Áreas de Interesse

  • Modelos de regressão (clássicos, MLGs, Mistos, Elípticos, EEGs, Não-paramétricos, MEM, Aditivos e Equações Estruturais).
  • Métodos de diagnóstico.
  • Testes de hipóteses não regulares.
  • Simulação estocástica.
  • Análise de dados longitudinais.
  • Modelos de regressão para dados provenientes de planos amostrais complexos.
  • Processos Estocásticos (Cadeias de Markov de alcance variável, oculto, processos Guassianos, Inferência em processos Estocásticos).
  • Teoria Assintótica.
  • Métodos não paramétricos.
  • Big Data e Statistical Learning.
  • Uso de Estatística nos esportes.
  • Métodos de reamostragem.
  • Obtenção de novas distribuições de probabilidade.
  • Métodos Estatísticos para dados SAR.
  • Fundamentos de Probabilidade e Estatística.
  • Quimiometria.
  • Cálculo Estocástico.

 

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