Egressos do Programa de Pós-Graduação em Probabilidade e Estatística

Reiko Aoki

possui graduação em Bacharelado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (1989), mestrado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (1992) e doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2001). Atualmente é professor ms3 da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Regressão e Correlação, atuando principalmente nos seguintes temas: measurement error models, maximum likelihood, random effects, bayesian analysis e influência local. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/0621850261580868 (30/06/2024)
  • Rótulo/Grupo: * Sem rótulo
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade de São Paulo, Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Departamento de Matemática Aplicada e Estatística. Av do Trabalhador São Carlense, 400 13560-970 - Sao Carlos, SP - Brasil - Caixa-postal: 668 Telefone: (16) 33738168 URL da Homepage: http://www.icmc.usp.br/sme/
  • 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. 2003-2004. Modelos de Regressão com Erros nas Variáveis com Intercepto Nulo
      Descrição: Projeto Regular: FAPESP Motivado por vários conjuntos de dados reais, este projeto consiste no desenvolvimento de metodologias e análise de vários modelos adequados para cada conjunto de dados descrito no projeto. Durante a tese de doutorado e no projeto de pós doutorado foram desenvolvidos modelos de regressão com erros nas variáveis com intercepto nulo sob o enfoque clássico e bayesiano, respectivamente, motivado por um conjunto de dados da faculdade de Odontologia da USP. O objetivo deste estudo foi a comparação de dois tipos de escovas em relação a eficácia na remoção de placas dentárias. Motivado por um conjunto de dados apresentado em um artigo recente de Hadgu e Koch (1999), referente a índices de placa bacteriana com a utilização de três tipos de líquidos de bochecho, vamos extender o modelo desenvolvido para um modelo multivariado com erros nas variáveis com intercepto nulo, utilizando metodologias Bayesianas. Vamos desenvolver também, modelos utilizando misturas de distribuições normais para este conjunto de dados e também para os dados apresentado em Losso et al (1997).. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Reiko Aoki - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Reiko Aoki.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (0)

    Participação em eventos

    • Total de participação em eventos (3)
      1. 23o SINAPE.Diagnóstico de influência local para obtenção de dados influentes mascarados em modelos de regressão.. 2018. (Simpósio).
      2. XIV Escola de Modelos de Regressão. Análise de diagnóstico de influência local no modelo de calibração ultraestrutural normal com réplicas. 2015. (Congresso).
      3. 14o SINAPE-Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.SINAPE. 2000. (Simpósio).

    Organização de eventos

    • Total de organização de eventos (2)
      1. AOKI, R.; COBRE, J. ; GALLO, S ; GAVA, R ; TOMAZELLA, V. 4th Workshop on Probabilistic and Statistical Methods. 2016. Congresso
      2. COBRE, J. ; AOKI, R. ; GAVA, R ; GALLO, S ; TOMAZELLA, V. Programa de Verão em Estatística 2016. 2016. Outro

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (0)



      (*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2025
      Data de processamento: 21/01/2026 15:19:26