Interinstitucional em Estatística - PIPGEs: Envíos recientes

Mostrando ítems 21-40 de 168

    • Métodos Bayesianos para seleção de modelos de mistura de distribuições normais e t de Student assimétricas 

      Macerau, Walkiria Maria de Oliveira (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 28/06/2023)
      In this work, we consider mixture models whose components of the mixture are modeled by the skew normal and skew t distributions. For the estimation of these skew mixtures models, we used a Bayesian approach, via Markov ...

    • Bayesian spatial process models for activation patterns in transcranial magnetic stimulation mapping 

      Egbon, Osafu Augustine (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 07/07/2023)
      In recent years, Spatial statistical models have been gaining rapid attention for solving problems in biological systems due to the improvement in spatial data collection. It has proven extremely important in unveiling ...

    • Modelos Lomax assimétricos: uma nova abordagem para a classificação de dados binários desbalanceados 

      Reis, Leticia Ferreira Murça (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEs, Câmpus São Carlos, 17/05/2023)
      Imbalanced data refers to a dataset where one class has significantly fewer observations than the other class. This can lead to poor performance of both machine learning algorithms and statistical models, since most of ...

    • Modelo de regressão chances de sobrevivência proporcionais para dados discretos com presença de censura 

      Cardial, Marcílio Ramos Pereira (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 25/04/2023)
      Survival models, in their majority, consider continuous survival times. However, in several studies these times are discrete, and in some occasions, it is not advisable to use a continuous model to analyze discrete data. ...

    • 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 ...

    • Small and time-efficient distribution-free predictive regions 

      Reis, Victor Candido (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 02/05/2023)
      Predicting a target variable (response) is often the main objective of many studies and investigations. In such scenarios, there are usually other variables, known as covariates, that are more readily available and can ...

    • Propagação de rumor em uma população cética em N 

      Higashizawa, Lissa Kido (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 30/03/2023)
      We consider two models for information propagation in N. In both models, the individuals (one per site of N) have random, independent, and equally distributed radius. At the beginning only the individual at 0 has the ...

    • Using VAE for incomplete educational data 

      Escobar Montecino, Claudia Evelyn (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 13/03/0023)
      In Psychometrics, especially in educational assessments, incomplete databases are common. An individual may leave items unanswered in an assessment due to lack of time, forgetting the content involved, nervousness, or ...

    • Teoremas limite para variáveis aleatórias de Bernoulli dependentes 

      Rezende, Bruna Luiza de Faria (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 22/03/2023)
      In this work, we consider a sequence of correlated Bernoulli variables whose probability of success for the current trial depends conditionally on previous trials. This conditional probability is given as a linear function ...

    • Bayesian estimation of dynamic mixture models by wavelets 

      Motta, Flávia Castro (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 20/04/2023)
      Gaussian mixture models are used successfully in various statistical learning applications. The good results provided by these models encourage several generalizations of them. Among possible adaptations, one can assume a ...

    • Inferência Bayesiana para modelos de volatilidade estocástica baseados em mistura de escala da distribuição normal assimétrica 

      Condori, Ritha Rubi Huaysara (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 28/02/2023)
      This dissertation aims to evaluate and compare the performance of the No-U-Turn Sampler (NUTS) algorithm, implemented in the Stan software, in estimating the parameters of stochastic volatility models with leverage based ...

    • Seleção de covariância para o modelo grafo gaussiano via reversible jump 

      Santos, Eriton Barros dos (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 24/02/2023)
      The purpose of the Graphical Gaussian model is to find the covariance structure that represents the relationship between random variables, whose joint distribution is a multivariate normal. This is a tool used to modeling ...

    • Scalable and interpretable kernel methods based on random Fourier features 

      Otto, Mateus Piovezan (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 29/03/2023)
      Kernel methods are a class of statistical machine learning models based on positive semidefinite kernels, which serve as a measure of similarity between data features. Examples of kernel methods include kernel ridge ...

    • Estimação do número de comunidades no modelo estocástico de blocos com correção de grau 

      Tapia, Cristel Ecaterin Vera (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 14/12/2022)
      The stochastic block model (SBM) is a random graph model that splits the set of vertices into blocks, and the probability connection between each pair of vertices depends on the blocks to which the vertices belong. The ...

    • 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 ...

    • Extensões do resíduo quantílico 

      Andrade, Ana Carolina do Couto (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 20/12/2022)
      Regression models have profound importance in analyses that aim to investigate the relationship between a dependent variable and a set of predictor variables. The diagnostic analysis is a fundamental step in validating a ...

    • Modelos de sobrevivência induzidos por fragilidade discreta com fração de cura e riscos proporcionais 

      Espírito Santo, Ana Paula Jorge do (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 21/10/2022)
      This work presents two new survival models induced by discrete frailty with unobserved heterogeneity and proportional hazards structure, for lifetime data. The first model consider the discrete frailty variable with Katz ...

    • 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 ...

    • 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 ...

    • Observações atípicas em alta dimensão 

      Hisatugu, Matheus Toshio (Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs, Câmpus São Carlos, 15/09/2022)
      Outliers and heteroskedastic noise are two common situations in Statistics. Nowadays the amount of generated data is very high and for this reason it is possible to find high dimensional data (the dimension d is just as ...