Participação em eventos
Número total de items: 573
2024
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GARAY, A. W. M. A maximum likelihood and regenerative bootstrap approach for estimation and forecasting of INAR(p) processes with ZI innovations. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. The linear regression model with autoregressive symmetrical errors and incomplete data. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. The INAR processes with zero-inflated innovations: estimation, forecasting and its applications. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. A maximum likelihood and regenerative bootstrap approach for estimation and forecasting of INAR(p)-processes with zero-inflated innovations. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. A maximum likelihood and regenerative bootstrap approach for estimation and forecasting of INAR(p)-processes with zero-inflated innovations. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. Análisis de Series Temporales Discretas con Excesos de Ceros y sus aplicaciones. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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ZELLER, C. B. Regression Modeling of Censored Data based on Compound Scale Mixturs of Normal Distributions. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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ZELLER, C. B. Estratégias de Otimização para Tratamento de Câncer com Células CAR-T: Uma Abordagem Matemática e Estatística. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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ZELLER, C. B. Regression Modeling of Censored Data based on Compound Scale Mixturs of Normal Distributions. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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ZELLER, C. B. Mesa Redonda - Café das Minas - Empoderamento Feminino na Tecnologia. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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ZELLER, C. B. Influence Diagnostics for Censored Linear Regression Models with Skew-Scale Mixtures of Normal Distributions. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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ZELLER, C. B. Misturas finitas de regressão de especialistas: restrições e aplicações. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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Trucios Maza, C. C. A new proposal to forecast highdimensional conditional covariance matrices via general dynamic factor models. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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LUDWIG, G. A non-stationary spatio-temporal covariance model with advection effects for rainfall data. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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MATOS, L. A. Extending multivariate Student's-t semiparametric mixed models for longitudinal data with censored responses and heavy tails. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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SARAIVA, Marley A. Mostra de Extensão e Cultura. Mostra da Pós-Graduação Stricto Sensu e Lato Sensu.. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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SARAIVA, Marley A. Distribuição Wrapped Birnbaum-Saunders: Definição e Estimação. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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MAIA, R. P. Mesa; As trajetórias de egressos da política de permanência da UNICAMP. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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MAIA, R. P. Analisando dados de desempenho acadêmico o tempo de permanência via um modelo conjunto de dados longitudinais e de sobrevivência com tempo discreto. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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MAIA, R. P. Perfil dos estudantes: Ensino Médio, ProFIS e Graduação. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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Moreira, L. "Biomas do Brasil: Diversidade, Saberes e Tecnologias Sociais". 2024.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. Estimation and forecasting of INAR(p) processes with zero-inflated innovations. 2023.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. The linear regression model with autoregressive symmetrical errors and incomplete data. 2023.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. USO DEL SOFTWARE ?R? COMO HERRAMIENTA PARA ANÁLISIS DE DATOS COMPLEJOS. 2023.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. Bayesian analysis of linear regression models with autoregressive symmetrical errors and incomplete data. 2023.[ Google | Google Scholar ]
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ZELLER, C. B. Misturas finitas de especialistas de regressão para dados censurados, assimétricos e com caudas pesadas. 2023.[ Google | Google Scholar ]
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Trucios Maza, C. C. Forecasting risk measures in high-dimensional portfolios with additive outliers. 2023.[ Google | Google Scholar ]
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Trucios Maza, C. C. Forecasting Value-at-Risk and Expected Shortfall in Large Panels: A Robust General Dynamic Factor Approach.. 2023.[ Google | Google Scholar ]
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Trucios Maza, C. C. Forecasting Value-at-Risk and Expected Shortfall in Large Portfolios. 2023.[ Google | Google Scholar ]
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Trucios Maza, C. C. Forecasting risk measures in high-dimensional portfolios. 2023.[ Google | Google Scholar ]
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BIANCHI, M. C. C. Mistura Markoviana Oculta: detecção de pontos de mudanças em séries temporais irregulares.. 2023.[ Google | Google Scholar ]
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SOUSA, A. R. S. A class of priors to perform asymmetric wavelet shrinkage. 2023.[ Google | Google Scholar ]
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SOUSA, A. R. S. A wavelet-based method in aggregated functional data analysis. 2023.[ Google | Google Scholar ]
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2022
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GARAY, A. W. M. BAYESIAN ANALYSIS OF LINEAR REGRESSION MODELS WITH AUTOREGRESSIVE SYMMETRICAL ERRORS AND INCOMPLETE DATA. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. Tópicos en Modelos de Regresión aplicados a estudios de HIV. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. Minicurso: TÓPICOS AVANZADOS EN MODELAMIENTO DE DATOS CON APLICACIONES EN R. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. Estudio y aplicación de los Modelos de Regresión Lineal Censurados, con distribuciones simétricas. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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Trucios Maza, C. C. A Comparison of Methods for Forecasting Value-at-Risk and Expected Shortfall of Cryptocurrencies. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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Trucios Maza, C. C. Forecasting Conditional Covariance Matrices in High- Dimentional Time Series: Implications for Portfolio Allocation. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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Trucios Maza, C. C. Modelando series temporales financieras en alta dimensión. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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SCHUMACHER, F. L. Censored autoregressive regression modeling using the R package ARCensReg. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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SCHUMACHER, F. L. Censored autoregressive regression models with Student-t innovations. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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SCHUMACHER, F. L. Tutorial: Modeling Longitudinal Data using Robust Mixed Models in R. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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LUDWIG, G. Organização da Sessão: Estatística e Aprendizado de Máquinas. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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LUDWIG, G. Minicurso MC2: Modelos geoestatísticos para fenômenos espaço-temporais. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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LUDWIG, G. Bayesian Estimation and Variable Selection for Spatial Count Data with an Application to Rio de Janeiro Gun Violence. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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MATOS, L. A. Tutorial: Modeling Longitudinal Data using Robust Mixed Models in R. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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MATOS, L. A. Extending multivariate Student's-t semiparametric mixed models for longitudinal data with censored responses and heavy tails. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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VIOLA, M. L. L. Comparing rhythmic properties of written texts of brazilian and european portuguese. 2022.[ Google | Google Scholar ]
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GARAY, A. W. M. Tópicos en Modelos de Regresión aplicados a estudios de HIV. 2021.[ Google | Google Scholar ]
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SCHUMACHER, F. L. Scale mixture of skew-normal linear mixed models with within-subject serial dependence. 2021.[ Google | Google Scholar ]
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SCHUMACHER, F. L. skewlmm: An R package for robust estimation of linear mixed models based on scale mixture of skew-normal distributions. 2021.[ Google | Google Scholar ]
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SCHUMACHER, F. L. Scale mixture of skew-normal linear mixed models with within-subject serial dependence. 2021.[ Google | Google Scholar ]
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