• Inferência em redes aleatórias com pesos discretos 

      Costa, Laila Letícia da Silva (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 04/04/2023)
      Random networks have been widely used to describe interactions between objects, including interpersonal relationships between individuals. One of the most important features of networks is the presence of communities, which ...
    • Modelos alternativos para classificação em dados desbalanceados 

      de la Cruz Huayanay, Alex (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 11/08/2023)
      In binary classification, the most used method is logistic regression model. However, several authors indicate that this model is not suitable when the data are imbalanced; for this, different asymmetric link functions as ...
    • Método bagging para aprimoramento de previsões de séries temporais 

      Camargo, Juliana Shibaki (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 22/10/2021)
      Different methodologies are proposed and explored aiming to reduce time series forecasting error. A promising approach consists in combining different forecasts from different models in order to get a better accuracy, ...
    • Modelos de sobrevivência bivariados induzidos por fragilidade 

      Bedia, Elizbeth Chipa (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 18/07/2022)
      Frailty models have been developed to quantify both heterogeneity as well as association in multivariate time-to-event data. The frailty distributions used in many studies include the gamma, inverse Gaussian (IG) or stable ...
    • Nova classe de modelos paramétricos para análise de sistemas reparáveis 

      Lopes, Tito Lívio da Cunha (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/01/2023)
      The Arithimetic Reduction of Age (ARA) model class from Doyen e Gaudoin (2004) has been widely used in the analysis of repairable systems, whose repair effect is expressed by an arithmetic age reduction. However, the ...
    • A robust lasso regression for linear mixed-effects models with diagnostic analysis 

      Garcia, Rafael Rocha de Oliveira (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 22/10/2021)
      Variable selection has been a topic of great interest for statisticians and researchers alike. The choice of the best subset of predictors may be carried out with the objective of improving prediction or for easier ...
    • Um estudo dos modelos de sobrevivência de longa duração LIGcr e GEPGWcr 

      Stella, Caroline Amantea (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 04/10/2022)
      In this work we study two long-term survival models denomined Logaritmic Inverse Gaussian cure rate (LIGcr) model and Geometric Exponentiated Power Generalized Weibull cure rate (GEPGWcr) model. Both models take into ...
    • A nonparametric bayesian approach for modeling and comparison of functional data 

      Moreira, Diogo Barboza (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 02/09/2022)
      The current advances of technology provides, among other things, several ways of collecting data, which enlarges the possibility of studying new phenomena. Researches focused on studying the functional relation between ...
    • Bayesian inference for term structure models 

      Martins, Thomas Correa e Silva (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 09/06/2022)
      We explore recent advances in Bayesian methods in order to estimate the Vasicek, CIR and dynamic Nelson-Siegel (DNS) models for term structure of interest rates. The models are specified as state space time series. The ...
    • Métodos de estimação baseados em modelos na presença de dados faltantes 

      Ribeiro, Taís Roberta (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 14/10/2022)
      The missing data are observations that should have been made, but were not for some reason, thus reducing the ability to understand the nature of the phenomenon, in addition to making it difficult to extract information ...
    • Testes de superioridade para modelos de chances proporcionais com e sem fração de cura 

      Teixeira, Juliana Cecília da Silva (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 24/10/2017)
      Studies that prove the superiority of a drug in relation to others already existing in the market are of great interest in clinical practice. Based on them the Brazilian National Agency of Sanitary Surveillance (ANVISA) ...
    • Comparação de métodos de estimação para problemas com colinearidade e/ou alta dimensionalidade (p > n) 

      Casagrande, Marcelo Henrique (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 29/04/2016)
      This paper presents a comparative study of the predictive power of four suitable regression methods for situations in which data, arranged in the planning matrix, are very poorly multicolinearity and / or high dimensionality, ...
    • Métodos de categorização de variáveis preditoras em modelos de regressão para variáveis binárias 

      Silva, Diego Mattozo Bernardes da (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/06/2017)
      Regression models for binary response variables are very common in several areas of knowledge. The most used model in these situations is the logistic regression model, which assumes that the logit of the probability of ...
    • Bayesian variable selection for logistic mixture models with Pólya-Gamma data augmentation 

      Bogoni, Mariella Ananias (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 15/02/2022)
      In this work, Bayesian methods for estimating and selecting variables in a mixture of logistic regressions model are presented. In order to simplify its Bayesian estimation, we extend the data augmentation approach ...
    • Um estudo de estresse através dos níveis de cortisol em crianças 

      Mendes, Karine Zanuto (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 26/05/2017)
      The level of cortisol is considered as a measure of people’s stress. We perform an statistical analysis of the data from a study conducted to evaluate if children that work on the streets during the day have higher stress ...
    • Modelos COM-Poisson correlacionados 

      Pereira, Glauber Márcio Silveira (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 23/04/2019)
      In this thesis two discrete distributions are proposed: Correlated COM-Poisson (CPC) and Generalized partially correlated COM-Poisson (CPGPC). We have also proposed regression models for the Generalized partially correlated ...
    • Seleção de modelos multiníveis para dados de avaliação educacional 

      Coelho, Fabiano Rodrigues (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-graduação em Estatística - Interinstitucional (PIPGEs), Câmpus São Carlos, 11/08/2017)
      When a dataset contains a hierarchical data structure, a possible approach is the multilevel regression modelling, which is justified by the significative amout of the data variability that can be explained by macro level ...
    • Distribuições k-modificadas da família Série de Potência uniparamétrica 

      Carvalho, Sérgio Ozório de (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 23/05/2017)
      This paper proposes a family of distributions Power Series k-Modified from to model sets of count data which have or not any discrepancy in the frequency of observation k in relation to the distribution associated Power ...
    • Modelos de sobrevivência para estimação do período de latência do câncer 

      Bettim, Bárbara Beltrame (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 29/06/2017)
      Cancer is responsible for about 13% of all deaths in the world occuring mainly in people who are late diagnosed and in advanced stages. Due to its devastating characteristics and the growing prevalence of the disease, ...
    • Quantificação em problemas com mudança de domínio 

      Vaz, Afonso Fernandes (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 17/05/2018)
      Several machine learning applications use classifiers as a way of quantifying the prevalence of positive class labels in a target dataset, a task named quantification. For instance, a naive way of determining what proportion ...