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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.	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 ]
4.	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 ]
5.	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 ]
6.	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 ]
7.	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 ]
8.	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 ]
9.	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 ]
10.	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 ]
11.	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 ]
12.	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 ]
13.	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 ]
14.	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 ]
15.	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 ]
16.	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 ]
17.	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 ]
18.	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.	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 ]
5.	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 ]
6.	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 ]
7.	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 ]
8.	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 ]
9.	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 ]
10.	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 ]
11.	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 ]
12.	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 ]
13.	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 ]
14.	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 ]
15.	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 ]
16.	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 ]
17.	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 ]
18.	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 ]
19.	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 ]
20.	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 ]
21.	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 ]
22.	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 ]
23.	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 ]
24.	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 ]
25.	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 ]
26.	TOMAZELLA, V. L. D.; CALSAVARA, V. F. ; MILANI, E. A. ; BERTOLLI, E.. Long-term frailty modeling using a non-proportional hazards model: Application with a melanoma dataset. STATISTICAL METHODS IN MEDICAL RESEARCH. v. 29, p. 1-19, issn: 0962-2802, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
27.	TOMAZELLA, VERA ; PEREIRA, GUSTAVO H.A. ; NOBRE, JUVÊNCIO S. ; SANTOS-NETO, MANOEL. Zero-adjusted reparameterized Birnbaum-Saunders regression model. STATISTICS & PROBABILITY LETTERS. v. 149, p. 142-145, issn: 0167-7152, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
28.	VAZ, A.F. ; IZBICKI, R. ; STERN, R. B.. Quantification under prior probability shift: the ratio estimator and its extensions. JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH (ONLINE). v. 20, p. 1-33, issn: 1533-7928, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
29.	VIEIRA, F. M. C. ; GROFF, P. M. ; SILVA, I. J. O. ; NAZARENO, A. C. ; GODOY, T. F. ; COUTINHO, L. L. ; VIEIRA, A. M. C. ; MIRANDA, K. O. S.. Impact of exposure time to harsh environments on physiology, mortality, and thermal comfort of day-old chickens in a simulated condition of transport. INTERNATIONAL JOURNAL OF BIOMETEOROLOGY. v. 1, p. 1-9, issn: 1432-1254, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
30.	ZOTTI, M. L. A. N. ; MIRANDA, K. O. S. ; VIEIRA, A. M. C. ; DEMSK, J. B. ; ROMANO, G. G.. REPRODUCTIVE EFFICIENCY AND BEHAVIOR OF PREGNANT SOWS HOUSED IN CAGES AND COLLECTIVE PENS WITH OR WITHOUT BEDDING. ENG AGR-JABOTICABAL. v. 39, p. 166-175, issn: 1809-4430, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
31.	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. 096228021988895-2249, issn: 0962-2802, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
32.	ZUANETTI, DAIANE APARECIDA; MÜLLER, PETER ; ZHU, YITAN ; YANG, SHENGJIE ; JI, YUAN. Bayesian nonparametric clustering for large data sets. STATISTICS AND COMPUTING (ONLINE). v. 29, p. 203-215, issn: 1573-1375, 2019. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

2018

1.	ABADI, MIGUEL ; Gallo, Sandro ; RADA-MORA, ERIKA ALEJANDRA. The Shortest Possible Return Time of inline-formula tex-math notation='LaTeX'$eta$ /tex-math /inline-formula-Mixing Processes. IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY. v. 64, p. 4895-4906, issn: 0018-9448, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
2.	Aprahamian, Ivan ; SASSAKI, EDUARDO ; DOS SANTOS, MARÍLIA F. ; Izbicki, Rafael ; PULGROSSI, RAFAEL C. ; BIELLA, MARINA M. ; BORGES, ANA CAMILA N. ; SASSAKI, MARCELA M. ; TORRES, LEONARDO M. ; FERNANDEZ, ÍCARO S. ; PIÃO, OLÍVIA A. ; CASTRO, PAULA L. M. ; FONTENELE, PEDRO A. ; YASSUDA, MÔNICA S.. Hypertension and frailty in older adults. Journal of Clinical Hypertension. v. 20, p. 186-192, issn: 1524-6175, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
3.	ARA, ANDERSON ; Louzada, Francisco ; MILAN, LUIS APARECIDO. CLASSIFICATION BINARY MODELS FOR BIOMEDICAL DATA: SIMPLE PROBABILISTIC NETWORKS AND LOGISTIC REGRESSION. REVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA. v. 36, p. 48-55, issn: 1983-0823, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
4.	BARRETO, DANIELA MARIANO ; TONIETTO, ALESSANDRA EMANUELE ; AMARAL, CLARICE DIAS BRITTO ; Pulgrossi, Rafael Catoia ; Polpo, Adriano ; NÓBREGA, JOAQUIM ARAÚJO ; LOMBARDI, ANA TERESA. Physiological responses of Chlorella sorokiniana to copper nanoparticles. ENVIRONMENTAL TOXICOLOGY AND CHEMISTRY. p. 387-395, issn: 1552-8618, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
5.	CARON, RENAULT ; SINHA, DEBAJYOTI ; DEY, DIPAK ; Polpo, Adriano. Categorical Data Analysis Using a Skewed Weibull Regression Model. Entropy. v. 20, p. 176, issn: 1099-4300, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
6.	CISEWSKI, JESSI ; KADANE, JOSEPH B. ; SCHERVISH, MARK J. ; SEIDENFELD, TEDDY ; STERN, RAFAEL. Standards for Modest Bayesian Credences. PHILOSOPHY OF SCIENCE. v. 85, p. 53-78, issn: 0031-8248, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
7.	COLETTI, C. F. ; Gava, R. J. ; RODRIGUEZ, P. M.. On the existence of accessibility in a tree-indexed percolation model. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS. v. 492, p. 382-388, issn: 0378-4371, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
8.	COSTA MOTA PARAÍBA, CAROLINA ; BOCHKINA, NATALIA ; Diniz, Carlos Alberto Ribeiro. Bayesian truncated beta nonlinear mixed-effects models. JOURNAL OF APPLIED STATISTICS. v. 48, p. 320-346, issn: 0266-4763, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
9.	DA SILVA, FAGNER M. ; MIÑO, CAROLINA I. ; Izbicki, Rafael ; DEL LAMA, SILVIA N.. Considerations for monitoring population trends of colonial waterbirds using the effective number of breeders and census estimates. Ecology and Evolution. v. 1, p. 1, issn: 2045-7758, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
10.	DE ALMEIDA INÁCIO, MARCO HENRIQUE ; Izbicki, Rafael ; SALASAR, LUIS ERNESTO. Comparing two populations using Bayesian Fourier series density estimation. Communications in Statistics. Simulation and Computation,. v. 49, p. 1-19, issn: 0361-0918, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
11.	DIAS, TERESA; DINIZ, MARCIO ; PEREIRA, CARLOS ; Polpo, Adriano. Overview of the 37th MaxEnt. Entropy. v. 20, p. 694, issn: 1099-4300, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
12.	DINIZ, MARCIO ALVES ; IZBICKI, RAFAEL ; LOPES, DANILO ; SALASAR, LUIS ERNESTO. Comparing probabilistic predictive models applied to football. JOURNAL OF THE OPERATIONAL RESEARCH SOCIETY. v. 69, p. 1-13, issn: 0160-5682, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
13.	GALLESCO, C. F. ; Gallo, Sandro ; TAKAHASHI, D. Y.. Dynamic uniqueness for stochastic chains with unbounded memory. STOCHASTIC PROCESSES AND THEIR APPLICATIONS. v. 128, p. 689-706, issn: 0304-4149, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
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15.	Gallo Sandro; RODRIGUEZ, P. M.. Frog models on trees through renewal theory. JOURNAL OF APPLIED PROBABILITY. v. 55, p. 887-899, issn: 0021-9002, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
16.	Izbicki, Rafael; CRUZ, LETÍCIA OCTAVIANO DA. Monitoramento Online da Dengue. REVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA. v. 36, p. 512, issn: 1983-0823, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
17.	LEAO, J. S. ; TOMAZELLA, V. L. D. ; LEIVA, V. ; SAULO, H.. Incorporation of frailties into a cure rate regression model and its diagnostics and application to melanoma data. STATISTICS IN MEDICINE. p. 1-20, issn: 0277-6715, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
18.	MARCHELLO, A. ; Oliveira, N. ; LOMBARDI, A. T. ; A. Polpo. An investigation onto Cd toxicity to freshwater microalga Chlorella sorokiniana in mixotrophy and photoautotrophy: a Bayesian approach. CHEMOSPHERE. v. 211, p. 794-803, issn: 0045-6535, 2018. [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
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