Marinho Gomes de Andrade Filho.

Este projeto tem como objetivo desenvolver modelos Zero-Modificados (e.g. Inflacionado ou Deflacionados de Zero) para séries temporais com dados discretos. Os modelos desenvolvidos neste projeto tem como origem alguns os modelo Zero-Modificados da família Série de Potência (Poisson, Poisson Generalizado, Binomial, Binomial negativo, COM-Poisson entre outros). Neste trabalho estes modelos serão definidos no contexto de séries temporais para acomodarem dados de contagem correlacionado no tempo com excesso (ou déficit) de zeros. Serão consideradas métodos de inferência baseados na abordagens clássica de verossimilhança e na abordagem bayesiana juntamente com técnicas de Monte Carlo em Cadeia de Markov. O projeto também prevê aplicações relevantes em problemas reais.

Estender métodos de inferência de segunda-ordem disponíveis para os
MLG para classes mais amplas de modelos com o aux´ılio da computação
simbólica. As pesquisas conjuntas que os professores dos Departamento de
Estatística do IME-USP e da UFRPE planejam desenvolver dizem respeitos as linhas de pesquisas que englobam a extensão dos modelos transformados
normais para os modelos da família exponencial, família dos modelos
simétricos e para a família dos modelos Generalizados ARMA.

Desenvolvimento de modelos de otimização estocásticos para planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos e desenvolvimente e análise de modelos de séries temporais para previsão de vazões

Esse proejto visa prover infraestrutura e dar amparo à interação de grupos de pesquisa consolidados, que têm atividades análogas e produção significativa no tema proposto. Estes grupos estão localizados na FEEC-UNICAMP, na Escola Politécnica da USP, no LNCC-CNPq no ICMC-USP e na UFES. Objetivos de Pesquisa: tem-se como ênfase especial o estudo da classe de sistemas estocásticos com saltos markovianos nos parâmetros. Estes sistemas apresentam interesse tanto teórico como em aplicações .

O presente projeto pretende solucionar os problemas relacionados a modelagem e previsão dos casos de ocorrência de dengue, oferecendo uma possibilidade de orientação para políticas preventivas de saúde pública a custo reduzido. Para tanto, pretende-se investigar e disponibilizar metodologias de baixo custo a partir de dados oficiais e com elevado poder de acurácia que permitam antecipar quando, onde e qual será a incidência de casos de dengue em cada um dos municípios do estado da Paraíba. Para atingir os objetivos propostos, a equipe utilizará três vertentes de trabalho: 1) uma vertente utilizando técnicas de geoprocessamento para monitoramento dos casos de dengue, geração dos mapas e modelagem estatística adequada; 2) uma vertente utilizando técnicas de controle estatístico de qualidade para monitorar a ocorrência mensal de casos e identificar situações endêmicas e epidêmicas; 3) uma vertente utilizando técnicas de previsão das ocorrências de casos futuros de dengue, usando como ferramentas, as séries temporais e a inferência bayesiana. Para tanto, agregam-se três departamentos de duas universidades que trabalharão em cooperação para o desenvolvimento de metodologias para a monitoração e previsão da ocorrência dos casos de dengue no estado da Paraíba. Para garantir uma proveitosa cooperação entre as duas instituições, um banco de dados centralizado na UFPB será utilizado em conjunto pelas duas instituições e também serão utilizadas ferramentas de implementação de grupos de trabalho para ampliar o leque de possibilidades de interação. Também estão previstas visitas de trabalho duas vezes ao ano entre as equipes da UFPB e da USP/São Carlos e durante essas visitas, as interações e discussões serão ampliadas. Tão logo as metodologias sejam desenvolvidas e validadas, serão repassadas ao estado e municípios para incrementar as ações de vigilância epidemiológicas no sentido de combater o dengue..

Desenvolvimento de modelso markovianos para dados de vazões com finalidade de uso em algoritmos de programação dinâmica estocásticas aplicado ao problema de planejamento de sistemas hidrotérmicos.

Esse projeto propõe um estudo para avaliar o importância da estocásticidade das vazões afluentes no cálculo da política ótima de um sistema hidrotérmico. Os modelos estocásticos considerados são os modelos do tipo AR(p), os modelos periódicos do tipo PAR(p) e os modelos Threshold Auto-Regressivos TAR(k,p1,?,pk) visando uma modelagem que destingue as vazões dos períodos secos das vazões dos períodos úmidos. A análise considera primeiramente os modelos markovianos AR(1), PAR(1) e TAR(2,1,1) e em seguida os modelos que consideram a correlação temporal ( p>1). O projeto visa avaliar qual a importância dos modelos PAR em lugar dos modelos estacionários AR e a importância da correlação temporal (p>1) na política ótima de operação de sistemas hidrotérmicos. A abordagem proposta é aplicada para alguns sub-sistemas das regiões Sul, Sudeste e Nordeste do Brasil