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Relatório de produção acadêmica da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar)
Departamento de Estatística (Des)

Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET)
Campus São Carlos

Plataforma Lattes / outubro de 2020

2020

1.	BORGES, LEONARDO M. ; REIS, VICTOR CANDIDO ; Izbicki, Rafael. Schrödinger's phenotypes: Herbarium specimens show two-dimensional images are both good and (not so) bad sources of morphological data. Methods in Ecology and Evolution. v. 11, p. 1296-1308, issn: 2041-210X, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
2.	Borguignon, M. ; LEÃO, JEREMIAS ; GALLARDO, D. I ; TOMAZELLA, V. L. D. ; ROCHA, RICARDO. A new cure rate model with flexible competing causes with applications to melanoma and transplantation data. STATISTICS IN MEDICINE. v. 1, p. 123-149, issn: 0277-6715, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
3.	BOTARI, T. ; Izbicki, Rafael ; CARVALHO, A. C. P. L. F.. Local Interpretation Methods to Machine Learning Using the Domain of the Feature Space. Em: Cellier P.; Driessens K.. (Org.). Communications in Computer and Information Science. 1ed. : Springer. 2020.v. 1167, p. 241-252. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
4.	CERQUEIRA, ANDRESSA; GARIVIER, AURÉLIEN ; LEONARDI, FLORENCIA. A note on perfect simulation for Exponential Random Graph Models. ESAIM. Probabilités et Statistique. v. 24, p. 138-147, issn: 1262-3318, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
5.	CERQUEIRA, ANDRESSA; LEONARDI, FLORENCIA. Estimation of the Number of Communities in the Stochastic Block Model. IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY. v. 66, p. 6403-6412, issn: 0018-9448, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
6.	COSCRATO, VICTOR ; INÁCIO, MARCO HENRIQUE DE ALMEIDA ; Izbicki, Rafael. The NN-Stacking: Feature weighted linear stacking through neural networks. NEUROCOMPUTING. v. 1, p. 1, issn: 0925-2312, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
7.	COSCRATO, VICTOR ; IZBICKI, RAFAEL ; STERN, RAFAEL B.. Agnostic tests can control the type I and type II errors simultaneously. Brazilian Journal of Probability and Statistics. v. 34, p. 230-250, issn: 0103-0752, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
8.	DALMASSO, N. ; Izbicki, Rafael ; LEE, A. B.. Confidence Sets and Hypothesis Testing in a Likelihood-Free Inference Setting. Proceedings of Machine Learning Research. 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
9.	DALMASSO, N. ; LEE, A. B. ; Izbicki, Rafael ; POSPISIL, TAYLOR ; KIM, I. ; LIN, C.. Validation of Approximate Likelihood and Emulator Models for Computationally Intensive Simulations. Proceedings of Machine Learning Research. v. 108, p. 3349-3361, issn: 2640-3498, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
10.	DALMASSO, N. ; POSPISIL, T. ; LEE, A.B. ; IZBICKI, R. ; FREEMAN, P.E. ; MALZ, A.I.. Conditional density estimation tools in python and R with applications to photometric redshifts and likelihood-free cosmological inference. Astronomy and Computing. v. 30, p. 100362, issn: 2213-1337, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
11.	DE CARVALHO CEREGATTI, RAFAEL ; Izbicki, Rafael ; BUENO SALASAR, LUIS ERNESTO. WIKS: a general Bayesian nonparametric index for quantifying differences between two populations. TEST. v. 1, p. 1-18, issn: 1133-0686, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
12.	FERREIRA, PAULO H. ; RAMOS, EDUARDO ; RAMOS, PEDRO L. ; GONZALES, JHON F.B. ; TOMAZELLA, VERA L.D. ; EHLERS, RICARDO S. ; SILVA, EVELINY B. ; LOUZADA, FRANCISCO. Objective Bayesian analysis for the Lomax distribution. STATISTICS & PROBABILITY LETTERS. v. 159, p. 108677, issn: 0167-7152, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
13.	FERREIRA, R. F. ; Gallo, Sandro ; PACCAUT, F.. Non-regular g-measures and Variable Length Memory Chains. NONLINEARITY. 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
14.	INÁCIO, MARCO HENRIQUE DE ALMEIDA ; Izbicki, Rafael ; GYIRES-TOTH, B.. Distance assessment and analysis of high-dimensional samples using variational autoencoders. INFORMATION SCIENCES. 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
15.	IZBICKI, R. ; SHIMIZU, G. ; STERN, R. B.. Flexible distribution-free conditional predictive bands using density estimators. Em: 3rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, v. 108, p. 3068-3077, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
16.	Izbicki, Rafael. Quantification Under Prior Probability Shift: the Ratio Estimator and its Extensions. 2020. Apresentação de Trabalho/Seminário
17.	Izbicki, Rafael. Quantification Under Prior Probability Shift: the Ratio Estimator and its Extensions. 2020. Apresentação de Trabalho/Seminário
18.	Izbicki, Rafael; MUSETTI, MARCELA. Combinando Métodos de Aprendizado Supervisionado para a Melhoria da Previsão do Redshift de Galáxias. TENDÊNCIAS EM MATEMÁTICA APLICADA E COMPUTACIONAL. v. 21, p. 117, issn: 2179-8451, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
19.	Izbicki, Rafael; SANTOS, T. M.. Aprendizado de máquina: uma abordagem estatística. 1 ed. 2020. . [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
20.	Izbicki, Rafael; SHIMIZU, G. Y. ; STERN, RAFAEL BASSI. Distribution-free conditional predictive bands using density estimators. Proceedings of Machine Learning Research. v. 108, p. 3068-3077, issn: 2640-3498, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
21.	Lee, G. A. S. ; ZUANETTI, D. A.. Estimação para modelos Markovianos ocultos não-homogêneos. Em: VIII Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, 2020, São Carlos. Program Book of 8WPSM, p. 37-37, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
22.	LOUZADA, FRANCISCO ; ALEGRIA, LUIS F.A. ; COLOMBO, DANILO ; MARTINS, DAVID E.A. ; SANTOS, HUGO F.L. ; CUMINATO, JOSE A. ; RODRIGUEZ, OSCAR M.H. ; TOMAZELLA, VERA L.D. ; FERREIRA, PAULO H. ; RAMOS, PEDRO L. ; NIAKI, SEYED R.A. ; GONZATTO, OILSON A. ; PERISSINI, IVAN C.. A Repairable System Subjected to Hierarchical Competing Risks: Modeling and Applications. IEEE Access. v. 7, p. 171707-171723, issn: 2169-3536, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
23.	MORITA, L. H. M. ; TOMAZELLA, V. L. D. ; RAMOS, PEDRO L. ; LOUZADA, F. ; SILVA, P. H. F.. The random deterioration rate model with measurement error based on the inverse Gaussian distribution. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
24.	PEREIRA, G. H. A.; SCUDILIO, J. ; SANTOS NETO, M. ; BOTTER, D. A. ; SANDOVAL, M. C.. A class of residuals for outlier identification in zero adjusted regression models. JOURNAL OF APPLIED STATISTICS. 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
25.	POLLO, M. ; TOMAZELLA, V. L. D. ; RAMOS, P. ; EHLERS, R. S. ; LOUZADA NETO, F.. Bayesian Non-Parametric Frailty Model for Dependent Competing Risks in a Repairable Systems Framework. RELIABILITY ENGINEERING SYSTEM SAFETY. 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
26.	Saraiva, Erlandson F. ; SUZUKI, ADRIANO K. ; Milan, Luís A.. A Bayesian sparse finite mixture model for clustering data from a heterogeneous population. Brazilian Journal of Probability and Statistics. v. 34, p. 323-344, issn: 0103-0752, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
27.	SAULO, H. ; LEAO, J. S. ; LEIVA, V. ; VILA, R. ; TOMAZELLA, V. L. D.. A bivariate fatigue-life regression model and its application to fracture of metallic tools. Brazilian Journal of Probability and Statistics. 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
28.	SCHMIDT, S J MALZ, A I SOO, J Y H ALMOSALLAM, I A BRESCIA, M CAVUOTI, S COHEN-TANUGI, J CONNOLLY, A J DEROSE, J FREEMAN, P E GRAHAM, M L IYER, K G JARVIS, M J KALMBACH, J B KOVACS, E LEE, A B LONGO, G MORRISON, C B NEWMAN, J A NOURBAKHSH, E NUSS, E POSPISIL, T TRANIN, H WECHSLER, R H ZHOU, R , et al.IZBICKI, R ; Evaluation of probabilistic photometric redshift estimation approaches for The Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time (LSST). . MONTHLY NOTICES OF THE ROYAL ASTRONOMICAL SOCIETY. 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
29.	SCUDILIO, JULIANA ; PEREIRA, GUSTAVO H. A.. Adjusted quantile residual for generalized linear models. COMPUTATIONAL STATISTICS (ZEITSCHRIFT. INTERNET). v. 35, p. 399-421, issn: 1613-9658, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
30.	SEIDEL, E. ; PAZINI, U. ; TOMAZELLA, V. L. D. ; VIEIRA, A. M. C. ; SILVA, F. ; MARTINS, J. ; BARRIGOSSI, J.. Predicting rice stem stink bug population dynamics based on gamlss models. Environmental Entomology. 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
31.	STERN, R. B. Interpretabilidade em testes de hipótese. 2020. Apresentação de Trabalho/Seminário
32.	STERN, R. B. Conditional Predictive Bands using Density Estimators. 2020. Apresentação de Trabalho/Seminário
33.	STERN, R. B.; IZBICKI, R. ; SHIMIZU, G.. CD-Split: Efficient Conformal Regions in High Dimensions. 2020. Apresentação de Trabalho/Seminário
34.	STERN, RAFAEL B.; D'ALENCAR, MATHEUS SILVA ; USCAPI, YANINA L. ; GUBITOSO, MARCO D. ; ROQUE, ANTONIO C. ; HELENE, ANDRÉ F. ; PIEMONTE, MARIA ELISA PIMENTEL. Goalkeeper Game: A New Assessment Tool for Prediction of Gait Performance Under Complex Condition in People With Parkinson's Disease. Frontiers in Aging Neuroscience. v. 12, p. 1-9, issn: 1663-4365, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
35.	TOMAZELLA, V. L. D.; NADARAJAH, S. ; LOUZADA NETO, F. ; RAMOS, P. ; JESUS, S. R.. Reference Bayesian analysis for the generalized lognormal distribution with application to survival data. Statistics and Its Interface. v. 13, p. 139-149, issn: 1938-7989, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
36.	VIOLA, M. L. L.; MINEZILDO, G. F. V.. Measuring Complexity in Epidemic Dengue Periods. Em: VIII Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, 2020, São Carlos, SP. Program Book of VIII Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, p. 44-44, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
37.	VIOLA, M. L. L.; MINEZILDO, G. F. V.. Measuring Complexity in Epidemic Dengue Periods. 2020. Apresentação de Trabalho/Simpósio
38.	ZUANETTI, D. A. Subset nonparametric Bayesian clustering: an application in genetic data. 2020. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
39.	ZUANETTI, D. A. Modelos de mistura, sua estimação e algumas aplicações. 2020. Apresentação de Trabalho/Seminário
40.	ZUANETTI, D. A. Data-driven reversible jump para mapeamento de QTLs. 2020. Apresentação de Trabalho/Seminário
41.	ZUANETTI, D. A.; Milan, L. A.. Bayesian modeling for epistasis analysis using data-driven reversible jump. 2020. Artigos submetidos [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
42.	ZUANETTI, D. A.; Milan, L. A.. A new Bayesian approach for QTL mapping of family data. 2020. Artigos submetidos [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
43.	ZUANETTI, D. A.; MULLER, P.. Subset nonparametric Bayesian clustering: an application in genetic data. Em: 15th Brazilian Meeting of Bayesian Statistics, 2020, Maresias. XV EBEB Program, p. 9-9, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
44.	ZUANETTI, DAIANE A ; SOLER, JÚLIA M PAVAN ; KRIEGER, JOSÉ E ; MILAN, LUIS A. Bayesian diagnostic analysis for quantitative trait loci mapping. STATISTICAL METHODS IN MEDICAL RESEARCH. v. 29, p. 2238-2249, issn: 0962-2802, 2020. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

2019

1.	ANGELO MILANI, EDER ; HARTMANN, MARCELO ; ANDRADE, MARINHO G. ; RIBEIRO DINIZ, CARLOS ALBERTO. A Bernoulli autoregressive moving average model applied to rainfall occurrence. COMMUNICATIONS IN STATISTICS-SIMULATION AND COMPUTATION. v. 48, p. 2743-2756, issn: 0361-0918, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
2.	CALSAVARA, VINICIUS F. ; RODRIGUES, AGATHA S. ; ROCHA, RICARDO ; LOUZADA, FRANCISCO ; TOMAZELLA, VERA ; SOUZA, ANA C. R. L. A. ; COSTA, RAFAELA A. ; FRANCISCO, ROSSANA P. V.. Zero-adjusted defective regression models for modeling lifetime data. JOURNAL OF APPLIED STATISTICS. v. 1, p. 1-26, issn: 0266-4763, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
3.	CALSAVARA, VINICIUS F. ; RODRIGUES, AGATHA S. ; ROCHA, RICARDO ; TOMAZELLA, VERA ; LOUZADA, FRANCISCO. Defective regression models for cure rate modeling with interval-censored data. BIOMETRICAL JOURNAL. v. 61, p. 841-859, issn: 0323-3847, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
4.	CAVALARO, L. L. ; PEREIRA, G. H. A.. Performance preditiva do esquema de seleção de variáveis em até k passos para MLGD. Em: 16 Escola de Modelos de Regressão, 2019, Pirenópolis. Resumos EMR 16, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
5.	CAVALARO, L. L. ; PEREIRA, G. H. A.. Performance preditiva do esquema de seleção de variáveis em até k passos para MLGD. 2019. Apresentação de Trabalho/Congresso
6.	COLETTI, CRISTIAN F ; GAVA, RENATO J ; DE LIMA, LUCAS R. Limit theorems for a minimal random walk model. JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT. v. 2019, p. 083206, issn: 1742-5468, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
7.	COSCRATO, V. A. ; Inacio, M. H. de A. ; Izbicki, Rafael. The NN-stacking: feature weighted linear stacking through neural networks. Em: 7th Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, 2019, Sao Carlos. Resumos do 7th Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
8.	Cotrim, L. G. F. ; ZUANETTI, D. A.. Inferência Bayesiana para Modelos de Mistura de Regressão: uma aplicação em dados educacionais brasileiros. Em: VII Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, 2019, São Carlos. Program Book of VII Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
9.	COUTO, C. M. V. ; CUMMING, G. S. ; LACORTE, G. ; CONGRAINS, C. ; Izbicki, Rafael ; BRAGA, E. M. ; ROCHA, C. D. ; MORALEZ-SILVA, E. ; HENRY, D. A. W. ; MANU, S. A. ; ABALAKA, J. ; REGALLA, A. ; SILVA, A. S. ; DIOP, M. ; DEL LAMA, SILVIA N.. Avian haemosporidians in the cattle egret (Bubulcus ibis) from central-western and southern Africa: High diversity and prevalence. PLoS One. v. 14, p. e0212425, issn: 1932-6203, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
10.	DE OLIVEIRA, WILLIAN LUÍS ; Diniz, Carlos Alberto Ribeiro ; DURBÁN, MARIA. A class of bivariate regression models for discrete and/or continuous responses. COMMUNICATIONS IN STATISTICS-SIMULATION AND COMPUTATION. v. 48, p. 2359-2383, issn: 0361-0918, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
11.	DINIZ, M. A. ; Izbicki, Rafael ; LOPES, D. L. ; SALASAR, LUIS ERNESTO. Comparing probabilistic predictive models applied to football. JOURNAL OF THE OPERATIONAL RESEARCH SOCIETY. v. 70, p. 770, issn: 0160-5682, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
12.	DINIZ, MARCIO ALVES ; STERN, R. B. ; SALASAR, L. E. B.. Positive Polynomials on Closed Boxes. TEMA. Tendências em Matemática Aplicada e Computacional. v. 20, p. 509-519, issn: 2179-8451, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
13.	ESTEVES, LUIS GUSTAVO ; IZBICKI, RAFAEL ; STERN, JULIO MICHAEL ; STERN, RAFAEL BASSI. Pragmatic Hypotheses in the Evolution of Science. Entropy. v. 21, p. 883, issn: 1099-4300, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
14.	FERNANDES, V. V. ; PEREIRA, G. H. A.. Comparação dos gráficos de probabilidade normal e meio normal com envelope simulado no diagnóstico de modelos de regressão. Em: 16 Escola de Modelos de Regressão, 2019, Pirenópolis. Resumos 16 EMR, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
15.	FERNANDES, V. V. ; PEREIRA, G. H. A.. Comparação dos gráficos de probabilidade normal e meio normal com envelope simulado no diagnóstico de modelos de regressão. 2019. Apresentação de Trabalho/Congresso
16.	FERREIRA, R. F. Modelando fenômenos aleatórios que apresentam evolução temporal. 2019. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
17.	GANNON, M. A. ; POLPO, A. ; Pereira, Carlos A. B.. Blending Bayesian and Classical Tools to Define Optimal Sample-Size-Dependent Significance Levels. AMERICAN STATISTICIAN. v. 73, p. 213-222, issn: 0003-1305, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
18.	Izbicki, Rafael. ABC-CDE: Toward Approximate Bayesian Computation with Complex High-Dimensional Data and Limited Simulations. 2019. Apresentação de Trabalho/Seminário
19.	Izbicki, Rafael. Quantification under prior probability shift: the ratio estimator and its extensions. 2019. Apresentação de Trabalho/Seminário
20.	Izbicki, Rafael; LEE, ANN B. ; POSPISIL, TAYLOR. ABC-CDE: Toward Approximate Bayesian Computation With Complex High-Dimensional Data and Limited Simulations. JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND GRAPHICAL STATISTICS. v. 28, p. 481-492, issn: 1061-8600, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
21.	LAURETTO, MARCELO S. ; STERN, RAFAEL ; RIBEIRO, CELMA ; STERN, JULIO. Haphazard Intentional Sampling Techniques in Network Design of Monitoring Stations. Proceedings. v. 33, p. 12, issn: 2504-3900, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
22.	MAGALHAES, T. M. ; BOTTER, D. A. ; SANDOVAL, M. C. ; PEREIRA, G. H. A. ; CORDEIRO, G. M.. Skewness of maximum likelihood estimators in the varying dispersion beta regression model. COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS. v. 48, p. 4250-4260, issn: 0361-0926, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
23.	MONTORIL, MICHEL H.; CHANG, WOOJIN ; VIDAKOVIC, BRANI. Wavelet-Based Estimation of Generalized Discriminant Functions. SANKHYA B. v. 81, p. 318-349, issn: 0976-8386, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
24.	MONTORIL, MICHEL H.; PINHEIRO, ALUÍSIO ; VIDAKOVIC, BRANI. Wavelet based estimators for mixture regression. SCANDINAVIAN JOURNAL OF STATISTICS. v. 46, p. 215-234, issn: 0303-6898, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
25.	MOURA, M. S. A.; MOURA, A. A. A. ; MARQUES, C. E. ; SANTOS, M. R.. Análise e previsão para dados diários de vendas no varejo. Em: 64a. Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria e 18o. Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica, 2019, Cuiabá, MT. Resumo, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
26.	MOURA, M. S. A.; MOURA, A. A. A. ; MARQUES, C. E. ; SANTOS, M. R.. Análise e Previsão para dados Diários de Vendas no Varejo. 2019. Apresentação de Trabalho/Congresso
27.	PEREIRA, CARLOS ALBERTO DE BRAGANÇA ; DE CAMPOS, ADRIANO POLPO ; GOMES, LETÍCIA SOUZA ; MARTINS, CAMILA BERTINI. Calculadora Metanalítica: Interface gráfica para metanálise bayesiana de proporções. REVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA. v. 37, p. 32, issn: 1983-0823, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
28.	PEREIRA, G. H. A. On quantile residuals in beta regression. COMMUNICATIONS IN STATISTICS-SIMULATION AND COMPUTATION. v. 48, p. 302-316, issn: 0361-0918, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
29.	PEZZOTT, GEORGE LUCAS MORAES ; SALASAR, LUIS ERNESTO BUENO ; LEITE, José Galvão ; LOUZADA-NETO, FRANCISCO. A note on identifiability and maximum likelihood estimation for a heterogeneous capture-recapture model. Communications in Statistics. Theory and Methods (Online). v. 1, p. 1-21, issn: 1532-415X, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
30.	POMPEI, CAROLINE MOÇO ERBA ; CAMPOS, LUIZA CINTRA ; DA SILVA, BIANCA FERREIRA ; FOGO, JOSÉ CARLOS ; VIEIRA, ENY MARIA. Occurrence of PPCPs in a Brazilian water reservoir and their removal efficiency by ecological filtration. CHEMOSPHERE. 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
31.	RAMOS, P. ; POLLO, M. ; TOMAZELLA, V. L. D. ; LOUZADA NETO, F.. Improved Bayes estimators and prediction for the Wilson-Hilferty distribution. ANAIS DA ACADEMIA BRASILEIRA DE CIÊNCIAS (ONLINE). v. 91, p. 1-19, issn: 1678-2690, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
32.	SANTOS, HELLEN GEREMIAS DOS ; NASCIMENTO, CARLA FERREIRA DO ; Izbicki, Rafael ; DUARTE, YEDA APARECIDA DE OLIVEIRA ; PORTO CHIAVEGATTO FILHO, ALEXANDRE DIAS. Machine learning para análises preditivas em saúde: exemplo de aplicação para predizer óbito em idosos de São Paulo, Brasil. CADERNOS DE SAÚDE PÚBLICA. v. 35, p. 1, issn: 1678-4464, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
33.	SARAIVA, Erlandson Ferreira ; SUZUKI, ADRIANO KAMIMURA ; MILAN, LUIS APARECIDO ; PEREIRA, CARLOSALBERTO DE BRAGANÇA. An Integrated Approach for Making Inference on the Number of Clusters in a Mixture Model. Entropy. v. 21, p. 1063, issn: 1099-4300, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
34.	SAULO, H. ; LEAO, J. S. ; TOMAZELLA, V. L. D. ; LEIVA, V. ; VILA, R.. On a bivariate Birnbaum-Saunders distribution parameterized by its means: features, reliability analysis and application.. COMMUNICATIONS IN STATISTICS-THEORY AND METHODS. v. 1, p. 1-25, issn: 0361-0926, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
35.	SCHERVISH, MARK J. ; SEIDENFELD, TEDDY ; STERN, RAFAEL B. ; KADANE, JOSEPH B.. What finite-additivity can add to decision theory. Statistical Methods and Applications. v. -, p. 1, issn: 1618-2510, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
36.	SCUDILIO, JULIANA ; CALSAVARA, VINICIUS F. ; ROCHA, RICARDO ; LOUZADA, FRANCISCO ; TOMAZELLA, VERA ; RODRIGUES, AGATHA S.. Defective models induced by gamma frailty term for survival data with cured fraction. JOURNAL OF APPLIED STATISTICS. v. 46, p. 484-507, issn: 0266-4763, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
37.	SHIMIZU, G. Y. ; Izbicki, Rafael. Conformal Prediction via Densidade Condicional. Em: 7th Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, 2019, Sao Carlos. Resumos do 7th Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
38.	STERN, RAFAEL BASSI; KADANE, JOSEPH BORN. Indemnity for a lost chance. Law, Probability and Risk. v. -, p. 1-34, issn: 1470-840X, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
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