Participação em eventos
Número total de items: 1667
2025
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PINHEIRO, A. U-statistics: Foundations, Generalizations and Applications Part I. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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PINHEIRO, A. U-statistics: Foundations, Generalizations and Applications. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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PINHEIRO, A. Wavelet feature screening for high dimensional regression models. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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A. Yambartsev The Law of the Iterated Logarithm for Functionals of the Wiener Process: A Delta Method Approach. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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A. Yambartsev The law of the iterated logarithm for functionals of the Wiener process. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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A. Yambartsev Bounds for the Success Probability in the Odds Theorem. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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A. Yambartsev O problema do casamento ótimo: limitantes para a probabilidade de sucesso. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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HOTTA, L. K. Portfolio Optimization with Multiple Covariance Models: Forecast Combination Approaches. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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GARCIA, N. L. Painel de discussão Brasil-Portugal: Perspectivas para a Cooperação em Matemática. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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GARCIA, N. L. Predicting Dengue Outbreaks: A Dynamic Approach with Variable Length Markov Chains and Exogenous Factors. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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GARCIA, N. L. Pós-Graduação em Matemática/ Probabilidade e Estatística, passado, presente e futuro. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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GARCIA, N. L. Predicting Dengue Outbreaks: A Dynamic Approach with Variable Length Markov Chains and Exogenous Factors. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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POPOV, Serguei Conditioned simple random walk in two dimensions and some of its surprising properties. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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V. A. González-López An Efficient Determination Criterion-based Metric for Z-DNA Pattern Identification. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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V. A. González-López A Non-parametric Test for Copula Distribution Equality Using Young Diagrams. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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V. A. González-López Statistical Inference in Copula Models and Markov Processes X (in ICNAAM 2025). 2025.[ Google | Google Scholar ]
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V. A. González-López A Family of Metrics based on the Efficient Determination Criterion. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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V. A. González-López A Family of Metrics based on the Efficient Determination Criterion. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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V. A. González-López A Estatística Para Além dos Muros da Universidade. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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MAIA, R. P. Selection for Undergrad level: UNICAMP inclusion programs and their effect on demography of the campus. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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MAIA, R. P. Perfil dos estudantes: Ensino Médio, Profis e Graduação. 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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MATOS, L. A. Modeling Longitudinal Data using Robust Mixed Models. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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NOBRE, J. S. A robust quantile regression for bounded variables based on the Kumaraswamy Rectangular distribution. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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SOUSA, A. R. S. Wavelet-based estimation in aggregated functional data. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Trucios Maza, C. C. ARCH, GAS, SV, and MSGARCH models: Do we really need all of them for forecasting daily risk measures?. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Trucios Maza, C. C. A novel approach for forecasting high-dimensional conditional covariance matrices using general dynamic factor models.. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Trucios Maza, C. C. Modelado de Series de Tiempo en Entornos de Big Data: Previsión de la (Co)volatilidad con Datos de Alta Dimensión.. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Trucios Maza, C. C. GARCH, GAS, SV, and MSGARCH models: Do we really need all of them for forecasting daily volatility?.. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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SOUZA, V. F. Detecting Renewal States in Chains of Variable Length Via Instrinsic Bayes Factors. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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MENDES, A. M. F. Parametric quantile regression models: an overview. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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COSTA, L. L. S. Inference in Random Networks with Discrete Weights: An Application to Airport Networks. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Silva, C. B. P. da Longitudinal data under antedependence model with applications to environmental sciences. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Silva, C. B. P. da Bayesian empirical likelihood longitudinal analysis based on the Hamiltonian Monte Carlo algorithm. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Silva, C. B. P. da Antedependence models for nonstationary longitudinal data with centered skew-t distribution in a Bayesian approach. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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SOUSA, J. S. Violência Doméstica em Fortaleza: Evidências dos Efeitos Temporais com GAMLSS. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Travassos, K. Sandwich variance estimation in scale mixture of skew-normal linear mixed models. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Travassos, K. Diagnostic analysis in scale mixture of skew-normal linear mixed models. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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CASTRO, M. O. A robust quantile regression for bounded variables based on the kumaraswamy rectangular distribution. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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SANTOS, D. S. An Efficient Determination Criterion-based Metric for Z-DNA Pattern Idetification. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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SANTOS, D. S. 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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SANTOS, D. S. An Investor Inertia-Based Advection-Diffusion Model for Dynamics of Financial Asset Prices. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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FELIX, C. H. T. N. Análise de abundância diferencial microbiana em indivíduos infectados com SARS-CoV-2.. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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FELIX, C. H. T. N. Application of Fuzzy Logic in Confidence Intervals. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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RIVERA, E. A. Estimation of High-Dimensional cDCC Model by Composite Likelihood Method. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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RIVERA, E. A. Estimativa do Modelo cDCC em Alta Dimensão com o Método de Verossimilhança Composta. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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OLIVEIRA, G. P. Análise de Concordância entre Dois Sistemas de Informação dos Repasses Federais à Atenção Primária à Saúde. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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ELIAS, P. H. G. Intervalos de previsão para volatilidade realizada com Conformal Prediction. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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ELIAS, P. H. G. Prediction Intervals for Realized Volatility via Conformal Prediction. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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ALVES, C. G. Estimação por máxima verossimilhança em modelos espaciais lineares mistos generalizados baseada na aproximação de Laplace. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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ALVES, C. G. 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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ROCHA, É. O. Aplicação dos modelos de regressão multivariados skew-normal centrados com misturas de escala. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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ROCHA, É. O. Bayesian inference for zero-and/or-one augmented unit-gamma. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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ROCHA, É. O. A trapezoidal extension of the unit-gamma distribution for modeling bounded heavy-tailed data. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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LINO, P. G. J. Modelagem Logística com Respostas Distais Utilizando o Modelo de Resposta Gradual: Uma Abordagem Bayesiana.. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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PRATES, M. O. Fast Mixture Spatial Regression: A Mixture in the Geographical and Feature Space Applied to Predict Porosity in the Post-salt. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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PRATES, M. O. Latent archetypes of the spatial patterns of cancer. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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PRATES, M. O. Advances in Spatial Statistics for Large-Scale and Complex Domain. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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PRATES, M. O. Advances in Spatial Statistics for Large- Scale and Complex Domains. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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PRATES, M. O. Latent archetypes of the spatial patterns of cancer. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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PRATES, M. O. Advances in Spatial Statistics for Large-Scale and Complex Domains. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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PRATES, M. O. Advances in Spatial Statistics for Large-Scale and Complex Domains. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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Alvaro Alexander Burbano Moreno Bayesian Hierarchical Modeling for Predicting Spatially Correlated Curves in Irregular Domains: A Case Study on PM10 Pollution.. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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MACHADO, MARIELA PENTÓN O processo de contato com dois tipos de partículas e prioridade. 2025.[ Google | Google Scholar ]
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PINHEIRO, A. Time-referenced wavelet spatio-temporal change detection on multi-temporal SAR images. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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PINHEIRO, A. ANÁLISE ESPECTRAL APLICADA À DETECÇÃO DE MUDANÇAS EM SÉRIES DE IMAGENS SAR. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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PINHEIRO, A. Time-referenced wavelet spatio-temporal change detection on multi-temporal SAR images. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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AZEVEDO, C. L. N. Time series and multilevel modelling for longitudinal item response theory data. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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AZEVEDO, C. L. N. Time series and Multilevel Modeling for Longitudinal Item Response Theory Data. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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AZEVEDO, C. L. N. Time series and multilevel modeling for longitudinal item response theory data. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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Lebensztayn, E. Limit theorems for a stochastic rumor process with multiple repetitions. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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RIFO, L. L.R. Modelos probabilísticos com urnas e bolas para o ensino básico. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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Rodrigues-Motta, M. Unsupervised Bayesian classification for models with functional covariates. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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Rodrigues-Motta, M. Bayesian Analysis of Nonnegative Data Using Dependency-Extended Two-Part Models. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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ZEVALLOS, Mauricio Forecasting VaR and ES through Markov Switching GARCH Models: Does the Specification Matter?. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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ZEVALLOS, Mauricio Forecasting Realized Volatility: Does Anything Beat Linear Models?. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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GARCIA, N. L. Estatística e os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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GARCIA, N. L. Desafios dos Programas de Pós-graduação em Estatística. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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V. A. González-López Statistical Inference in Copula Models and Markov Processes IX (in ICNAAM 2024). 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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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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FREITAS, J. V. B. A stochastic approximation ECME algorithm to semi-parametric scale mixtures of centred skew-normal regression models. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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ALVES, C. G. Aprovação de alunos dos cursos de exatas da UFPR e a relação com a pandemia de COVID-19: uma análise baseada em sobrevivência. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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LINO, P. G. J. Modelagem Logística com Respostas Distais Utilizando o Modelo de Resposta Gradual: Uma Abordagem Bayesiana. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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LINO, P. G. J. Derramamento de Petróleo na Bahia: Construção de Indicadores de Exposição em Pescadores Artesanais usando a Teoria de Resposta ao Item. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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PRATES, M. O. Statistical Inferences and Predictions for Areal Data and Spatial Data Fusion with Hausdorff?Gaussian Processes. 2024.[ Google | Google Scholar ]
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