Programa de Pós-Graduação em Estatística

Produção Científica de Alunos Egressos no Período de 2008 a 2025

Participação em eventos

Número total de items: 573

2024

  1. GARAY, A. W. M. A maximum likelihood and regenerative bootstrap approach for estimation and forecasting of INAR(p) processes with ZI innovations. 2024.
  2. GARAY, A. W. M. The linear regression model with autoregressive symmetrical errors and incomplete data. 2024.
  3. GARAY, A. W. M. The INAR processes with zero-inflated innovations: estimation, forecasting and its applications. 2024.
  4. GARAY, A. W. M. A maximum likelihood and regenerative bootstrap approach for estimation and forecasting of INAR(p)-processes with zero-inflated innovations. 2024.
  5. GARAY, A. W. M. A maximum likelihood and regenerative bootstrap approach for estimation and forecasting of INAR(p)-processes with zero-inflated innovations. 2024.
  6. GARAY, A. W. M. Análisis de Series Temporales Discretas con Excesos de Ceros y sus aplicaciones. 2024.
  7. ZELLER, C. B. Regression Modeling of Censored Data based on Compound Scale Mixturs of Normal Distributions. 2024.
  8. ZELLER, C. B. Estratégias de Otimização para Tratamento de Câncer com Células CAR-T: Uma Abordagem Matemática e Estatística. 2024.
  9. ZELLER, C. B. Regression Modeling of Censored Data based on Compound Scale Mixturs of Normal Distributions. 2024.
  10. ZELLER, C. B. Mesa Redonda - Café das Minas - Empoderamento Feminino na Tecnologia. 2024.
  11. ZELLER, C. B. Influence Diagnostics for Censored Linear Regression Models with Skew-Scale Mixtures of Normal Distributions. 2024.
  12. ZELLER, C. B. Misturas finitas de regressão de especialistas: restrições e aplicações. 2024.
  13. Trucios Maza, C. C. A new proposal to forecast highdimensional conditional covariance matrices via general dynamic factor models. 2024.
  14. LUDWIG, G. A non-stationary spatio-temporal covariance model with advection effects for rainfall data. 2024.
  15. MATOS, L. A. Extending multivariate Student's-t semiparametric mixed models for longitudinal data with censored responses and heavy tails. 2024.
  16. SARAIVA, Marley A. Mostra de Extensão e Cultura. Mostra da Pós-Graduação Stricto Sensu e Lato Sensu.. 2024.
  17. SARAIVA, Marley A. Distribuição Wrapped Birnbaum-Saunders: Definição e Estimação. 2024.
  18. SARAIVA, Marley A. Indicadores gerais da Assistência Estudantil. 2024.
  19. MAIA, R. P. Modelo de regressão t assimétrica Tipo II com efeitos aleatórios aplicado à análise longitudinal de desempenho acadêmico. 2024.
  20. MAIA, R. P. Mesa; As trajetórias de egressos da política de permanência da UNICAMP. 2024.
  21. 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.
  22. MAIA, R. P. Perfil dos estudantes: Ensino Médio, ProFIS e Graduação. 2024.
  23. SOUZA, V. F. Inference Tools for Markov Random Fields on Lattices: The R Package mrf2d. 2024.
  24. SOUZA, V. F. Detecting Renewal States in Chains of Variable Length via Intrinsic Bayes Factors. 2024.
  25. SOUSA, A. R. S. Sobre a estimação Bayesiana de coeficientes de ondaletas em modelos de regressão não paramétrica com erros estacionários. 2024.
  26. Moreira, L. "Biomas do Brasil: Diversidade, Saberes e Tecnologias Sociais". 2024.
  27. VALK, Marcio Podemos colar Séries Temporais?. 2024.

2023

  1. GARAY, A. W. M. The p-order integer-valued AR process with zero-inflated innovations. 2023.
  2. GARAY, A. W. M. Estimation and forecasting of INAR(p) processes with zero-inflated innovations. 2023.
  3. GARAY, A. W. M. The linear regression model with autoregressive symmetrical errors and incomplete data. 2023.
  4. GARAY, A. W. M. USO DEL SOFTWARE ?R? COMO HERRAMIENTA PARA ANÁLISIS DE DATOS COMPLEJOS. 2023.
  5. GARAY, A. W. M. Bayesian analysis of linear regression models with autoregressive symmetrical errors and incomplete data. 2023.
  6. GARAY, A. W. M. The statistic: An important tool to dataset analysis. 2023.
  7. MENDES, A. M. F. Generalized Mixed Poisson regression models for overdispersed count data. 2023.
  8. ZELLER, C. B. Misturas finitas de especialistas de regressão para dados censurados, assimétricos e com caudas pesadas. 2023.
  9. ZELLER, C. B. II Reunião Mineira de Matemática. 2023.
  10. Trucios Maza, C. C. Forecasting risk measures in high-dimensional portfolios with additive outliers. 2023.
  11. Trucios Maza, C. C. Forecasting Value-at-Risk and Expected Shortfall in Large Panels: A Robust General Dynamic Factor Approach.. 2023.
  12. Trucios Maza, C. C. Forecasting Value-at-Risk and Expected Shortfall in Large Portfolios. 2023.
  13. Trucios Maza, C. C. Forecasting risk measures in high-dimensional portfolios. 2023.
  14. MATTA, D. H. Modelo funcional espaço-temporal para dados com estrutura de blocos com medidas repetidas: uma abordagem bayesiana. 2023.
  15. VIOLA, M. L. L. Aplicação dos Procedimentos de Bolferroni e de Holm para a Comparação das Curvas de Flexão-Extensão das Pernas Esquerda e Direita. 2023.
  16. SARAIVA, Marley A. Programa de Iniciação Científica, Tecnológica e em Inovação. 2023.
  17. BIANCHI, M. C. C. Mistura Markoviana Oculta: detecção de pontos de mudanças em séries temporais irregulares.. 2023.
  18. MAIA, R. P. ?A inovação em tratamento de dados pessoais.?. 2023.
  19. PEREIRA, S. R. S. Extensão Universitária e suas contribuições para superação das desigualdades e transformação social. 2023.
  20. SOUZA, V. F. Detecting renewal states in chains of variable length via intrinsic Bayes factors. 2023.
  21. SOUZA, V. F. O Processo de Machine Learning. 2023.
  22. KIST, A. Coordenador de Sessão no XXXII EAIC. 2023.
  23. SOUSA, A. R. S. A class of priors to perform asymmetric wavelet shrinkage. 2023.
  24. SOUSA, A. R. S. A wavelet-based method in aggregated functional data analysis. 2023.
  25. SOUSA, A. R. S. A wavelet-based method in aggregated functional data analysis. 2023.
  26. VALK, Marcio Inferência estatística em agrupamento hierárquico. 2023.

2022

  1. GARAY, A. W. M. BAYESIAN ANALYSIS OF LINEAR REGRESSION MODELS WITH AUTOREGRESSIVE SYMMETRICAL ERRORS AND INCOMPLETE DATA. 2022.
  2. GARAY, A. W. M. Membro da comissão do Premio ABE. 2022.
  3. GARAY, A. W. M. Tópicos en Modelos de Regresión aplicados a estudios de HIV. 2022.
  4. GARAY, A. W. M. Minicurso: TÓPICOS AVANZADOS EN MODELAMIENTO DE DATOS CON APLICACIONES EN R. 2022.
  5. GARAY, A. W. M. Estudio y aplicación de los Modelos de Regresión Lineal Censurados, con distribuciones simétricas. 2022.
  6. ZELLER, C. B. Estimation in the multivariate linear regression models with skew scale mixtures of normal distributions. 2022.
  7. Trucios Maza, C. C. Does portfolio resampling really improve out-of-sample performance? evidence from the Brazilian market.. 2022.
  8. Trucios Maza, C. C. Risk Measures in Cryptocurrency Markets. 2022.
  9. Trucios Maza, C. C. A Comparison of Methods for Forecasting Value-at-Risk and Expected Shortfall of Cryptocurrencies. 2022.
  10. Trucios Maza, C. C. Forecasting Conditional Covariance Matrices in High- Dimentional Time Series: Implications for Portfolio Allocation. 2022.
  11. Trucios Maza, C. C. Modelando series temporales financieras en alta dimensión. 2022.
  12. Trucios Maza, C. C. Academia, mercado e otras cositas mas.. 2022.
  13. SCHUMACHER, F. L. Censored autoregressive regression modeling using the R package ARCensReg. 2022.
  14. SCHUMACHER, F. L. Censored autoregressive regression models with Student-t innovations. 2022.
  15. SCHUMACHER, F. L. Tutorial: Modeling Longitudinal Data using Robust Mixed Models in R. 2022.
  16. LUDWIG, G. Organização da Sessão: Estatística e Aprendizado de Máquinas. 2022.
  17. LUDWIG, G. Minicurso MC2: Modelos geoestatísticos para fenômenos espaço-temporais. 2022.
  18. LUDWIG, G. Bayesian Estimation and Variable Selection for Spatial Count Data with an Application to Rio de Janeiro Gun Violence. 2022.
  19. CUASTUMAL, J. A. O. Penalized Complexity priors for the skewness parameter of power links. 2022.
  20. SANTOS, J. R. S. Bayesian longitudinal item response modeling with multivariate asymmetric serial dependencies. 2022.
  21. MATOS, L. A. Estatística e Aprendizado de Máquinas. 2022.
  22. MATOS, L. A. Tutorial: Modeling Longitudinal Data using Robust Mixed Models in R. 2022.
  23. MATOS, L. A. Extending multivariate Student's-t semiparametric mixed models for longitudinal data with censored responses and heavy tails. 2022.
  24. VIOLA, M. L. L. Using VLMC model and Boosting to classify. 2022.
  25. VIOLA, M. L. L. Comparing rhythmic properties of written texts of brazilian and european portuguese. 2022.
  26. VIOLA, M. L. L. Explorando a pandemia de covid-19 no ensino de conceitos estatísticos e no uso de aprendizagem baseada em equipes. 2022.
  27. VIOLA, M. L. L. Using Markovian Structure of Interaction for computational discrimination of languages. 2022.
  28. MAIA, R. P. Modelo de regressão logística bivariado para estimar as chances de um candidato ao curso de Medicina ingressar em primeira chamada na Unicamp. 2022.
  29. MAIA, R. P. Fórum Dez anos da Lei Federal de Cotas: história, dilemas e resultados - Sessão 2. Dados de ingresso. 2022.
  30. AZEVEDO, S. H. A. ?Modelagem de séries temporais macroeconômicas com vetores autorregressivos aumentados com fator e transição suave. 2022.
  31. PEREIRA, S. R. S. DESIGUALDADES RACIAIS NA MORTALIDADE DE CRIANÇAS DE 1 À 59 MESES NO BRASIL E SEUS FATORES DE RISCO: UMA ANÁLISE DE MAIS DE 13 MILHÕES DE NASCIDOS VIVOS.. 2022.
  32. PEREIRA, S. R. S. REPRESENTATIVIDADE FEMININA NAS UNIVERSIDADES PÚBLICAS DA REGIÃO NORDESTE: UMA ANÁLISE DO ACESSO E PERMANÊNCIA DE MULHERES NEGRAS NOS CURSOS DE ENG. 2022.
  33. KIST, A. Banca Examinadora dos Trabalhos Submetidos. 2022.
  34. KIST, A. Avaliador de resumos submetidos no XXXI EAIC. 2022.
  35. SOUSA, A. R. S. Kurtosis control in wavelet shrinkage with generalized secant hyperbolic prior. 2022.
  36. SOUSA, A. R. S. Wavelet Shrinkage em Regressão Não Paramétrica. 2022.
  37. VALK, Marcio Inferência estatística em agrupamento hierárquico. 2022.

2021

  1. GARAY, A. W. M. First order integer valued AR processes with zero inflated innovations. 2021.
  2. GARAY, A. W. M. Tópicos en Modelos de Regresión aplicados a estudios de HIV. 2021.
  3. ZELLER, C. B. Modelos de regressão linear uni e multivariados para dados com caudas pesadas, simétricos ou assimétricos. 2021.
  4. ZELLER, C. B. Misturas Finitas de Distribuições. 2021.
  5. ZELLER, C. B. Sessão de Probabilidade e Estatística. 2021.
  6. Trucios Maza, C. C. Forecasting Value-at-Risk and Expected Shortfall in Large Portfolios: a General Dynamic Factor Model Approach. 2021.
  7. Trucios Maza, C. C. Forecasting Conditional Covariance Matrices in High-Dimensional Time Series: a General Dynamic Factor Approach. 2021.
  8. Trucios Maza, C. C. Forecasting Value-at-Risk and Expected Shortfall in Large Portfolios: a General Dynamic Factor Model Approach. 2021.
  9. SCHUMACHER, F. L. Scale mixture of skew-normal linear mixed models with within-subject serial dependence. 2021.
  10. SCHUMACHER, F. L. skewlmm: An R package for robust estimation of linear mixed models based on scale mixture of skew-normal distributions. 2021.
  11. SCHUMACHER, F. L. skewlmm: An R package for robust estimation of linear mixed models based on scale mixture of skew-normal distributions. 2021.
  12. SCHUMACHER, F. L. Scale mixture of skew-normal linear mixed models with within-subject serial dependence. 2021.
  13. SCHUMACHER, F. L. Canonical Fundamental Skew-t Linear Mixed Models. 2021.
  14. SCHUMACHER, F. L. Scale mixture of skew-normal linear mixed models with within-subject serial dependence. 2021.
  15. VIOLA, M. L. L. Measuring complexity in data associated with COVID-19. 2021.
  16. VIOLA, M. L. L. Markovian Structure of Interaction for Three Indicators of Linguistic Rhythm. 2021.
  17. PEREIRA, S. R. S. Mortalidade de crianças de 28 dias e 59 meses atribuída à desigualdade social no Brasil.. 2021.
  18. PEREIRA, S. R. S. A PARTICIPAÇÃO DA MULHER NEGRA NOS CURSOS DAS ÁREAS DA CIÊNCIA E TECNOLOGIA DA UNIVERSIDADE ESTADUAL DE FEIRA DE SANTANA: UMA ANÁLISE DOS DADOS DO ENADE. 2021.
  19. PEREIRA, S. R. S. ANÁLISE DO PERFIL DOS ESTUDANTES INDÍGENAS DO BRASIL NO EXAME NACIONAL DE DESEMPENHO DOS ESTUDANTES. 2021.
  20. KIST, A. Coordenador de Sessão no XXX EAIC. 2021.
  21. SOUSA, A. R. S. Bayesian Wavelet Shrinkage with Logistic Prior. 2021.
  22. SOUSA, A. R. S. Model selection criteria for regression models with splines and the automatic localization of knots. 2021.
  23. SOUSA, A. R. S. Asymmetric Prior in Wavelet Shrinkage. 2021.
  24. SOUSA, A. R. S. Asymmetric prior in wavelet shrinkage. 2021.
  25. SOUSA, A. R. S. Asymmetric prior in wavelet shrinkage. 2021.
  26. SOUSA, A. R. S. O instrumento de avaliação institucional da UNIFACCAMP, suas relações com o SINAES e seu tratamento estatístico. 2021.

2020

  1. GARAY, A. W. M. Mixed-effects models for censored data with autoregressive errors. 2020.
  2. GARAY, A. W. M. MESA REDONDA: ?Importancia de la Investigación en Alimentos, Salud y Nutrición para el Desarrollo Sostenible?. 2020.
  3. GARAY, A. W. M. Bayesian analysis of the p-order integer valued AR process with zero-inflated Poisson innovations. 2020.
  4. GARAY, A. W. M. First order interger valued AR processes with zero inflated innovations. 2020.
  5. GARAY, A. W. M. ?Bayesian analysis of the p-order integer valued AR process with zero-inflated Poisson innovations. 2020.
  6. CUYABANO, B. C. D. How Genomic Relationships Impact the Prediction Accuracy of Breeding Values. 2020.
  7. ZELLER, C. B. Modelo de Regressão Linear Assimétrico com Aplicação. 2020.
  8. Trucios Maza, C. C. Forecasting risk measures in cryptocurrency data. 2020.
  9. Trucios Maza, C. C. orecasting Conditional Covariance Matrices in High-Dimensional Time Series: a General Dynamic Factor Approach. 2020.
  10. Trucios Maza, C. C. Robustness and the general dynamic factor model with infinite-dimensional space: identification, estimation, and forecasting. 2020.
  11. Trucios Maza, C. C. Estatística aplicada ao mercado financeiro. 2020.
  12. SCHUMACHER, F. L. Robust estimation in linear mixed models using the R package skewlmm. 2020.
  13. LUDWIG, G. Scalable modeling of nonstationary covariance functions with regularized B-spline deformations. 2020.
  14. CUASTUMAL, J. A. O. Objective Bayesian analysis for spatial Student-t regression models. 2020.
  15. MATOS, L. A. A semiparametric mixed-effects model for censored longitudinal data. 2020.
  16. VIOLA, M. L. L. Conditional Independence between Markov Random Fields. 2020.
  17. VIOLA, M. L. L. Using Variable Length Markov Chain in Statistical Classification of Languages. 2020.
  18. VIOLA, M. L. L. Measuring Complexity in Epidemic Dengue Periods. 2020.
  19. LAMBERT, R. Matching strings in encoded sequences - the symbolic case. 2020.
  20. LAMBERT, R. Matching encoded sequences. 2020.
  21. PEREIRA, S. R. S. O lugar da mulher negra na ciência e tecnologia.. 2020.
  22. SOUZA, V. F. Bayesian selection of variable length Markov chain models via reversible jump. 2020.
  23. KIST, A. Coordenador de Sessão no XXIX EAIC. 2020.
  24. SOUSA, A. R. S. Model selection criteria for regression models with splines and the automatic localization of knots. 2020.
  25. SOUSA, A. R. S. Bayesian Wavelet Shrinkage with Beta Priors. 2020.
  26. SOUSA, A. R. S. Selección de modelos en regresión por splines y localización automática de nudos.. 2020.
  27. Moreira, L. Modelagem Estatística de Filas de Transplantes de Órgãos no SUS. 2020.

2019

  1. ZELLER, C. B. Análise de Ponto de Mudança com Erros Simétricos Autoregressivos/Etapa 2. 2019.
  2. ZELLER, C. B. Teste para um Ponto de Mudança em Modelo de Regressão Linear Normal. 2019.
  3. ZELLER, C. B. Validação Cruzada Ponderada em Seleção de Modelo de Regressão Robusto com Ponto de Mudança para Previsão de Audiências de Televisão. 2019.
  4. ZELLER, C. B. Misturas Finitas de Distribuições. 2019.
  5. Trucios Maza, C. C. A general dynamic factor approach to forecast conditional covariance matrices in high- dimensional data. 2019.
  6. SCHUMACHER, F. L. Influence Diagnostics for Censored Regression Models with Autoregressive Errors. 2019.
  7. SCHUMACHER, F. L. Autoregressive scale mixture of skew-normal linear mixed models. 2019.
  8. LUDWIG, G. Scalable modeling of nonstationary covariance functions with regularized B-spline deformations. 2019.
  9. CUASTUMAL, J. A. O. Objective Bayesian analysis for spatial Student-t regression models. 2019.
  10. MATOS, L. A. Estimation and diagnostics for partially linear censored regression models based on heavy-tailed distributions. 2019.
  11. MATOS, L. A. Estimation for partially linear censored regression models based on heavy tailed distributions. 2019.
  12. MATOS, L. A. Longitudinal Models for Multiple Censored Responses Data. 2019.
  13. MATOS, L. A. Flexible longitudinal linear mixed models for multiple censored responses data. 2019.
  14. VELASCO, L. L. H. Mixed Effects State-Space Models with Student-t errors. 2019.
  15. VIOLA, M. L. L. Using the Birmbaun-Saunders distribution to model service time in fast queueing system. 2019.
  16. VIOLA, M. L. L. Construção de um indicador para avaliar as condições didático-pedagógicas dos docentes nos cursos de graduação da UFSCar. 2019.
  17. Estrada, Mario Andrés Convergencia de la trayectoria de paseos aleatorios en el grafo completo. 2019.
  18. Estrada, Mario Andrés Duração da epidemia para o modelo SI. 2019.
  19. Estrada, Mario Andrés Absorption time for the die and jump model with one particle. 2019.
  20. MAIA, R. P. A discrete competing risks mixed model with masked causes: a cow longevity study. 2019.
  21. SOUZA, V. F. Avaliador. 2019.
  22. SOUZA, V. F. Métodos MCMC em Campos Aleatórios de Markov e aplicações a dados de imagens. 2019.
  23. Moreira, L. Aplicações de Cadeias de Ordem Variável. 2019.
  24. CARVALHO, Walter Augusto Fonseca de Dia Nacional da Abelha. 2019.
  25. CARVALHO, Walter Augusto Fonseca de UNASP - Rumo à Excelência: Enfoque Missional, Profissional e Regulatório. 2019.
  26. CARVALHO, Walter Augusto Fonseca de USO DA LEMNA EM AQUAPONIA: TILÁPIA NILÓTICA, QUALIDADE DA ÁGUA E ALFACE HIDROPÔNICA. 2019.

2018

  1. ZAMBOM, A. Z. Hypothesis Testing Sure Independence Screening for Nonparametric Regression. 2018.
  2. GARAY, A. W. M. Frequentist and Bayesian approach for the Zero-inflated Negative Binomial Regression Model. 2018.
  3. MONZÓN, A. G. M. Modelos de regressão com erros de medida e dados censurados considerando a distribuição t-Student. 2018.
  4. CUYABANO, B. C. D. Evaluating Potential Bias of REML Estimators of Heritability. 2018.
  5. ZELLER, C. B. ESTIMAÇAO VIA EM E DIAGNOSTICO EM MODELOS MISTURAS ASSIMETRICAS COM REGRESSAO. 2018.
  6. Trucios Maza, C. C. Forecasting conditional covariance matrices in high-dimensional data using the general dynamic factor model. 2018.
  7. Trucios Maza, C. C. Robust principal volatility components. 2018.
  8. Trucios Maza, C. C. Principal volatility components: A robust approach. 2018.
  9. NOGAROTTO, D. C. Avaliação espacial e temporal da contribuição do MP10 em Piracicaba usando análises multivariadas. 2018.
  10. BERNARDINI, D. F. On uniform closeness of local times of Markov chains and i.i.d. sequences. 2018.
  11. SCHUMACHER, F. L. Censored regression models with autoregressive errors. 2018.
  12. LUDWIG, G. Interacting cluster point process model for epidermal nerve fibers. 2018.
  13. LUDWIG, G. Interacting cluster point process model for epidermal nerve bers. 2018.
  14. LUDWIG, G. A spline-based approach to spatial confounding in spatial linear regression methods for geostatistical data. 2018.
  15. MATOS, L. A. Estimation and diagnostics in multivariate models for censored data. 2018.
  16. VELASCO, L. L. H. Bayesian Inference in a copula-based framework for stochastic volatility models with leverage eect and heavy-tail using MCMC methods. 2018.
  17. COSTA, M. Cooperative Models of Stochastic Growth. 2018.
  18. VIOLA, M. L. L. Using Markov Chain in Data Science. 2018.
  19. MAIA, R. P. ?INDICADORES DE DESEMPENHO DOS ALUNOS REINCIDENTES NAS DISCIPLINAS DE EXATAS DO CURSO SEMIPRESENCIAL DE LICENCIATURA EM CIÊNCIAS. 2018.
  20. MAIA, R. P. A BIVARIATE DISCRETE SURVIVAL MIXED MODEL TO EVALUATE PERFORMANCE OF STUDENTS IN CALCULUS I AND LINEAR ALGEBRA. 2018.
  21. LAMBERT, R. The diffusion of opposite oppinions in a randon-trend environment. 2018.
  22. SOUZA, V. F. Modeling Textile Images with Markov Random Fields. 2018.
  23. SOUZA, V. F. Segmentação de Imagens com Campos Aleatórios Markovianos Ocultos. 2018.
  24. KIST, A. PROFMAT na UEPG: perspectiva, atuação e reflexão sobre a formação profissional da área de Matemática.. 2018.
  25. KIST, A. Coordenador de Sessão no XXVII EAIC. 2018.
  26. OLIVEIRA, H. M. Análise da qualidade da água por meio da Regressão Logística Multinomial. XXXVIII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional (CNMAC), Campinas, SP. 2018.
  27. OLIVEIRA, H. M. Otimização de delineamentos em blocos. 2018.
  28. COLLAZOS, J. A. A. Functional Data Clustering via Hypothesis Testing K-means. 2018.
  29. COLLAZOS, J. A. A. A bayesian approach to semiparametric count data models applied to university dropout. 2018.
  30. COLLAZOS, J. A. A. A bayesian approach to semiparametric count data models applied to univesity dropout. 2018.
  31. Moreira, L. Stochastically perturbed chains of variable memory. 2018.
  32. Moreira, L. Modelagem de dados pluviométricos por meio de cadeias de ordem variável. 2018.
  33. Moreira, L. Avaliador. 2018.
  34. CARVALHO, Walter Augusto Fonseca de Perfil de Coordenação np Contexto da 4a. Revolução. 2018.
  35. CARVALHO, Walter Augusto Fonseca de Perfil de Coordenação no Contexto da 4a. Revolução. 2018.

2017

  1. ZAMBOM, A. Z. A Comparative Study of Additive and Nonparametric Regression Estimators and Variable Selection Procedures. 2017.
  2. GARAY, A. W. M. Modelos de Regresión desde una perspectiva Clásica y Bayesiana. 2017.
  3. GARAY, A. W. M. Censored Linear Regression Models for irregularly observed longitudinal data using the multivariate-t distribution. 2017.
  4. CUYABANO, B. C. D. Understanding the Bias of REML estimators of Heritability When Using Genomic Models. 2017.
  5. CUYABANO, B. C. D. Identifying Potential Bias of Heritability Estimates. 2017.
  6. ZELLER, C. B. Case-deletion Diagnostics for Linear Mixed Models Using Skew-Normal/Independent Distributions. 2017.
  7. ZELLER, C. B. Partially linear models and their applications to change point detection of chemical process data. 2017.
  8. Trucios Maza, C. C. On the robustness of the principal volatility components. 2017.
  9. Trucios Maza, C. C. Forecasting large dimensional (co)volatilities in the presence of outliers. 2017.
  10. Trucios Maza, C. C. Forecasting conditional covariance matrix via principal volatility components in the presence of additive outliers. 2017.
  11. NOGAROTTO, D. C. Bayesian estimation, residual analysis and prior sensitivity study for zero-one augmented beta regression model with an application to psychometric data. 2017.
  12. NOGAROTTO, D. C. Estudo da Contribuição regional nos níveis do Material Particulado em São José dos Campos usando Análise de Regressão de Trajetória. 2017.
  13. FERREIRA, E. V. Ensino da Estatística para demandas futuras. 2017.
  14. LUDWIG, G. A spline-based approach to spatial confounding in spatial linear regression methods for geostatistical data. 2017.
  15. LUDWIG, G. Efficient Estimation in Gibbs Point Process Regression. 2017.
  16. LUDWIG, G. Estimação eficiente de coeficientes de regressão para processos pontuais. 2017.
  17. GOMES, J. C. B. REML in nonlinear mixed-effects models with heavy-tailed distributions. 2017.
  18. GOMES, J. C. B. Estimador de máxima verossimilhança restrita em modelos não-lineares com efeitos mistos. 2017.
  19. MATOS, L. A. Heavy-Tailed Longitudinal Linear Mixed Models for Multiple Censored Responses Data. 2017.
  20. MATOS, L. A. Heavy-tailed longitudinal regression models for censored data: A likelihood based perspective. 2017.
  21. COSTA, M. Stochastic processes with reinforcement. 2017.
  22. COSTA, M. A model for a stochastic growth process with interactions. 2017.
  23. COSTA, M. Asymptotic shape of a non-homogeneous growth process with interaction. 2017.
  24. BIANCHI, M. C. C. participante. 2017.
  25. MAIA, R. P. Modelos não-lineares mistos aplicados ao ajuste de curvas de produção de ovos de aves poedeiras.. 2017.
  26. MAIA, R. P. Modelos não lineares mistos aplicados ao ajuste de curvas de produção de ovos. 2017.
  27. LAMBERT, R. The divergence between two measures in product spaces. 2017.
  28. LAMBERT, R. Sequências de Bernoulli com propriedade de lapso de memória. 2017.
  29. REIS, S. S. Abordagem do Escore de Propensão para Avaliação de Impacto. 2017.
  30. KIST, A. Coordenador de Sessão no XXVI EAIC. 2017.
  31. CAMARGO, D. The Meteor Process Stationary Distribution. 2017.
  32. COLLAZOS, J. A. A. Bayesian analysis for semiparametric count data models applied to the university dropout. 2017.
  33. COLLAZOS, J. A. A. Curso de Introducción al Análisis de Datos Funcionales. 2017.
  34. Moreira, L. Avaliador. 2017.

2016

  1. GARAY, A. W. M. Tópicos Avançados em Modelos de Regressão. 2016.
  2. GARAY, A. W. M. Inferência Clássica para Modelos de Regressão Linear Censurados Assimétricos. 2016.
  3. CUYABANO, B. C. D. Consequences of Model Misspecification on REML Estimates of Heritability Using Genomic Models. 2016.
  4. CUYABANO, B. C. D. A Study on the Properties of Heritability Estimators. 2016.
  5. ZELLER, C. B. Modelling extreme percentiles in bivariate Birnbaum-Saunders distributions: EM-estimation. 2016.
  6. ZELLER, C. B. Finite Mixture of Regression Models for Censored Data based on Scale Mixtures of Normal Distributions. 2016.
  7. Trucios Maza, C. C. Nuevas herramientas para la enseñanza de metodologías cuantitativas de análisis de datos.. 2016.
  8. Trucios Maza, C. C. Measuring the effect of uncertainty in the estimation of the conditional covariance matrix in portfolio selection and risk measures.. 2016.
  9. Trucios Maza, C. C. Forecasting densities of returns, volatilities, correlations and VaR in cDCC models using bootstrap procedures in the presence of outliers. 2016.
  10. Trucios Maza, C. C. Measuring the effect of uncertainty in the forecast of the conditional covariance matrix in portfolio selection and risk measures. 2016.
  11. BORGES, C. A. V. Combinação de métodos concorrentes para classificação de bovinos leiteiros quanto à resistência a nematoides. 2016.
  12. ALMEIDA, D. MGARCH models: Trade-off between feasibility and flexibility. 2016.
  13. LUDWIG, G. Fusão de dados de sensores móveis e estáticos com aplicações em mapeamento de risco no ambiente de trabalho. 2016.
  14. SANTOS, J. R. S. Modelos Longitudinais da Teoria da Resposta ao Item: uma aplicação em avaliação educacional. 2016.
  15. MATOS, L. A. Heavy-Tailed Longitudinal Linear Mixed Models for Multiple Censored Responses Data. 2016.
  16. BIANCHI, M. C. C. participante. 2016.
  17. BIANCHI, M. C. C. participante. 2016.
  18. MAIA, R. P. A Discrete Mixed Competing Risk Model for Discrete Time with Masked Causes. 2016.
  19. MAIA, R. P. Variance Component Estimation on Discrete-time Competing Risks analysis with Masked Causes. 2016.
  20. MAIA, R. P. Discrete time competing risks analysis with mas- ked causes. 2016.
  21. R.P. MAEHARA Birnbaum-Saunders SN com aplicações em R. 2016.
  22. LAMBERT, R. Some results and properties for the shortest path function. 2016.
  23. PEREIRA, S. R. S. Análises com desfechos distais: efeitos latentes na performance do ENADE.. 2016.
  24. COLLAZOS, J. A. A. Clustering in Functional Data: A Survey. 2016.
  25. MORELLATO, S. A. Modelagem estatística aplicada à apostas esportivas. 2016.

2015

  1. GARAY, A. W. M. Análise de dados censurados sob distribuições simétricas com aplicações no R. 2015.
  2. GARAY, A. W. M. Censored Regression Models under Symmetrical Distributions. 2015.
  3. LENZI, A. A Spatial Model for the Instantaneous Estimation of Wind Power at a Large Number of Unobserved Sites. 2015.
  4. LENZI, A. A Spatial Model for the Instantaneous Estimation of Wind Power at a Large Number of Unobserved Sites. 2015.
  5. CUYABANO, B. C. D. Model Misspecification and Heritability Estimation. 2015.
  6. ZELLER, C. B. Modelos de Regressão Mistura de Escala Normal com Ponto de Mudança: Aplicação a Audiências de Televisão. 2015.
  7. ZELLER, C. B. Misturas Finitas de Distribuições Assimétricas. 2015.
  8. ZELLER, C. B. Métodos Computacionais em Estatística. 2015.
  9. Huaira Contreras, C. A. O analfabetismo funcional no Brasil: uma visão sobre os municípios. 2015.
  10. Huaira Contreras, C. A. Modelos de Regressão Mistura de Escala Normal com Ponto de Mudança: Aplicação a Audiência de Televisão. 2015.
  11. MERCEDES, C. E. V. Os Processos para Gestão de Dados e Disseminação de Informações em Ambiente de Computação Móvel na Capes. 2015.
  12. MERCEDES, C. E. V. Uma arquitetura de processos para gerir e disseminar informações. 2015.
  13. NOGAROTTO, D. C. Relação entre Material Particulado e variáveis meteorológicas em cidades paulistas. 2015.
  14. BERNARDINI, D. F. Some applications of Russo's formula for random interlacements. 2015.
  15. FERREIRA, E. V. Inferência bayesiana em modelos assimétricos da Teoria da Resposta ao Item de grupos múltiplos para respostas nominais e ordinais. 2015.
  16. FERREIRA, E. V. Avaliador de Trabalhos de Iniciacao Cientifica. 2015.
  17. LUDWIG, G. On fixed effects estimation in spline-based models for spatial data. 2015.
  18. COSTA, M. Explosion Criteria for Continuous-Time Markov Chains. 2015.
  19. VIOLA, M. L. L. Copula-Based Analysis of Rhythm. 2015.
  20. BIANCHI, M. C. C. Confidence Bands in Kendall Plots: application to the Linguistic field. 2015.
  21. BIANCHI, M. C. C. participante. 2015.
  22. MAIA, R. P. Variance component estimation on Competing risk analysis with masked causes and gaussian random components: A simulation study.. 2015.
  23. MAIA, R. P. Competing risk analysis with masked causes of death applied to a genetic longevity study. 2015.
  24. MAIA, R. P. A General Multivariate Competing Risks Mixed Model. 2015.
  25. LAMBERT, R. On the shortest way between two cylinders. 2015.
  26. SOTO, D. M. G. Modelos de regresión mixtos para proporciones, incluyendo ceros y/o unos. 2015.
  27. SOTO, D. M. G. Augmented mixed models for clustered proportion data. 2015.
  28. OLIVEIRA, H. M. Delineamentos ótimos baseados no critério I-otimalidade para experimentos em blocos de efeitos fixos. 2015.
  29. OLIVEIRA, H. M. Estudo da mortalidade por suicídio e malformações congênitas no RS e em SC e possíveis correlações com parâmetros sócioeconônicos. 2015.
  30. COLLAZOS, J. A. A. Consistent Variable Selection in Functional Linear Regression Model. 2015.
  31. COLLAZOS, J. A. A. Modelos Aditivos Generalizados Funcionais: método de estimação e predição para respostas binárias. 2015.

2014

  1. ZAMBOM, A. Z. Nonparametric Lack-of-Fit Testing and Consistent Variable Selection. 2014.
  2. GARAY, A. W. M. Bayesian analysis of censored linear regression models with scale mixtures of normal distributions. 2014.
  3. GARAY, A. W. M. Análise de dados censurados sob distribuições simétricas. 2014.
  4. GARAY, A. W. M. Censored Linear Regression Models for Irregularly Observed Longitudinal Data using the Multivariate-t Distribution. 2014.
  5. CUYABANO, B. C. D. Haplotype Based Genome-Enabled Prediction of Traits Across Nordic Red Cattle Breeds. 2014.
  6. CUYABANO, B. C. D. A Bootstrap Study on Genome-Enabled Prediction. 2014.
  7. ZELLER, C. B. Modelos de Valorização de Ativos de Capital (CAPMS) Assimétricos Aplicados. 2014.
  8. ZELLER, C. B. Detecção de Ponto de Mudança no Modelo de Regressão Linear Assimétrico. 2014.
  9. ZELLER, C. B. Modelos de Regressão Não Lineares Sinh-Normal/Independente. 2014.
  10. ZELLER, C. B. Métodos Computacionais em Estatística. 2014.
  11. MATTA, D. H. Algorithms for Estimation of Variable Length Markov Chains and Simulation. 2014.
  12. FERREIRA, E. V. Modelos da Teoria de Resposta ao Item assimétricos de grupos múltiplos para respostas politômicas nominais e ordinais sob um enfoque bayesiano. 2014.
  13. FERREIRA, E. V. Aspectos inferenciais no Modelo de Crédito Parcial Generalizado da Teoria da Resposta ao Item. 2014.
  14. LB Sánchez, L Sánchez Minicurso de Julia. 2014.
  15. LB Sánchez, L Sánchez Likelihood Based Inference for Quantile Regression Using the Asymmetric Laplace Distribution. 2014.
  16. VIOLA, M. L. L. Bayesian extreme-value regression model assuming known dispersion parameter. 2014.
  17. VIOLA, M. L. L. Uso de Cópulas em Controle Estatístico Multivariado. 2014.
  18. SARAIVA, Marley A. Índice de Vulnerabilidade Juvenil dos municípios goianos - IVJ.. 2014.
  19. SARAIVA, Marley A. Análise de Satisfação e Desempenho dos Alunos do Curso a Distância "Aluno Integrado".. 2014.
  20. BIANCHI, M. C. C. participante. 2014.
  21. BIANCHI, M. C. C. participante. 2014.
  22. MAIA, R. P. Modelos de riscos competitivos mistos aplicados ao estudo de longevidade. 2014.
  23. MAIA, R. P. A genetic multivariate competing risks model for discrete time. 2014.
  24. R.P. MAEHARA Modelo de regressão Sinh-Normal. 2014.
  25. REIS, S. S. Critérios de Seleção de Variáveis Preditoras com Abordagem Penalizada em Estudos de Varredura Genômica (GWAS). 2014.
  26. PEREIRA, S. R. S. O Perfil dos Estudantes Cotista da UFBA: Um Estudo Descritivo.. 2014.
  27. SOTO, D. M. G. Augmented mixed models for clustered proportion data. 2014.
  28. OLIVEIRA, H. M. Optimal designs for factorial experiments. 2014.
  29. OLIVEIRA, H. M. I - otimalidade em critérios compostos para experimentos fatoriais. 2014.
  30. OLIVEIRA, H. M. Análise comparativa dos critérios compostos com os critérios de otimalidade clássicos. 2014.
  31. VICINI, Lorena Non-Homogeneous Poisson Process Geoestatistical Model. 2014.
  32. CARVALHO, Walter Augusto Fonseca de Processos de Renovação Obtidos por agregação de Estados a partir de um Processo Markoviano. 2014.

2013

  1. ZAMBOM, A. Z. On the stochasticity of feasible regions in genetic algorithms. 2013.
  2. ZAMBOM, A. Z. Teste de Hipótese e Seleção de Variáveis em Regressão não Paramétrica. 2013.
  3. ZAMBOM, A. Z. Nonparametric Model Checking and Variable Selection. 2013.
  4. GARAY, A. W. M. Modelos não lineares assimétricos. 2013.
  5. GARAY, A. W. M. LINEAR CENSORED REGRESSION MODELS WITH SCALE MIXTURES OF NORMAL DISTRIBUTIONS. 2013.
  6. GARAY, A. W. M. Análise de dados censurados sob distribuições simétricas com aplicações no R. 2013.
  7. MONZÓN, A. G. M. Lenguaje R. 2013.
  8. MONZÓN, A. G. M. La enseñanza de las probabilidades en la Educación Básica. 2013.
  9. CUYABANO, B. C. D. Genomic Prediction. 2013.
  10. ZELLER, C. B. Modelos com Erros de Medição Multivariados utilizando Misturas Finitas de Distribuições Skew-t. 2013.
  11. ZELLER, C. B. Análise de Influência para os Modelos Lineares Mistos Skew-Normal/Independente. 2013.
  12. YAGINUMA, K. Y. Stochastic modelling of a population of neurons. 2013.
  13. VIOLA, M. L. L. Modelo de Regressão Valor-Extremo para Dados Agrupados. 2013.
  14. VIOLA, M. L. L. Conditional independence between random fields. 2013.
  15. SARAIVA, Marley A. Soluções Estatísticas para Agropecuária. 2013.
  16. MAIA, R. P. Genetic study of mortality rate in Danish dairy cows: multivariate competing risk analysis. 2013.
  17. PEREIRA, S. R. S. A base de dados do ENADE: Caracteristicas, possibilidades e limites para análise do desempenho e cotistas e não cotistas.. 2013.
  18. KIST, A. Um novo gerador de tempo estocástico diário para temperatura (mínima ou máxima) que preserva a variabilidade interanual. 2013.
  19. VICINI, Lorena Modelo Geoestatístico com Processos de Poisson Não Homogêneo. 2013.
  20. LAURINI, M. P. Generalized moment estimation of stochastic differential equations. 2013.
  21. LAURINI, M. P. A Macro-Finance Term Structure Model with Multivariate Stochastic Volatility. 2013.
  22. LAURINI, M. P. Data Cloning: Maximum Likelihood Estimation of DSGE Models?. 2013.
  23. LAURINI, M. P. Generalized moment estimation of stochastic differential equations. 2013.

2012

  1. GARAY, A. W. M. Modelos não lineares sob a classe de distribuições misturas da escala skew-normal. 2012.
  2. GARAY, A. W. M. Enfoque Frecuentista y Bayesiano de los Modelos de Regresión Inflacionados de zeros con Distribución Binomial Negativa. 2012.
  3. CUYABANO, B. C. D. Genomic Prediction Using Haplotype Blocks Built From High Density Marker Map. 2012.
  4. CUYABANO, B. C. D. Genomic Prediction Using Haplotype Blocks Built From High Density Marker Map. 2012.
  5. ZELLER, C. B. Modelo de Regressão Linear Assimétrico com Aplicação. 2012.
  6. MATTA, D. H. Eficiência e Desempenho dos Gastos Públicos no Estado de Goiás. 2012.
  7. GOMES, J. C. B. Análise Discriminante Empregando Modelos de Misturas Finitas de Normais Assimétricas e de t Assimétricas. 2012.
  8. GOMES, J. C. B. Tutorial: Introdução ao R. 2012.
  9. YAGINUMA, K. Y. Stochastic modelling of spikes trains of a population of neurons. 2012.
  10. YAGINUMA, K. Y. Stochastic modelling of spikes trains of a population of neurons. 2012.
  11. DINIZ, M. A. Median Loss Decision Criteria. 2012.
  12. DINIZ, M. A. Modelos SEIR Estocásticos com Taxa de Remoção Não Homogênea. 2012.
  13. VIOLA, M. L. L. Zero Deflated Poisson Distribution. 2012.
  14. VIOLA, M. L. L. Zero Deflated Poisson Distribution: A Bayesian Approach. 2012.
  15. SARAIVA, Marley A. MODELOS DE REGRESSÃO LINEAR SIMPLES: APLICAÇÕES A DADOS REAIS DE CONFINAMENTO BOVINO. 2012.
  16. SARAIVA, Marley A. Functional data analysis of Near-infrared (NIR) spectroscopy data. 2012.
  17. BIANCHI, M. C. C. Kendall Plot com uma aplicação à Linguística. 2012.
  18. MAIA, R. P. Genetic Analysis of Sow Longevity. 2012.
  19. TSAI, R. Polyhazard models with dependent causes. 2012.
  20. PEREIRA, S. R. S. Contribuições ao Estudo do Modelo de Resposta Nominal. 2012.
  21. PEREIRA, S. R. S. Modelagem de eventos recorrentes em Análise de Sobrevivência.. 2012.
  22. PEREIRA, S. R. S. Contribuições ao estudo do Modelo de Resposta Nominal. 2012.
  23. KIST, A. Procedimento iterativo CochraneOrcutt em modelos FANOVA de efeitos fixos com erros dependentes. 2012.
  24. VICINI, Lorena Modelos de processos de Poisson não-homogêneos na presença de um ou mais pontos de mudança, aplicados a dados de poluição do ar. 2012.
  25. VICINI, Lorena Modelos de processos de Poisson não-homogêneos na presença de um ou mais pontos de mudança, aplicados a dados de poluição do ar. 2012.
  26. Moreira, L. Stochastically Perturbed Processes. 2012.

2011

  1. ZAMBOM, A. Z. Seleção de Variáveis em Regressão Não Paramétrica. 2011.
  2. GARAY, A. W. M. On Estimation and Influence Diagnostics for Zero-Inflated Negative Binomial Regression Models. 2011.
  3. GARAY, A. W. M. Heteroscedastic nonlinear regression models based on scale mixtures of skew-normal distributions. 2011.
  4. CUYABANO, B. C. D. Dependent Multinomial Models Applied to DNA Sequences. 2011.
  5. ZELLER, C. B. Modelos de Regressão Lineares Assimétricos com Aplicações. 2011.
  6. ZELLER, C. B. Modelos de Regressão Não Lineares Birnbaum-Suanders Misturas de Escala Normal. 2011.
  7. BORGES, C. A. V. Aplicação do modelo de regressão linear por partes a dados da POF para estudar a elasticidade-renda dos dispêndios com leite e derivados no Brasil. 2011.
  8. BORGES, C. A. V. O uso da Estatística na Embrapa Gado de Leite. 2011.
  9. MATTA, D. H. Mini-Curso: "Introdução à Análise Bayesiana". 2011.
  10. MATTA, D. H. Detecção do ritmo em textos escritos via cadeias de Markov de alcance variável. 2011.
  11. MATTA, D. H. Introdução à Teoria da Decisão e Estimação em Inferência Estatística. 2011.
  12. SCHULTZ, J. A. A. FGM e suas generalizações sob um ponto de vista bayesiano. 2011.
  13. SCHULTZ, J. A. A. Uma abordagem bayesiana para a Cópula FGM e suas generalizações. 2011.
  14. GOMES, J. C. B. Estimação de Funções de Covariância: uma abordagem não-paramétrica via B-splines. 2011.
  15. YAGINUMA, K. Y. Probabilistic Forests. 2011.
  16. YAGINUMA, K. Y. Probabilistic Florests. 2011.
  17. YAGINUMA, K. Y. Probabilistic Forests. 2011.
  18. VIOLA, M. L. L. Markov chain indexed by a conditional dependence structure between the marginal chains on the state space. 2011.
  19. VIOLA, M. L. L. Robust Estimation of Context Tree: An Application on Linguistic. 2011.
  20. SARAIVA, Marley A. Uma Introdução à Análise Não-Paramétrica de Dados Funcionais com Aplicações à Quimiometria. 2011.
  21. SARAIVA, Marley A. Inferência em Modelos com Erros nas Variaveis e Modelos Mistos. 2011.
  22. BIANCHI, M. C. C. Kendall Plot: Teste Gráfico para Ajuste de Cópulas.. 2011.
  23. BIANCHI, M. C. C. Introdução à Análise Bayesiana. 2011.
  24. ABBARA, O. M. F. Modelagem de Risco de um portfólio através de Pair Copula. 2011.
  25. LAMBERT, R. Non-convergence in probability of the overlapping function.. 2011.
  26. KIST, A. Procedimento iterativo Cochrane-Orcutt para regressão não paramétrica. 2011.
  27. VALK, Marcio Classificação e Agrupamento de Séries Temporais com Outliers via Quase U-Estatísticas. 2011.

2010

  1. GARAY, A. W. M. Estimation and diagnostics in heteroscedastic nonlinear regression models based on scale mixtures of skew-normal distributions. 2010.
  2. GARAY, A. W. M. Estimation and diagnostics for heteroscedastic nonlinear regression models based on scale mixtures of skew-normal distributions. 2010.
  3. GARAY, A. W. M. Modelos no lineales sobre Distribuciones assimétricas. 2010.
  4. MONZÓN, A. G. M. Las probabilidades en la educación básica. 2010.
  5. ZELLER, C. B. An Alternative Class of Multivariate Scale Mixtures of Skew-Normal Distributions. 2010.
  6. ZELLER, C. B. Abordagem Bayesiana para o Modelo Linear Misto sob a Classe de Distribuições Assimétricas Skew-Normal/Independente: Estimação e Diagnóstico. 2010.
  7. MATTA, D. H. Cadeias de Markov de Alcance Variável: Estimação e Aplicação. 2010.
  8. MATTA, D. H. Uma Introdução a Teoria de Resposta ao Item Aplicação em Avaliação Educacional. 2010.
  9. MATTA, D. H. Algoritms for Estimation of Variable Markov Chains and Applications. 2010.
  10. YAGINUMA, K. Y. Data Compression Based on the Minimal Markov Models. 2010.
  11. YAGINUMA, K. Y. Data compression based on the minimal Markov models. 2010.
  12. SARAIVA, Marley A. Análise Não-Paramétrica de Dados Funcionais: Uma Aplicação à Quimiometria. 2010.
  13. BIANCHI, M. C. C. Kendall Plot: Adaptation of QQplot for adjustment of Archimedean copulas. 2010.
  14. BIANCHI, M. C. C. An adapatation of Q-Qplot for adjustment of Archimedean copulas. 2010.
  15. BIANCHI, M. C. C. Um pouco da história do Grupo PET Matemática - UNESP - Rio Claro/SP - 2003 a 2005 - por uma Petiana egressa. 2010.
  16. ABBARA, O. M. F. Assessing Stock Market Dependence and Contagion. 2010.
  17. LAMBERT, R. The distribution of the overlapping function. 2010.
  18. LAMBERT, R. On the distribution of the overlapping function and its convergence. 2010.

2009

  1. MONZÓN, A. G. M. Inferencia y diagnóstico en el modelo de regresión de Poisson con exceso de ceros. 2009.
  2. ZELLER, C. B. Modelo de Grubbs em Grupos. 2009.
  3. ZELLER, C. B. Influence Analyses of Skew-Normal/Independent Linear Mixed Models. 2009.
  4. ZELLER, C. B. Local influence analysis for regression models with scale mixtures of skew-normal distributions. 2009.
  5. de Souza, C. P. E. Hypothesis Tests for Functional Data Based on Distances: a Study Using Splines. 2009.
  6. MATTA, D. H. Algorithms for Estimation of Variable Length Markov Chains and Applications. 2009.
  7. MATTA, D. H. Algoritmos de Estimação para Cadeias de Markov de Alcance Variável - aplicações a detecção do ritmo em textos escritos. 2009.
  8. LEME, H. Pricing energy contracts with take-or-pay option.. 2009.
  9. GOMES, J. C. B. Nonparametric estimation for covariance function of spatial Gaussian processes. 2009.
  10. SARAIVA, Marley A. Nonparametric Functional Data Analysis with Application to Chemometrics. 2009.
  11. BIANCHI, M. C. C. Test chart for the adjustment Archimedean copulas: Kendall Plot. 2009.
  12. BIANCHI, M. C. C. A nonparametric estimation for bivariate Archimedean copula. 2009.
  13. BIANCHI, M. C. C. A nonparametric estimation for bivariate Archimedean copula. 2009.
  14. ABBARA, O. M. F. Assessing Stock Market Dependence and Contagion. 2009.

2008

  1. ZAMBOM, A. Z. Estimação Não Paramétrica da Trajetória Percorrida por um Veículo Autônomo. 2008.
  2. BIANCHI, M. C. C. Graphic Test to the Archimedean Copulas using BIPIT variables. 2008.
  3. BIANCHI, M. C. C. Teste Gráfico para o Ajuste de Cópulas Arquimedianas: Um Estudo de Simulação. 2008.
  4. ABBARA, O. M. F. Testing the long run implications of the expectation hyphotesis using cointegration techniques with structural change. 2008.
  5. MAIA, R. P. Análise do desempenho dos alunos da UNICAMP do vestibular à conclusão do curso utilizando U-Estatísticas. 2008.