Relatório de produção acadêmica da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) realizado em 21/11/2017

Luis Ernesto Bueno Salasar

Possui graduação em Licenciatura e Bacharelado em Matemática pela Universidade de São Paulo (2004), mestrado em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2007) e doutorado em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2011). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal de São Carlos, atuando principalmente nos temas: estatística aplicada à previsão de resultados esportivos, inferência em modelos de captura-recaptura, inferência em modelos para dados discretos. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/5464564215528609 (21/04/2017)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise: 2010-2017
  • Endereço: Universidade Federal de São Carlos, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia. Departamento de Estatística Monjolinho 13565905 - São Carlos, SP - Brasil Telefone: (16) 33519398 URL da Homepage: www.ufscar.br/~des
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Probabilidade e Estatística
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (1)
    1. 2012-Atual. Modelos de Abundancia Populacional
      Descrição: O desenvolvimento recente dos métodos MCMC (Monte Carlo Markov Chain) contribuiu de maneira significativa para a implementação dos métodos bayesianos de inferência. Problemas que em épocas passadas eram de difícil solução hoje são resolvidos com certa facilidade. Em função desta tendência, muitos problemas práticos passaram a ter solução estatística e dentre estes os problemas relacionados à abundância populacional. Neste projeto tratamos da aplicação desta metodologia estatística a problemas relacionados ao meio ambiente como a determinação do tamanho de populações de indivíduos e de determinadas espécies, bem como o número de espécies em determinadas regiões. Este tipo de modelagem é baseada na distribuição multinomial incompleta. A abordagem estatística para este tipo de problema é similar àquela utilizada em controle de qualidade de softwares e na estimação do número de erros em programas de computadores. Também tratamos da estimação do tamanho de população através de listas. Este método pode ser utilizado na estimação do número de indivíduos acometidos por uma determinada doença, que pode ser, por exemplo, diabetes e AIDS, entre outras.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Luis Ernesto Bueno Salasar - Coordenador / José Galvão Leite - Integrante / George Lucas Moraes Pezzott - Integrante / Mayara Militão Marinho - Integrante.
      Membro: Luis Ernesto Bueno Salasar.

Prêmios e títulos

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (7)
    1. Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, 22.On Identifiability and Estimation for an Individual Heterogeneity Capture-recapture Model. 2016. (Simpósio).
    2. Workshop on Probabilistic and Statistical Methods. 2016. (Oficina).
    3. EBEB.A hierarchical bayesian approach to human gait analysis. 2014. (Encontro).
    4. Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, 21.Estimativa de máxima verossimilhança do tamanho populacional a partir de um modelo de captura-recaptura com heterogeneidade. 2014. (Simpósio).
    5. VI Congresso de Iniciação Científica - UFSCar. Métodos estatísticos para análise do movimento do joelho durante a marcha humana. 2013. (Congresso).
    6. Conferência de Estatística Indutiva. 2011. (Outra).
    7. Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, 19.Estatística em Esporte. 2010. (Simpósio).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (0)

    Lista de colaborações



    Data de processamento: 24/11/2017 12:06:53