Gilberto Alvarenga Paula.

Neste projeto de pesquisa propomos numa primeira etapa dar continuidade a estudos em andamento que envolvem modelos single index lineares parciais generalizados, modelos aditivos com erros simétricos autoregressives para o ajuste e predição de séries temporais com decomposição dos componentes de tendência e sazonalidade através de splines cúbicos e modelagem linear parcial aditiva do tempo de falha acelerado, particularmente envolvendo a distribuição gama generalizada. Numa segunda etapa pretendemos iniciar novas investigações estendendo o ajuste aditivo de séries temporais para modelos com erros skew-normal autoregressivos. A inclusão de splines bivariados tipo thin plate em alguns dos modelos já estudados, a fim de acomodar o efeito conjunto de coordenadas contínuas, por exemplo latitude e longitude, deve ser também investigada neste projeto no contexto de modelos lineares generalizados. Por fim, o aprimoramento de metodologias envolvendo equações de estimação, tais como o desenvolvimento de gráficos de resíduos através de reamostragem e de novos procedimentos de diagnóstico para detectar observações mascaradas, tipo forward search, está previsto neste projeto

Este projeto visa estudar associações entre conjuntos de variáveis utilizando metodologias estatísticas baseadas em modelos de regressão. Dentro deste contexto, trataremos de tópicos que na literatura estatística são conhecidos como análise de sobrevivência, modelos mistos, modelos de regressão beta, teoria da resposta ao item, etc. Em particular, estudaremos diferentes formulações destes modelos, diversos métodos de estimação, formas alternativas para testar hipóteses,
propriedades estatísticas de estimadores e testes propostos. Ademais, está dentro dos objetivos deste projeto a implementantação computacional das metodologias e a aplicação dos resultados em problemas práticos de diversas áreas de pesquisa. Os resultados deste projeto serão publicados em periódicos de circulação internacional, apresentados em congressos nacionais e internacionais. As aplicações práticas deverão beneficiar pesquisadores que trazem seus projetos
para análise no Centro de Estatística Aplicada do IME/USP. Além disso, o projeto prevê a formação de um número considerável de mestres e doutores

O objetivo principal deste projeto é dar continuidade a trabalhos recentes de pesquisa desenvolvidos com alunos de pós-graduação e pós-doutorandos do IME-USP, bem como com pesquisadores do país e do exterior em tópicos nas áreas de modelos mistos e modelos semiparamétricos. Extensões desses trabalhos no sentido de modelos multiníveis elípticos e modelos mistos elípticos com erros nas variáveis além de modelos aditivos elípticos deverão ser investigados neste projeto.Possíveis extensões para outras classes de modelos de regressão tais como modelos Birnbaum-Saunders (BS) mistos e modelos BS semiparamétricos estão sendo estudados

O objetivo deste projeto é dar suporte a pesquisas recentes envolvendo pesquisadores argentinos, brasileiros e chilenos. As principais linhas de pesquisa abordadas neste projeto são modelos mistos, modelos para a análise de dados de sobrevivência e teoria assintótica de alta ordem. com enfoque particular em modelos com erros elípticos, modelos Birnbaum-Saunders, modelos lineares generalizados e métodos de diagnóstico

O objetivo deste projeto é dar suporte às pesquisas recentes que têm sido desenvolvidas por pesquisadores brasileiros e chilenos nas áreas de modelagem estatística de regressão e estender essa colaboração para pesquisadores argentinos. As principais linhas de pesquisa do projeto são: desenvolvimento de metodologias de diagnóstico em modelos de contornos elípticos semiparamétricos, modelos de contornos elípticos não lineares, modelos de regressão Birnbaum-Saunders, modelos de mistura de escala normal, modelos mistos com efeito aleatório não gaussiano e teoria assintótica de alta ordem

O objetivo principal deste projeto é o estudo da associação entre conjuntos de variáveis. Utilizaremos metodologia estatística baseada em modelos de regressão, aqui encarados num sentido amplo. Trataremos tópicos conhecidos na literatura como Análise de Dados Categorizados, Análise de Sobrevivência, Análise de Regressão, Análise de Dados Longitudinais, etc. Contudo, o foco do projeto estará dirigido para o emprego de modelos mistos, dada sua flexibilidade para contemplar algumas características dos fenômenos investigados que não podem ser incorporadas por meio de modelos clássicos. Nessa classe de características, destacamos heteroscedasticidade, correlação entre observações e efeitos individuais. Em particular, pretendemos avaliar diferentes formulações desses modelos, ajustá-los a conjuntos de dados por diversos métodos de estimação, estudar formas alternativas para testar hipóteses sobre sua compatibilidade com os dados, avaliar as propriedades estatísticas dos estimadores e testes propostos, implementar a metodologia computacionalmente e aplicar os resultados a problemas práticos de diversas áreas de pesquisa

Um dos objetivos deste projeto é o desenvolvimento de metodologias de diagnóstico de influência em modelos mistos de contornos elípticos e modelos mistos hierárquicos, também conhecidos como misturas de normais. Tais modelos além de apresentarem maior flexibilidade na estimação paramétrica do que outros modelos mistos, apresentam estimativas de máxima verossimilhança robustas contra observações aberrantes. Um outro tópico de pesquisa a ser investigado consiste no desenvolvimento de metodologias de diagnóstico de influência em modelos Birnbaum-Saunders e Birnbaum-Saunders generalizados (com dados censurados) largamente aplicados no estudo do tempo de ruptura de materiais sujeitos a fadiga ou estresse. A classe generalizada consiste numa extensâo da classe original no sentido de produzir estimativas de máxima verossimilhança robustas. Como produto adicional dessas pesquisas deverão ser desenvolvidas "libraries" em S-Plus e R para estimação, análise inferencial e análise de diagnóstico nas classes propostas acima

Projeto de pesquisa envolvendo o Departamento de Estatística do IME-USP e o Departamento de Estatística da Universidade de Valparaíso, Chile. O projeto focou o desenvolvimento de metodologias de adequação e validação de modelos elípticos de regressão. Trata-se de uma classe que envolve modelos univariados e multivariados simétricos ou esféricos e reúne distribuicões com caudas mais leves e mais pesadas do que a normal padrão. Esses modelos têm grande potencial de aplicação para a análise de dados com pontos discrepantes (ou aberrantes) que aparecem em várias áreas do conhecimento, tais como Finanças, Engenharia, Médicina etc

Projeto envolveu diversos tópicos relacionados com modelagem estatística de regressão tais como métodos assintóticos, métodos de adequação e validação, modelos para a análise de dados longitudinais, modelos para a análise de dados circulares, modelos para a análise de dados de sobrevivência, métodos de estimação e computação intensiva, métodos para estimação e testes unilaterais, modelos mistos, refinamento de testes em modelos de regressão, estudo de viés etc

Projeto envolvendo diversos tópicos relacionados com modelagem estatística de regressão tais como métodos assintóticos, métodos de adequação e validação, modelos para a análise de dados longitudinais, modelos para a análise de dados circulares, modelos para a análise de dados de sobrevivência, métodos de estimação e computação intensiva, métodos para estimação e testes unilaterais, modelos mistos, refinamento de testes, estudo de viés de estimadores etc

O projeto investigou o desenvolvimento de diversas metodologias relacionadas com modelagem estatística de regressão com forte enfoque em métodos assintóticos tais como estudo da distribuiçao assintóticos de estimadores, refinamento de testes, estudo de viés de estimadores, testes para hipóteses restritas, testes para hipóteses não regulares, equações de estimação etc