Apresentações de Trabalho
Número total de items: 924
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PORTELLA, L.; PINHEIRO, Aluisio de Souza; CINTRA, R.; PINHEIRO, A. Low-Complexity Approximations of the WECS Method for SAR Change Detection. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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SOUSA, A. R.; PINHEIRO, A.; REISEN, Valdério Anselmo Cepstral and Wavelet Analysis Applied to Air Pollution Time Series. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Machado, Milena; Benaquio, Wilson Carminatti; REISEN, Valdério Anselmo; Prezotti Filho, Paulo Roberto; PPatrocínio, Patrick Ferreira; PINHEIRO, A. Robust Estimation for P INAR(1)T Processes and Outlier Detec- tion Based on Wavelets. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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FONSECA, RODNEY; PINHEIRO, A. Wavelet feature screening in high dimensional regression problems'. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Saraiva, João Pedro M.; PINHEIRO, A.; NEGRI, ROGÉRIO G. Enhancing Change Detection in SAR Image Time Series Using Image Denoising Algorithms. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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PINHEIRO, A. U-statistics: Foundations, Generalizations and Applications Part II. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Garcia, Nancy L. Pós-Graduação em Matemática/Probabilidade e Estatística, passado, presente e futuro. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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GARCÍA, JESÚS E.; González-López, V. A.; SANTOS, D. S. An Efficient Determination Criterion-based Metric for Z-DNA Pattern Identification. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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GARCÍA, JESÚS E.; González-López, V.A.; SANTOS, D. S. Markov-Based Stochastic Analysis of Dengue Virus Sequences from the 2014 Japan Outbreak. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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García, Jesús E.; González-López, V. A.; SANTOS, D. S. A Family of Metrics based on the Efficient Determination Criterion. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Kiihl, S.; benaglia, t. a. Modelagem Estatística: Uma Jornada pelos Tidy Models em R. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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MATOS, L. A. Modelos Lineares Mistos na Prática: Análise de Dados Longitudinais. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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MATOS, L. A. skewlmm: An R Package for Fitting Skewed and Heavy-Tailed Linear Mixed Models. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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SANTOS, L. S.; LEBENSZTAYN, Élcio Quasi-Stationary Distribution for Rumor Process. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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SOUSA, J. S.; MONTALVO, G. S. A. Violência Doméstica em Fortaleza: Evidências dos Efeitos Temporais com GAMLSS. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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SOUSA, J. S.; MONTALVO, G. S. A. A Distribuição Harris Gumbel Tipo II. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Travassos, K.; MATOS, L. A.; SCHUMACHER, F. L. Sandwich variance estimation in scale mixture of skew-normal linear mixed models. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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SANTOS, D. S.; GONZALEZ-LOPEZ, V. A. An Efficient Determination Criterion-based Metric for Z-DNA Pattern Idetification. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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SANTOS, D. S.; GONZALEZ-LOPEZ, V. A. Assessing Discrepancies in the Direction of Daily Currency Movements through Metrics Based on the Effcient Determination Criterion. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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BERNARDINELLI, P. F. G.; ALVES, C. G.; SANTOS, R. R. Modelagem espaço-temporal bayesiana do risco de roubo de celulares nos municípios de São Paulo utilizando INLA: estimação e predição. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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CAETANO, SIDNEY M.; MAZZEU, J. H. G. Short-term inflation expectations evaluation in the presence of instabilities. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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FERNANDES, F. A. Parametrizações do modelo de von Bertalanffy para descrição de curvas de crescimento. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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BARRIOS, L. L. D.; FERNANDES, F. A.; MOTTA, M. R. Abordagem Bayesiana utilizando Modelos Não Lineares na Predição do Crescimento de Coelhos. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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FERNANDES, F. A.; LIMA, K. P.; RABELO, R. A. L. Crescimento e Padrão do Feminicídio no Nordeste: Um Estudo de 2001 a 2023. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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LIMA, K. P.; FERNANDES, F. A.; RABELO, R. A. L. Evolução do Registro Global de Ensaios Clínicos Oncológicos: Análise do Número de Registros entre 2004 e 2025. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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LIMA, K. P.; FERNANDES, F. A.; RABELO, R. A. L.; MORAIS, A. R. Comparação de modelos não lineares com erro assimétrico para o acúmulo de matéria seca do feijoeiro cultivar Bolinha. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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PORTELLA, LUAN; PINHEIRO, A. Low-Complexity Approximations of the WECS Method for SAR Change Detection. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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GOMES, T. F. P.; HOTTA, A New Homeomorphism: Application to a Novel Geometric Perspective on Historical Volatility. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Motta, M. R.; GARCIA, NANCY L.; MIGON, H.; PETKOVA, E.; TARPEY, T.; OGDEN, R. T. Unsupervised Bayesian Classification for Mixture Regression Models with Scalar and Functional Covariates. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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Motta, M. R.; FORKMAN, J. Bayesian Analysis of Nonnegative Data Using Dependency-Extended Two-Part Models. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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Garcia, Nancy L. Da escola da Fazendo Palmeiras até a Eleição para a Academia Brasileira de Ciências. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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Garcia, Nancy L. Identificação de respondentes a placebo baseado em covariáveis e sinais de EEG (e mais, se der tempo). 2024.[ Google | Google Scholar ]
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Garcia, Nancy L.; MOTTA, M. R.; MIGON, H.; PETKOVA, E.; TARPEY, T.; OGDEN, R. T. Identificação de respondentes a placebo baseado em covariáveis e sinais de EEG (e mais, se der tempo). 2024.[ Google | Google Scholar ]
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GARCÍA, JESÚS E.; González-López, V.A. The Efficient Determination Criterion for Partition Markov Model Estimation. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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González López, V. A.; LITVINOFF JUSTUS, VINÍCIUS An Examination of a Necessary and Sufficient Condition for Conditional Independence. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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GARCÍA, JESÚS E.; González-López, V.A.; Sanchez, J. G. A metric based on the efficient determination criterion. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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Kiihl, S.; benaglia, t. a. Modelagem Estatística: Uma Jornada pelos Tidy Models em R. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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benaglia, t. a.; Kiihl, S. TidyModels in R with Malaria Data Application. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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MAIA, R. P.; GAONA, N. B. R. 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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SILVA, C. A. P. J. Detecção de Outliers no Modelo de Regressão Circular. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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SANTOS, J. R. S.; AZEVEDO, C. L. N.; FOX, JEAN-PAUL Bayesian modeling of longitudinal multiple-group IRT data with skewed latent distributions and growth curves. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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RODRIGUES, M. A. F.; COLOSIMO, ENRICO ANTÔNIO; BASTOS, JULIANA VILELA; COSTE, SYLVIA CURY Cause-Specifc Regression Model for correlated data in the presence of competing risks and interval censoring. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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RODRIGUES, M. A. F.; COLOSIMO, ENRICO ANTÔNIO; BASTOS, JULIANA VILELA; COSTE, SYLVIA CURY Parametric Model for Correlated Survival Data in the Presence of Competing Risks and Interval Censored. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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VENTURIM, V. P.; SILVA, D. R. C.; ZETUM, A. S. S.; MION, F. A.; ROSA, H. P.; MORAIS, L. C.; BARBOSA, K. R. M.; MORELLATO, S. A.; MEIRA, D. D.; LOURO, I. D. Impacto de variantes genéticas do gene SELP no desenvolvimento de sequelas cardiorrespiratórias pós-COVID-19: um estudo de sequenciamento de exoma. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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MION, F. A.; GUAITOLINI, Y. M.; SILVA, D. R. C.; ZETUM, A. S. S.; VENTURIM, V. P.; MORELLATO, S. A.; MEIRA, D. D.; LOURO, I. D. Identification of Genetic Alterations in Patients Who Developed Physical Fatigue as a Long COVID Condition. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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BASILIO, L. A.; SILVA, D. R. C.; VENTURIM, D. P.; MORELLATO, S. A.; MEIRA, D. D.; LOURO, I. D. Predictive modeling of post-covid-19 hair loss: Insights from machine learning and logistic regression. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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GIACINTI, G. M.; MORELLATO, S. A.; MION, F. A.; SILVA, D. R. C.; CASOTTI, M. C.; LOURO, I. D.; MEIRA, D. D. Avaliação do EGFR como potencial biomarcador para a Covid Longa. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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GUAITOLINI, Y. M.; MION, F. A.; ZETUM, A. S. S.; VENTURIM, V. P.; SILVA, D. R. C.; MORELLATO, S. A.; MEIRA, D. D.; LOURO, I. D. Genetic study of patients with persistent neurocognitive sequelae after COVID-19. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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VENTURIM, V. P.; SILVA, D. R. C.; BASILIO, L. A.; BARBOSA, K. R. M.; MORAIS, L. C.; MORELLATO, S. A.; MEIRA, D. D.; LOURO, I. D. Exploring Genetic Determinants of Post-COVID-19 Dyspnea: An Exome Sequencing Approach. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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FREITAS, J. V. B.; AZEVEDO, C. L. N.; NOBRE, J. S. A stochastic approximation ECME algorithm to semi-parametric scale mixtures of centred skew-normal regression models. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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FREITAS, J. V. B.; AZEVEDO ; NOBRE, J. S. A stochastic approximation ECME algorithm to semi-parametric scale mixtures of centred skew-normal regression models. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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FREITAS, J. V. B.; NOBRE, J. S.; ESPINHEIRA, P. L.; REGO, L. C. Unit gamma regression models for correlated bounded data. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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LINO, P. G. J.; LIMA, V. M. C.; COSTA, L. C. C. Construção de Variáveis Indicadoras para Mensurar a Exposição ao Petróleo Durante às Atividades de Pesca no Litoral da Bahia: Classificação pelo Modelo de Resposta Gradual. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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BURBANO-MORENO, ALVARO ALEXANDER Análisis de datos funcionales espaciales: Espaciamiento irregular y Polinomios de Bernstein. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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BURBANO-MORENO, ALVARO ALEXANDER; MAYRINK, VINÍCIUS DINIZ Spatial functional data analysis: irregular spacing and Bernstein polynomials. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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BURBANO-MORENO, ALVARO ALEXANDER; MAYRINK, VINÍCIUS DINIZ Modeling Spatial Functional Data on Irregular Domains using B-splines. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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