statistics Institute. IMS - Institute of Mathematical Statistics, council member.

Currículo Lattes (atualizado em 03/05/2024 10:34:27) Departamento: Departamento de Estatística Bolsa CNPq: Período(s) de Análise: 2000-2024 Endereço: Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática Estatística e Ciência da Computação. Cidade Universitaria Zeferino Vaz CEP 13081-970 - Campinas, SP. Área(s) de Atuação: Ciências Exatas e da Terra :: Probabilidade e Estatística :: Estatística Ciências Exatas e da Terra :: Probabilidade e Estatística :: Estatística :: Inferência Não-Paramétrica Ciências Exatas e da Terra :: Probabilidade e Estatística :: Estatística :: Regressão e Correlação Citações: Google Acadêmico Formação Acadêmica: Graduação: Estatistica , Universidade Federal de São Carlos, 1981-1985 Mestrado: Estatística , Universidade Estadual de Campinas, 1987-1988 Doutorado: Estatistica , University of Wisconsin - Madison, 1989-1994 Pós-doutorado: , University of California, Berkeley, 1999-2000 Livre Docência: Inferência Não Paramétrica usando Splines , Universidade Estadual de Campinas, 1999 Rank de colaboração: 81 Colaborações Endógenas: ADRIANO ZANIN ZAMBOM: 1 ALUISIO DE SOUZA PINHEIRO: 12 LUIZ KOODI HOTTA: 12 MAURICIO ENRIQUE ZEVALLOS HERENCIA: 1 NANCY LOPES GARCIA: 14 SAMARA FLAMINI KIIHL: 1 VICTOR HUGO LACHOS DAVILA: 1

Atenção:As informações de produção listadas a seguir referem-se exclusivamente ao período de análise considerado no presente relatório, bem como ao período, ou períodos, em que o membro estadiou na instituição. Para verificar a produção completa do membro, consulte o seu Currículo Lattes.

Produção Bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos

• DIAS, R. A review of non-parametric curve estimation methods with application to Econometrics.. Economia (Campinas) (ISSN: 15177580). v. 2. n. 1. 2002.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GAMERMAN, D. A Bayesian approach to Hybrid splines nonparametric regression.. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION (ISSN: 00949655). v. 72. n. 04. 2002.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Nonparametric Econometric. Brazilian review of econometrics (ISSN: 19802447). v. 22. 2002.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GARCIA, N. L. A spline Approach to Nonparametric test of Hypotheses. Revista Brasileira de Probabilidade e Estatística (ISSN: 01030752). v. 18. n. 1. 2005.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; RUBESAM, A. Alocação de Clientes em Grupos Usando Classificação via Boosting : Uma Comparação com os Métodos Tradicionais de Classificação.. Revista Brasileira de Estatística (ISSN: 00347175). v. 64. n. 221. 2004.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; ANSELMO, C.; GARCIA, N. L. Adaptive Basis Selection for Functional Data Analysis via Stochastic Penalization. Computational & Applied Mathematics (ISSN: 01018205). v. 24. n. 2. 2005.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; FERREIRA, C.; GARCIA, N. L. Penalized maximum likelihood estimation for a function of the intensity of a Poisson point process.. Statistical Inference for Stochastic Processes (ISSN: 13870874). v. 11. 2008.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GARCIA, N. L. Consistent estimator for Basis selection based on proxy of the Kullback-Leibler distance. Journal of Econometrics (ISSN: 03044076). v. 141. 2007.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GARCIA, N. L.; Martarelli, A Non-parametric estimation for aggregated functional data for electric load monitoring. ENVIRONMETRICS (ISSN: 11804009). v. 20. 2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GARCIA, N. L.; Zambom, A. Z. A penalized nonparametric method for nonlinear constrained optimization based on noisy data. Computational Optimization and Applications (ISSN: 09266003). v. 45. 2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GARCIA, N. L.; Zambom, Adriano Z. Monte Carlo algorithm for trajectory optimization based on Markovian readings. Computational Optimization and Applications (ISSN: 09266003). v. 51. 2012.

  [ Google | Google Scholar ]
• Lopes, H.; Dias, Ronaldo Bayesian mixture of parametric and nonparametric density estimation-A misspecification problem. Brazilian review of econometrics (ISSN: 19802447). v. 31. 2011.

  [ Google | Google Scholar ]
• Zambom, A. Z.; DIAS, R. A Review of Kernel Density Estimation with Applications to Econometrics. International Econometric Review (ISSN: 13088793). v. 5. 2013.

  [ Google | Google Scholar ]
• DAVILA, V. H. L.; FERREIRA, G.; CASTRO, L.; DIAS, R. Bayesian modeling of autoregressive partial linear models with scale mixture of normal errors. Journal of Applied Statistics (ISSN: 02664763). v. 40. 2013.

  [ Google | Google Scholar ]
• Dias, Ronaldo; Garcia, Nancy L.; SCHMIDT, ALEXANDRA M. A Hierarchical Model for Aggregated Functional Data. Technometrics (ISSN: 00401706). v. 55. 2013.

  [ Google | Google Scholar ]
• Dias, Ronaldo; Garcia, Nancy L.; LUDWIG, GUILHERME; SARAIVA, MARLEY A. Aggregated functional data model for near-infrared spectroscopy calibration and prediction. Journal of Applied Statistics (ISSN: 02664763). v. 42. 2014.

  [ Google | Google Scholar ]
• COLLAZOS, JULIAN A.A.; DIAS, R.; ZAMBOM, A. Z. Consistent variable selection for functional regression models. Journal of Multivariate Analysis (ISSN: 0047259X). v. 146. 2016.

  [ Google | Google Scholar ]
• ZAMBOM, A. Z.; COLLAZOS, JULIAN A. A.; DIAS, R. Constrained optimization with stochastic feasibility regions applied to vehicle path planning. JOURNAL OF GLOBAL OPTIMIZATION (ISSN: 09255001). v. 64. 2016.

  [ Google | Google Scholar ]
• ZAMBOM, ADRIANO ZANIN; COLLAZOS, JULIAN A. A.; Dias, Ronaldo Functional data clustering via hypothesis testing k-means. COMPUTATIONAL STATISTICS (ISSN: 09434062). v. 34. 2019.

  [ Google | Google Scholar ]
• LENZI, A.; Souza; DIAS, R.; GARCIA, NANCY L.; HECKMAN, NANCY Analysis of aggregated functional data from mixed populations with application to energy consumption. ENVIRONMETRICS (ISSN: 11804009). v. 28. 2017.

  [ Google | Google Scholar ]
• Zambom, A. Z.; WANG, Q.; DIAS, R. Basis Approach to Surface Clustering. Statistics, Optimization and Information Computing (ISSN: 2311004X). v. 10. 2022.

  [ Google | Google Scholar ]
• Zambom, A. Z.; COLLAZOS, J. A. A.; Dias, Ronaldo Selection of the Number of Clusters in Functional Data Analysis. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION (ISSN: 00949655). v. 1. 2022.

  [ Google | Google Scholar ]
• AWE, O. O.; DIAS, R. Comparative Analysis of ARIMA and Artificial Neural Network Techniques for Forecasting Non-Stationary Agricultural Output Time Series. Agris on-line Papers in Economics and Informatics (ISSN: 18041930). v. XIV. 2022.

  [ Google | Google Scholar ]
• COLLAZOS, JULIAN A. A.; DIAS, R.; MEDEIROS, M. C. Modeling the Evolution of Deaths from Infectious Diseases with Functional Data Models: The Case of COVID-19 in Brazil. Statistics in Medicine (ISSN: 10970258). v. 7. 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• SOUSA, P. H. T. O.; Souza; DIAS, R. Bayesian adaptive selection of basis functions for functional data representation. Journal of Applied Statistics (ISSN: 02664763). v. 1. 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• AWE, O. O.; DUKHI, N.; DIAS, R. Shrinkage heteroscedastic discriminant algorithms for classifying multi-class high-dimensional data: Insights from a national health survey. Machine Learning with Applications (ISSN: 26668270). v. 12. 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• ZANINI, C.; Migon, H. S.; DIAS, R. Variational inference for Bayesian bridge regression. STATISTICS AND COMPUTING (ISSN: 09603174). v. 34. 2024.

  [ Google | Google Scholar ]
• ALVES, L.; DIAS, R.; Migon, H. S. Variational Bayesian Lasso for spline regression. COMPUTATIONAL STATISTICS (ISSN: 09434062). v. 1. 2024.

  [ Google | Google Scholar ]
• XIAN, C.; Souza; JEWELL, J.; DIAS, R. Clustering functional data via variational inference. Advances In Data Analysis And Classification (ISSN: 18625355). v. 1. 2024.

  [ Google | Google Scholar ]

Livros publicados/organizados ou edições

• Souza; Dias, Ronaldo Introducao a Analise de Dados Funcionais. 2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Nonparametric Estimation: Smoothing and Data Visualization. 2011.

  [ Google | Google Scholar ]
• AWE, O. O.; DIAS, R. Sustainable Statistical and Data Science Methods and Practices. 2024.

  [ Google | Google Scholar ]

Resumos publicados em anais de congressos

• DIAS, R. A Bayesian approach to hybrid splines non-parametric regression. 2001.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Adaptive Nonparametric Estimation for Interacting Point Process. 2001.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. A Review of Non-parametric Curve Estimation Methods with Application to Econometrics. 2001.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. A Bayesian Approach to Adaptive Basis Functions on Functional Data Analysis. 2002.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GARCIA, N. L. Consistent estimator for Basis selection based on proxy of the Kullback-Leibler distance. 2006.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Nonparametric Test of hypotheses for the closeness of two unkown densities. 2002.

  [ Google | Google Scholar ]

Apresentações de Trabalho

• DIAS, R.; GARCIA, N. L.; Schmidt, A. M. Hierarchical Model For Aggregated Functional Data. 2012.

  [ Google | Google Scholar ]
• Lopes, H.; DIAS, R.; Schmidt, A. M. Bayesian Mixture of parametric and nonparametric density estimation: A misspecification Problem. 2011.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GARCIA, N. L.; Zambom, A. Z. A penalized nonparametric method for nonlinear constrained optimization based on. 2009.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GARCIA, N. L.; Zambom, A. Z. Monte Carlo algorithm for trajectory optimization based on Markovian readings. 2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GARCIA, N. L.; Schmidt, A. M. A Hierarchical Model for Aggregated Functional Data: Abayesian Approach. 2013.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GARCIA, N. L.; ALEXANDRA, A Hierarchical Model for Aggregated Functional Data. 2013.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GARCIA, N. L.; ALEXANDRA, Modeling Aggregate Funcional Data. 2014.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; Souza; LENZI, A.; HECKMAN, N.; GARCIA, N. L. Analysis of Aggregated Functional Data from Mixed Populations with Application to Energy Consumption. 2014.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; LUDWIG, G.; SAMPSON, P.; HECKMAN, N.; GARCIA, N. L. A bit of splines, deformation, diffeomorphism, non-euclidean metrics toward spatial temporal processes. 2017.

  [ Google | Google Scholar ]
• LENZI, A.; Souza; DIAS, R.; GARCIA, NANCY L.; HECKMAN, NANCY Analysis of Aggregated Functional Data from Mixed Populations with Application to Energy Consumption. 2015.

  [ Google | Google Scholar ]
• Zambom, A. Z.; COLLAZOS, JULIAN A. A.; DIAS, R.; GARCIA, NANCY L.; HECKMAN, NANCY Functional Data Clustering via Hypothesis Testing K-means. 2019.

  [ Google | Google Scholar ]
• Zambom, A. Z.; COLLAZOS, JULIAN A. A.; DIAS, R.; GARCIA, NANCY L.; HECKMAN, NANCY Selection of the Number of Clusters in Functional Data Analysis. 2020.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; COLLAZOS, JULIAN A. A.; DIAS, R.; GARCIA, NANCY L.; HECKMAN, NANCY A Bayesian Approach to Multivariate H-spline Nonparametric Regression. 2010.

  [ Google | Google Scholar ]

Demais tipos de produção bibliográfica

• DIAS, R.; GARCIA, N. L.; Martarelli, A Non-Parametric Estimation for Aggregated Functional Data for Electric Non-Parametric Estimation for Aggregated Functional Data for Electric. 2007.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GARCIA, N. L.; Zambom, A. Z. An Optimal Path for an Autonomous Vehicle: A Nonparametric Approach. 2007.

  [ Google | Google Scholar ]

Produção Técnica

Softwares sem registro de patente

• DIAS, R. Density estimation via proxy of the Kullback-Leibler distance. 2000.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; GAMERMAN, D. A Bayesian approach to Hybrid splines nonparametric regression. 2000.

  [ Google | Google Scholar ]

Orientações

Orientações de Pós-Doutorado

• Olushina Olawale Awe, Ronaldo Dias () . POS_DOUTORADO. . 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• ALEXANDER BURBANO MORENO, Ronaldo Dias () . POS_DOUTORADO. Em andamento. 2024.

  [ Google | Google Scholar ]

Orientações de Doutorado

• Adeilton Pedro de Alcantara , Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Inferência não paramétrica baseada no método H-splines para a intensidade de processos de Poisson não homogêneos. DOUTORADO. . 2012.

  [ Google | Google Scholar ]
• Saulo Almeida Morelatto , Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Inferência Estatística para Regressão Múltipla H-Splines. DOUTORADO. . 2014.

  [ Google | Google Scholar ]
• Pedro Henrique Toledo de Oliveira Sousa , Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Uma abordagem Bayesiana para representação de dados funcionais e seleção de variáveis em regressão funcional. DOUTORADO. . 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• Yangyang Chen, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Modelos espaciais temporais via ondaletas. DOUTORADO. . 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• Julian Alfonso A. Collazos , Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Curve Estimation: Optimization, Variable Selection and Clustering Data. DOUTORADO. . 2015.

  [ Google | Google Scholar ]

Orientações de Mestrado

• Cezar Augusto de Freitas Anselmo , Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Seleção Adaptativa de Funções de Bases em Anaálise Dados Funcionais via Penalização Estocástica. MESTRADO. . 2003.

  [ Google | Google Scholar ]
• Clecio Ferreira, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Estimacao de Maxima verossimilhanca penalizada para funcoes de regressao com erros perpendiculares. MESTRADO. . 2003.

  [ Google | Google Scholar ]
• Alexandre Rubesam , Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Estimacao Nao parametrica aplicada a problemas de Classificacao. MESTRADO. . 2004.

  [ Google | Google Scholar ]
• Fernando Ferraz do Nascimento , Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Uma metodologia Semi-Parametrica para IBNR. MESTRADO. . 2006.

  [ Google | Google Scholar ]
• Camila Pedroso Estevam de Souza , Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Testes de hipóteses para dados funcionais baseados em distâncias: um estudo usando splines.. MESTRADO. . 2008.

  [ Google | Google Scholar ]
• José Clelto Barros Gomes , Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Estimação não-paramétrica para função de covariância espacial de processos gaussianos espaciais. MESTRADO. . 2009.

  [ Google | Google Scholar ]
• Marley Apolinario Saraiva , Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Análise não-paramétrica de dados funcionais: uma aplicação à quimiometria. MESTRADO. . 2009.

  [ Google | Google Scholar ]
• Rafaela Horacina Silva Rocha, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Modelo de Risco Controlado por Resseguro e Desigualdades para a Probabilidade de Ruína. MESTRADO. . 2013.

  [ Google | Google Scholar ]

Orientações de Iniciação Científica

• Bruna Basso, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Um modelo Estatistico para IBNR. INICIACAO_CIENTIFICA. . 2003.

  [ Google | Google Scholar ]
• Camila Estevam, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Teste Nao Parametrico de Hipoteses. INICIACAO_CIENTIFICA. . 2003.

  [ Google | Google Scholar ]
• Bruna Basso, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Um modelo Estatistico para IBNR. INICIACAO_CIENTIFICA. . 2004.

  [ Google | Google Scholar ]
• Camila Estevam, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Teste nao Parametrico de hipoteses para proximidade de duas Distribuicoes. INICIACAO_CIENTIFICA. . 2004.

  [ Google | Google Scholar ]
• Guilherme Dean Pelegrina, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Modelos Probabilisticos com Aplicações a Engenharia.. INICIACAO_CIENTIFICA. . 2009.

  [ Google | Google Scholar ]
• Nathan Oliveira Carvalho da Silva, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Tópicos em Aprendizado Estat'sitico de Máquinas. INICIACAO_CIENTIFICA. . 2022.

  [ Google | Google Scholar ]
• Letícia Miyuki Tanaka Yamane, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Aprendizado Estatístico de Máquinas: Um link entre Estatística, Matemática Aplicada e Computação. INICIACAO_CIENTIFICA. . 2022.

  [ Google | Google Scholar ]
• Guilherme Filizatti Ramalho, Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Aprendizado Estatístico de Máquinas: Um "link" entre Estatística, Matemática e Computação.. INICIACAO_CIENTIFICA. Em andamento. 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• Nathan Titonelli Leonardo, Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Aprendizado Estatístico de Máquinas: Um "link" entre Estatística, Matemática e Computação.. INICIACAO_CIENTIFICA. Em andamento. 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• Mauro Moledo, Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Aprendizado Estatístico de Máquinas: Um "link" entre Estatística, Matemática e Computação.. INICIACAO_CIENTIFICA. Em andamento. 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• André Ribeiro Do Valle Pereira, Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Aprendizado Estatístico de Máquinas: Um "link" entre Estatística, Matemática e Computação.. INICIACAO_CIENTIFICA. Em andamento. 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• Carlos Daniel De Lima Brasil, Ronaldo Dias (ORIENTADOR_PRINCIPAL) Aprendizado Estatístico de Máquinas: Um "link" entre Estatística, Matemática e Computação.. INICIACAO_CIENTIFICA. Em andamento. 2023.

  [ Google | Google Scholar ]

Orientações de Monografia de Conclusão de Curso de Aperfeiçoamento e Especialização

• Anna Gabriella Breganholi de Almeida, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Uma abordagem bilingue na identificação de sentimentos em tweets: Classificação de tweets em sentimentos positivos e negativos. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2020.

  [ Google | Google Scholar ]
• FABIANA DOS SANTOS DE OLIVEIRA, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Estudo de modelos de classificação aplicados à análise de dados de arrecadação de ICMS do Estado de São Paulo. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2020.

  [ Google | Google Scholar ]
• Lucas Lukasavicus Silva, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Título do trabalho: Análise de Crédito Automática com Dados Macroeconômicos. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2020.

  [ Google | Google Scholar ]
• Marco Túlio de Carvalho, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Métodos de aprendizado de máquina para classificação das receitas na forma da apuração do resultado primário em um cenário de múltiplas classes desbalanceadas: Orçamento Geral da União. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2020.

  [ Google | Google Scholar ]
• Nilton Mitsuo Iinuma, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Aplicação de algoritmos de classificação: Aprendizado supervisionado para análise da polarização do cenário político brasileiro. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2020.

  [ Google | Google Scholar ]
• Rafael Gomes da Silva Rocha, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Desigualdade Social e seus efeitos nos Índices de Violência Urbana. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2020.

  [ Google | Google Scholar ]
• Ariel Aizemberg Avritchir, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Aplicação de técnicas de aprendizado não supervisionado para segmentação de perfis de redes sociais. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2021.

  [ Google | Google Scholar ]
• Carlos Roberto de Oliveira Ferreira Filho, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Detecção preventiva de anomalias em estradas de mineradoras. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2021.

  [ Google | Google Scholar ]
• Jefferson de Souza Martins, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Utilização de Técnicas de Regressão Linear para Previsão de Vendas aplicadas aos dados de uma Consultoria de Tecnologia. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2021.

  [ Google | Google Scholar ]
• Análise Funcional de Dados para Ensaios de Proficiência, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Análise Funcional de Dados para Ensaios de Proficiência. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2021.

  [ Google | Google Scholar ]
• Talles Villalva, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Modelo de seleção de ações no longo prazo, baseado em indicadores fundamentalistas.. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2021.

  [ Google | Google Scholar ]
• Mauricio Sobrinho, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Técnicas Estatísticas de Aprendizado de Máquina e Reconhecimento de Padrões Aplicadas à Análise Não-Supervisionada e Semi-Supervisionada de Dados de Crédito. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2021.

  [ Google | Google Scholar ]
• Fernando Olmedo, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Regressão Multivariada Aplicada à Predição de Faturamento. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2021.

  [ Google | Google Scholar ]
• Jackson Antonio dos Santos, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Prevenção de reclamações em cartões de crédito: uma análise preditiva baseada em técnicas de processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina aplicado nas iterações dos clientes. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• Carlos Alberto Barbosa Junior, Ronaldo Dias (CO_ORIENTADOR) Modelo preditivo de tempo de execução de projetos do segmento de óleo e gás - Um estudo de caso na indústria metalmecânica. MONOGRAFIA_DE_CONCLUSAO_DE_CURSO_APERFEICOAMENTO_E_ESPECIALIZACAO. . 2023.

  [ Google | Google Scholar ]

Participações em Bancas

Participações em Banca de Concursos Públicos

• Concurso Publico. Processo Seletivo. CONCURSO_PUBLICO. Universidade Federal de Minas Gerais.DIAS, R.; SOARES, F.; FERREIRA, M.2004.

  [ Google | Google Scholar ]
• Concurso Publico. Processo Seletivo. CONCURSO_PUBLICO. Universidade de São Paulo.BRANCO, M.; ALEXANDRA,; Cribari-Neto; NEVES, E. J.; DIAS, R.2008.

  [ Google | Google Scholar ]
• Concurso Público para Professor Adjunto. CONCURSO_PUBLICO. Universidade Federal do Rio de Janeiro.Migon, H. S.; Bonfarine; Achcar; DIAS, R.; Moura, F. A. S.2009.

  [ Google | Google Scholar ]

Outras Participações em Bancas Julgadoras

• Concurso de Teses de Mestrado em Estatistica. OUTRAS_BANCAS_JULGADORAS. Universidade de São Paulo.DIAS, R.; DOREA, C.; VASCONCELOS, K. L. P.2002.

  [ Google | Google Scholar ]
• Modelos Hierarquicos Bayesianos para Dados Funcionais. OUTRAS_BANCAS_JULGADORAS. Universidade Federal do Rio de Janeiro.Paez, M. S.; ALEXANDRA,; GAMERMAN, D.; DIAS, R.2012.

  [ Google | Google Scholar ]

Participações em Banca de Doutorado

• Adonirio Panzieri Filho. Teoria de Valores Extremos Aplicada a Financas: Dois Ensaios. DOUTORADO. Administracao de Empresas. Fundacao Getulio Vargas.DIAS, R.2001.

  [ Google | Google Scholar ]
• Maria Regina Madruga Tavares. Teste de Significancia: Uma proposta genuinamente Bayesiana. DOUTORADO. Estatística. Universidade de São Paulo.DIAS, R.; Bonfarine; Achcar; Souza2002.

  [ Google | Google Scholar ]
• Adriano Polpo de Campos. Analise de Sobreviviencia de um Sitema em Paralelo:Uma perpectiva Bayesiana nao-parametrica. DOUTORADO. Estatística. Universidade de São Paulo.DIAS, R.; DOREA, C.; FERREIRA, M.; DANTAS, C. A. B.; BORGES, W. S.2005.

  [ Google | Google Scholar ]
• RAMIRO RUIZ CÁRDENAS. Desenho Ótimo de Redes de Estações Monitoradas. DOUTORADO. Estatística. Universidade Federal do Rio de Janeiro.DIAS, R.; FERREIRA, M.2007.

  [ Google | Google Scholar ]
• Geraldo Marcelo da Cunha. Modelos de Convolução para Dados Espaçõs-Temporais. DOUTORADO. Estatística. Universidade Federal do Rio de Janeiro.DIAS, R.; Lopes, H.; Salazar Gonzales, E.; Paez, M. S.; GAMERMAN, D.2009.

  [ Google | Google Scholar ]
• German Mauricio Ibacache Pulgar. Modelos Mistos Aditivos Semiparametricos de Contornos Elipticos. DOUTORADO. Estatística. Universidade de São Paulo.Paula, G. A.; GIAMPAOLI, V.; DIAS, R.; Gimenez, P. C.; Rojas, M.J.G.2009.

  [ Google | Google Scholar ]
• Ana Carolina Cintra Nunes Mafra. O uso de modelagem multinomial na estimacao espacial do risco em estudos epidemiologicos. DOUTORADO. Doutorado em Ciências Médicas. Universidade Estadual de Campinas.Cordeiro, R.C.; Codeço, C. T.; Singer, J.M.; Moreira-Filho, D. C.; DIAS, R.2011.

  [ Google | Google Scholar ]
• Thais Rotsen Correa. Sistemas Prospectivos para Vigilância Espaço-tempo. DOUTORADO. Estatística. Universidade Federal de Minas Gerais.Assuncao, R.; Franco, G. C.; Costa, M. A.; DIAS, R.; LOUZADA-NETO, F.2011.

  [ Google | Google Scholar ]
• joaquim Henriques Vianna Neto. Incluindo Covariáveis na Estrutura de Covariância de Processos Espaciais. DOUTORADO. Estatística. Universidade Federal do Rio de Janeiro.ALEXANDRA,; DIAS, R.; Ribeiro Jr., P. J.; Paez, M. S.; Migon, H. S.2012.

  [ Google | Google Scholar ]
• Michel Helcias Montoril. Modelos de Regressão com Coeficientes Funcionais para Séries Temporais. DOUTORADO. Estatística. Universidade de São Paulo.MORETTIN, P. A.; CHIANN, C.; DIAS, R.; SATO, J. R.; Pinheiro, A.2013.

  [ Google | Google Scholar ]
• Josiane da Silva Cordeiro Coelho. Modelos Hierarquicos Funcional e Dinamico. DOUTORADO. Estatística. Universidade Federal do Rio de Janeiro.Schmidt, A. M.; Migon, H. S.; GAMERMAN, D.; FONSECA, T.; LOUZADA-NETO, F.; DIAS, R.2014.

  [ Google | Google Scholar ]
• Igor Assis Braga. ?Estimação estocástica da razão de densidades e sua aplicação em seleção de atributos. DOUTORADO. Ciencia da Computacao. Universidade de São Paulo.MONARD, M. C.; MELO, R. F.; GOSMAN, F.; ZADROSNY, B.; DIAS, R.2014.

  [ Google | Google Scholar ]
• Jose Alejandro Gonzales Campos. Estatistica e a Teoria de Conjuntos Fuzzy. DOUTORADO. Estatística. Universidade Estadual de Campinas.DAVILA, V. H. L.; Dias, Ronaldo; LABRA, F. E. V.; LESKOW, J.; GALEA, M.2015.

  [ Google | Google Scholar ]
• Marcio Augusto Diniz. Modelos Bayesianos Semi-Paramétricos para dados binários. DOUTORADO. Estatística. Universidade de São Paulo.DANTAS, C. A. B.; MASSAD, E.; STRUCHINER, C. J.; DIAS, R.; Polpo, A.2015.

  [ Google | Google Scholar ]
• LETICIA CAVALARI PINHEIRO. LORC: Classificação supervisionada baseada em grafos esparsos, robusta para dados com ruído no rótulo. DOUTORADO. Estatística. Universidade Federal de Minas Gerais.Assuncao, R.; DIAS, R.; RODRIGUES, A. L.; PRATES, M. O.; MAYRINK, V. D.2015.

  [ Google | Google Scholar ]
• KIm Samekima Macarenhas Lopes. Covariância Direcionada de Ondaletas para Processos Localmente Estacionários. DOUTORADO. Estatística. Universidade de São Paulo.MORETTIN, P. A.; DIAS, R.; Pinheiro, A.; CHIANN, C.; PORTO, R. F.2018.

  [ Google | Google Scholar ]
• Rodney Vasconcelos Fonseca. Modelos de Análise de Dados Funcionais por Ondaletas: Fundamentos e Aplicações. DOUTORADO. Estatística. Universidade Estadual de Campinas.Pinheiro, A.; HOTTA, L. K.; DIAS, R.; MORETTIN, P. A.; CHIANN, C.2021.

  [ Google | Google Scholar ]
• Dalton Ieda Fazanaro. Um Método de Engenharia de Conhecimento em Redes Bayesianas para Redução de Espaços Amostrais. DOUTORADO. Ciência da Computação. Universidade Estadual de Campinas.PEDRINI, H.; ZUANETTI, D. A.; EHLERS, R. S.; COZMAN, F. G.; DIAS, R.2021.

  [ Google | Google Scholar ]

Participações em Banca de Mestrado

• Anderson C. O. Motta. Modulos de Espaco de Estados e o Modelo de Volatilidade Estocastico. MESTRADO. . .DIAS, R.2001.

  [ Google | Google Scholar ]
• Cillene da Silva Nunes de Souza. O uso de metodos MCMC para analise Bayesiana de dados de Sobrevivencia na presenca de covariaveis. MESTRADO. Estatística. Universidade de São Paulo.DIAS, R.2001.

  [ Google | Google Scholar ]
• Nilton Jose Neves Cordeiro. Modelos Univariados de Previsao da Dinamica Inflacionaria Brasileira. MESTRADO. Estatistica. Universidade Federal de Pernambuco.DIAS, R.; Cribari-Neto; VASCONCELOS, K. L. P.2002.

  [ Google | Google Scholar ]
• Gianni Yanaguibashi. Utilizacao da regressao quantilica local na construcao de curvas de referencia. MESTRADO. Estatística. Universidade de São Paulo.DIAS, R.; ANDRE, C. D. S.; PERES, C. A.2005.

  [ Google | Google Scholar ]
• Fabio Alexander Fajardo Molinares. Estimacão Robusta em Processos de Memória Longa na Presenca de Outliers aditivos. MESTRADO. Estatistica. Universidade Federal de Pernambuco.Cribari-Neto; DIAS, R.; VASCONCELOS, K. L. P.2007.

  [ Google | Google Scholar ]
• James Dean Oliveria dos Santos. Discussoões sobre a relacão entre distribuicões de cauda pesada e conflitos de informacão em inferência bayesiana. MESTRADO. Estatística. Universidade Estadual de Campinas.Gonzalez-Lopez, V.; DANTAS, C. A. B.; DIAS, R.2007.

  [ Google | Google Scholar ]
• Marina Pereira de Melo. Orientação das páginas do Google - Page Rank. MESTRADO. Estatística. Universidade de São Paulo.Peixto, C. M; Finger, M.; DIAS, R.2009.

  [ Google | Google Scholar ]
• Renault Caron. Regressao de dados binarios: Distribuicao Weibull. MESTRADO. Estatística. Universidade Federal de São Carlos.DIAS, R.; LOUZADA-NETO, F.; Polpo, A.2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• Lorene Guirado. Comparação do desempenho de Modelos Lineares Generalizados e Modelos Aditivos Generalizados na predição de dados financeiros em credit score. MESTRADO. Estatística. Universidade Federal de São Carlos.Diniz, Carlos A. R.; LOUZADA-NETO, F.; Perdona, Gleici da Silva Castro; DIAS, R.2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• Marcia Helena Barbian. Mapeamento de Doencas Utilizando Modelos de Mistura com Correlacao Espacial. MESTRADO. Estatística. Universidade Federal de Minas Gerais.Assuncao, R.; DIAS, R.; Costa, M. A.2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• Bruno Ramos dos Santos. Modelos de Regressão Quantílica. MESTRADO. Estatística. Universidade de São Paulo.Elian, S. N.; Paula, G. A.; Dias, Ronaldo2012.

  [ Google | Google Scholar ]
• Flavia Bolssone do Prado. Modelos de Regressão Bivariados - Exponencial. MESTRADO. Estatística. Universidade Federal de São Carlos.Diniz, Carlos A. R.; DIAS, R.; Milan, L.2013.

  [ Google | Google Scholar ]
• Lucas Tavares Short Cabral. Consenso Monte Carlos em modelos BART: prioris, agregação e predição. MESTRADO. Estatística. Universidade de São Paulo.Lopes, H.; ARTES, R.; DIAS, R.2018.

  [ Google | Google Scholar ]
• Diego da Silva Souza. Análise Discriminante via Distribuições Preditivas Aproximadas. MESTRADO. Matemática. Universidade Federal do Amazonas.PEREIRA, J. R. G.; SANTOS, J. D. O.; LIMA, M. S.; DIAS, R.2012.

  [ Google | Google Scholar ]

Participações em Banca de Exame de Qualificação

• Geraldo Marcelo Cunha. Modelos de Covolução para dados espaço temporais. EXAME_QUALIFICACAO. Estatística. Universidade Federal do Rio de Janeiro.GAMERMAN, D.; DIAS, R.; ALEXANDRA,2008.

  [ Google | Google Scholar ]
• Rui Facundo Videlis. Kernel Methods and Geometry. EXAME_QUALIFICACAO. Engenharia de Teleinformática. Universidade Federal do Ceará.Cavalcantes, C. C.; DIAS, R.; Nobre, J. S.; Montalvao-Filho, J. R.2008.

  [ Google | Google Scholar ]

Projetos de pesquisa

• DIAS, R.; Migon, H. S. Extensões de Modelos Hierárquicos: Regressão Penalizada, Prioris de Referência e Dados Funcionais. 2019.

  [ Google | Google Scholar ]

Participação em eventos

• DIAS, R. https://impa.br/eventos-do-impa/eventos-2019/32o-coloquio-brasileiro-de-matematica/. 2019.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. A Hierarchical Model for Aggregated Functional Data. 2013.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Bayesian mixture of parametric and nonparametric density estimation: A Misoecification Problem. 2011.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Consistent Estimator for basis selection based on a proxy of the Kullback-Leibler distance. 2006.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Penalized maximum likelihood estimation for a function of the intensity of a Poisson Process. 2005.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; RUBESAM, A. Alocacao de Clientes em Grupos usando classificacao via Boosting. 2003.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Analysis of Aggregated Functional Data from Mixed Populations with Application to Energy Consumption. 2014.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Variational inference for Bayesian bridge regression. 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Variational inference for Bayesian bridge regression. 2023.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Estimacao Nao Parametrica de Trajetorias Ocultas. 2007.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Bayesian Inference for Aggregated Functional Data. 2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Nonparametric estimation for aggregated functional data analysis. 2007.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Consistent estimator for Basis selection based on proxy of the Kullback-Leibler distance. 2006.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Monte Carlo algorithm for trajectory optimization based on Markovian readings. 2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Consistent Estimator for basis selection based on a proxy of the Kullback-Leibler distance. 2006.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Tutorial em R. 2004.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Functional Data Analysis Approach to Chemometrics. 2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Deformastion, Non Euclidean metrics towards Spatio-Temporal Process. 2018.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Bayesian Mixture of Parametric and Nonparametric density estimation. 2008.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Suavização e Visualização de Dados. 2011.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. METODOS EM ESTIMACAO NAO PARAMETRICOS DE CURVAS. 2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. A penalized nonparametric method for nonlinear constrained optimization based on noisy data. 2009.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. A bit of splines, deformation, diffeomorphism, non-euclidean metrics toward spatial temporal processes. 2017.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Modeling Aggregate Funcional Data. 2014.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Genetic Algorithm for Constrained Optimization and Stochastic Feasibility Regions with Application to Vehicle Path Planning. 2013.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Adaptive Bayesian Selection of Basis Functions for Functional Data via Stochastic Penalization. 2022.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Adaptive Bayesian Selection of Basis Functions for Functional Data via Stochastic Penalization. 2022.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. A Hierarchical Model for Aggregated Functional Data.. 2013.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. A Bayesian Approach to Multivariate H-spline Nonparametric Regression. 2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R. Hierarchical Model For Aggregated Functional Data: A Bayesian Approach. 2012.

  [ Google | Google Scholar ]

Organização de eventos

• DIAS, R.; GAMERMAN, D.; Bonfarine 10a. Escola de Series Temporais e Econometria. 2003.

  [ Google | Google Scholar ]
• Pinheiro, A.; DIAS, R. I Workshop in Functional Data Analysis. 2010.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; Valenca, D. IV EMMEPI - Encontro de Modelagem em Métodos Estatísticos e Problemas Inversos. 2012.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; LOMBARDI, F. Sessão Tematica: Aprendizagem Estatistica em Alta Dimensão. 2019.

  [ Google | Google Scholar ]
• DIAS, R.; Pinheiro, A. II Workshop Time Series, Wavelets and Functional Data. 2012.

  [ Google | Google Scholar ]