Jorge Luis Bazán Guzmán.

Projeto envolvendo estudantes de graduação na área de Estatística e Ciência de Dados para a análise de dados coletados pelo GAPsi. O projeto pretende consolidar os resultados atuais na forma de relatórios para a divulgação e a escrita de artigos científicos, assim como propor novas metodologias para a análise de resultados desde a perspectiva de um projeto de Mineração de Dados, de modo a incentivar entre os estudantes o conhecimento de novas ferramentas de análises de dados.

Descrição: Projeto envolvendo estudantes de graduação na área de Estatística e Ciência de Dados para a análise de dados coletados pelo GAPsi, assim como no desenho e proposta de novas pesquisas na comunidade de estudantes do ICMC que possam contribuir no diagnóstico de sua realidade e no mapeamento das dificuldades no âmbito psíquico e social que possam impactar na permanência dos estudantes.

Projeto certificado pela empresa Prefeitura Municipal de Ribeirão Preto em 02/03/2022. O principal objetivo deste projeto é implementar a moderna metodologia da Teoría de Resposta ao Item (TRI) na prática de avaliação do desempenho escolar dos alunos do Ensino Fundamental (I e II), implantada na cidade de Ribeirão Preto desde 2010. As bases de dados acumuladas até o momento serão analisadas pela TRI gerando resultados e estatísticas comparáveis às avaliações estadual (Saresp) e Federal (SAEB ? Prova Brasil). Os resultados irão aprimorar o subsidio de informações, para que a Secretaria Municipal de Educação de Ribeirão Preto tome decisões referentes à política Educacional do Município, assim como propiciar aos alunos envolvidos no projeto a realização de atividades práticas da profissão, tais como o delineamento do desenho de instrumentos de avaliação, o planejamento amostral e experimental, assim como as análises dos dados com a metodologia da TRI.

Revisão e proposta de melhora da classificação do Qualis na área de Matemática, Estatística e Probabilidade.

Elaboração do projeto para a criação do Grupo de Apoio Psicopedagógico (GAPsi) no ICMC em outubro de 2017, iniciativa coordenada pela professora Simone do Rocio Senger de Souza durante sua gestão como presidente da Comissão de Graduação e finalmente criado em 2018

O presente projeto visa, então, atingir esses objetivos, aperfeiçoando e institucionalizando as avaliações de disciplinas e turmas dos cursos sob a responsabilidade do ICMC. O objetivo final é desenvolver um sistema de avaliação das disciplinas do ICMC - o SAD-ICMC USP, o qual será um sistema específico para o registro, validação, análise dos dados e elaboração dos informes de divulgação, que serão obtidos a partir dos questionários aplicados como parte da avaliação das disciplinas, num determinado semestre. https://sad.icmc.usp.br

A teoria da resposta ao item (TRI) e os modelos de variáveis latentes são um conjunto de modelos estatísticos amplamente utilizados em diferentes áreas para modelar as respostas dos indivíduos a determinados estímulos. Os modelos de TRI relacionam a probabilidade de responder a um item de teste aos parâmetros do indivíduo e do item usando o que é chamado de função de resposta ao item.Esses modelos, no entanto, sofrem do que é conhecido como problemas de identificabilidade. Uma análise de identificabilidade é (e deve ser) sempre realizada como etapa anterior à estimação de parâmetros e inferência estatística em todos os modelos estatísticos. A falta de identificabilidade resulta em um modelo estatístico sem sentido, por isso a avaliação e análise de problemas de identificabilidade é extremamente importante, pois é uma condição necessária para garantir estimativas e inferências coerentes sobre os parâmetros de interesse.Neste projeto, estudaremos problemas de identificabilidade e estimativa em uma classe particular de modelos TRI para dados de resposta binária que permitem assimetrias da função de resposta ao item. A estimação de novos modelos IRT para dados de contagem também será estudada.Como esperado, produtos deste projeto, planejamos submeter pelo menos dois manuscritos a revistas internacionais nas áreas de estatística e/ou psicometria. O projeto também prevê a colaboração do pesquisador como coorientador de um doutorando, como membro da banca de participação doutoral de outro, atividades de pesquisa com membros do grupo de modelo de variáveis latentes, apresentação de seminário no programa de pós-graduação e a elaboração de um projeto de pesquisa para serem submetido a financiamento internacional

O objetivo principal deste projeto é propor, estimar e aplicar diferentes modelos de aprendizado supervisionado para resposta discreta, com ênfasesem resposta binaria. Especificamente, o projeto objetiva desenvolver novos modelos de classificação para o caso de respostas discretas considerando, por exemplo, propostas de novas ligações para modelos de regressão binária. Extensões destes modelos para modelos mistos, variáveis latentes como teoria da resposta ao item e diagnostico cognitivo serão também consideradas. Nos focamos em novos métodos de estimação, incluindo estudos de simulação e aplicação a dados reais completam os objetivos deste projeto. A proposta se justifica pela escassez de pesquisas que acomodam tais tipos de dados, pela implicações práticas dos resultados dessa modelagem, pela possibilidade de desenvolver parcerias junto a diferentes pesquisadores nacionais e internacionais, desenvolver orientações em alunos e aplicar as metodologias propostas no contexto de ciência de dados e aprendizado de máquinas. Espera-se desenvolver códigos em R e Python como análise de dados estatísticos auxiliados por computador para os diferentes modelos propostos e então disponibiliza-lo aos usuários em repositórios gratuitos e disponibilizar os dados utilizados nesta pesquisa para replicação dos métodos propostos, disseminação e desenvolvimento de modelos dos modelos propostos e publicar artigos em periódicos internacionais relevantes e fazer apresentações em reuniões científicas para divulgar os resultados obtidos. (AU)

Projeto desenvolvido no âmbito do CeMEAI

Modelos de variáveis latentes são modelos estatísticos que relacionam um conjunto de variáveis observáveis (as chamadas variáveis manifestas) a um conjunto de variáveis latentes. Os modelos incluem Teoria Clássica de Testes, Teoria de Resposta ao Item, Modelos de Diagnóstico Cognitivo, Análise Fatorial, Modelos de Equações Estruturais, Análise de Perfil Latente, Análise de Classe Latente, entre outros. A modelagem de variáveis latentes é aplicada em várias áreas: avaliação, marketing, pesquisas educacionais, psicológicas, sociais e médicas, mas também pode incluir aplicações financeiras e industriais. Neste grupo, pretendemos desenvolver novos modelos, métodos de estimativa e novas aplicações para situações reais. Também inclui avaliação de modelos ajustados considerando estudos de simulação realizados com métodos computacionais e intensivos.

O objetivo principal deste projeto é propor diferentes modelos de regressão para resposta binária e/ou limitada no intervalo unitário estudando aspectos de inferência e modelagem quando considerados dados reais. Especificamente, o projeto objetiva desenvolver novos modelos de regressão para o caso de respostas limitadas discretas no intervalo unitário considerando por exemplo propostas de novas ligações para modelos de regressão binária. Além disso, estudamos o caso de novos modelos de regressão de resposta limitada contínua. Extensões destes modelos para modelos de regressão ordinal, modelo de regressão mista e teoria da resposta ao item são também consideradas. Estudos de simulação e aplicação a dados reais completam os objetivos deste projeto. A proposta se justifica pela escassez de pesquisas que acomodam tais tipos de dados, pela implicações práticas dos resultados dessa modelagem, pela relevância do trabalho em conjunto com o Prof. Dipak Dey e pelo reforço do contato com o Departamento de Estatística da University of Connecticut.É esperado publicar artigos em revistas internacionalmente relevantes, fazer apresentações em reuniões científicas a fim de divulgar os trabalhos e as instituições envolvidas. Da mesma forma, espera-se o fortalecimento da parceria entre as duas universidades, com o intuito de instaurar novos projetos incluindo a participação de ao menos um aluno de pós-graduação.

O grupo tem como objetivo investigar questões relacionadas à formação de recursos humanos em Data Science and Statistics, criar material didático, estabelecer parcerias nacionais e internacionais e desenvolver pesquisas conjuntas

Introduzimos funções de ligação generalizadas para a modelagem de resposta binomial e
binária que pode ser apropriada quando a probabilidade de uma dada resposta binária se
aproxima de 0 em uma taxa diferente do que se aproxima a 1, isto é para dados desbalanceados.
A proposta se baseia em versões exponenciadas de distribuições de base e suas
correspondentes distribuições reversas. Como caso especial conhecidas funções de ligação são obtidas. Propriedades das ligações propostas são apresentadas. As abordagens de Máxima Verossimilhança e Bayesiana MCMC são desenvolvidas. Extensões deste modelos para modelos de regressão ordinal, modelo de regressão mista e teoria da resposta ao item são também consideradas. Aplicações e estudos de simulação também são apresentados, mostrando as vantagens da proposta frente a modelos comumente usados.

Oferecer aos estudantes do ICMC a oportunidade de complementarem sua formação básica, especializando-se na área de Ciência de Dados.

Modelos de regressão binomial fazem parte dos modelos lineares generalizados e analise
de dados categorizados. Usualmente são apresentaas e usados modelos de regressão
logística as quais usam funções de ligação para dados balanceados. Neste projeto esperamos que os alunos envolvidos se familiarizem com a proposta de modelos alternativos.
Específicamente, neste projeto apresentamos funções de ligação generalizadas para dados desbalanceados. A proposta se baseia em versões exponenciadas de distribuições
de base e suas correspondentes distribuições reversas. Como caso especial conhecidas
funções de ligação são obtidas. Propriedades das ligações propostas serão estudadas.
Considerando métodos de inferência estatístico altrnativos é esperado que os alunos envolvidos desenvolvam aplicações e estudos de simulação, mostrando as vantagens da
proposta frente a modelos comumente usados.

Em diversas situações práticas nos deparamos com o problema de analisar variáveis que assumem valores em um intervalo limitado que, sem perda de generalidade, podem ser transformados para o intervalo [0,1], como porcentagens, proporções, taxas ou frações. Assim, vários distribuições têm sido propostas na literatura recente. Neste projeto revisamos diferentes modelos para resposta limitada no intervalo unitário,
estudando aspectos de caracterização, isto é a revisão e estudo das propriedades mais relevantes dos modelos existentes, discutindo
suas principais vantagens e desvantagens, assim como a inferência nestas distribuições.

Construção de modelos alternativos para respostas limitadas

Líder do grupo de pesquisa registrado no CNPQ. Modelos de variáveis latentes o qual consta com pesquisadores e estudantes de outras universidades http://dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/545258

A pesquisa do grupo está focalizada na formulação e implementação de modelos paramétricos Bayesianos e Clássicos nos seguintes cenários: Flexibilização das distribuições discretas clássicas para dados discretos com dispersão, flexibilização de modelos atuais em Análise de Sobrevivência via Teoria Unificada de Longa Duração, desenvolver um modelo destrutivo para céulas danificadas que considere o impacto da cura em um processo carcinogênico.

Programa de Incentivo às Ações de Extensão do ICMC. Docente responsável: Francisco Louzada. Diversos Integrantes. CEMEAI.

O foco desta proposta é a transferência de conhecimento matemático para outras áreas da ciência, tecnologia e indústria, por meio de um centro de pesquisa estruturado para esse fim. Todo o conhecimento matemático é, em última análise, aplicável. se não diretamente, por meio de outros conhecimentos. Em algumas áreas da matemática a aplicação é quase imediato. Entretanto, a colocação em prática de tal aplicabilidade se encontra muitas vezes travada por tradições incorretas, academicismo mal direcionado e dificuldades operacionais. Nos últimos anos, o crescimento da ciência no Brasil, e da matemática em particular, foi notável. Entretanto, a aplicação tecnológica, muitas vezes medida pelas patentes registradas, não teve o mesmo sucesso. Para fechar essa lacuna é necessário a criação de estruturas institucionais que estabeleçam as pontes entre as ciências matemáticas e aplicações como um objetivo em si mesmo. Não se trata apenas de orientar os trabalhos teóricos a áreas "potencialmente aplicáveis", mas de avançar nas aplicações até as últimas consequências, isto é, sua efetiva implementação na indústria, em sentido amplo. Não é mais possível descansar na posição de que a aplicação é problema de outros. É, de fato, problema de todos e reflete o necessário comprometimento da ciência aplicada e pura com o progresso material e espiritual da sociedade. A estratégia do presente projeto envolve, em primeiro lugar, a aglutinação de grupos destacados nas áreas mais aplicáveis da matemática no Estado visando seu direcionamento para aplicações efetivas. Os grupos selecionados têm demonstrado sua excelência na atividade científica convencional, em primeiro lugar, e em muitos casos, em aplicações relevantes. No CEPID proposto os grupos participantes continuarão com sua atividade científica habitual, e, ao mesmo tempo, desenvolverão "Ações de Transferência" de acordo com o roteiro: 1) Teses de mestrado e doutorado necessariamente vinculadas com aplicações em sentido amplo, com co-orientação explícita de especialistas nesses setores. 2) Realização de pelo menos um Workshop anual de Transferência, onde participarão os membros do CEPID e representantes de indústrias, administração, serviços, setores educativo e tecnológico. 3) Visitas periódicas de membros do CEPID a instituições com potencial para aplicações relevantes. 4) Elaboração de uma publicação interna chamada em princípio "Transference experiences" visando a consolidação de uma publicação mais permanente

O Centro de Estudos do Risco - CER - é um laboratório de pesquisa do Departamento de Estatística (DEs-CCET) criado na UFSCar em 2004 e atualmente faz parceria com o Instituto de Ciências Matematicas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP). Seu objetivo principal é agregar pesquisadores envolvidos no estudo, proposição de procedimentos estatísticos e análise de dados de risco.

Construção de modelos alternativos em Análise de Sobrevivência com interpretação biológica.

El proyecto Modelos de Teoría de Respuesta al Item dicotómicos con aplicativo libre, ganador del concurso anual de proyectos DAI PUCP 2008 busca aprovechar los programas R y WinBugs, de libre distribución para desarrollar aplicativos que permitan hacer estimaciones de algunos modelos TRI más usados usando un sistema de computación paralela que abrevie el tiempo de estimación El proyecto esta vinculado a la proyección social porque el aplicativo se colgará en la página web de la PUCP para su uso libre por parte de otros investigadores