Egressos do Programa de Pós-Graduação em Probabilidade e Estatística

Juvêncio Santos Nobre

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Ceará (2002- Magna Cum Laude), mestrado em Estatística pelo IME-USP (2004) , com a dissertação intitulada: "Métodos de diagnóstico para modelos lineares mistos" sob orientação do Prof. PhD Julio da Motta Singer, doutorado em Estatística pelo IME-USP (2007), com a tese intitulada: Testes para componentes de variância utilizando estatísticas U, sob orientação do Prof. Julio da Motta Singer. Atualmente é professor Titular (desde agosto de 2023) do Departamento de Estatística e Matemática Aplicada da Universidade Federal do Ceará - DEMA/UFC. É docente colaborador no programa de pós-graduação em Engenharia de Teleinformática (Nível 6 CAPES) e membro permanente do mestrado acadêmico em Modelagem e Métodos Quantitativos (MMQ), ambos da Universidade Federal do Ceará. Também é docente credenciado (mestrado e doutorado) junto a Pós-Graduação em Estatística do IMECC-UNICAMP (Nível 6 CAPES). Tem experiência na área de probabilidade e Estatística, com ênfase em modelos de regressão, análise de dados e métodos não-paramétricos, atuando principalmente nos seguintes temas: métodos de diagnóstico, modelos mistos (lineares, não lineares e semiparamétricos), testes de hipóteses com restrição, estatísticas U, modelos lineares generalizados, análise de dados provenientes de planos amostrais complexos, análise de medidas repetidas, fundamentos de probabilidade e Estatística, inferência em processos estocásticos, controle de processos, teoria assintótica, análise de imagens, aprendizado estatístico, IA e ciência de dados. Atualmente, possuo mais de 1223 citações e índice h igual a 16 (Índice i10 igual a 24) segundo o Google Scholar (https://scholar.google.com.br/citations?user=MecqwJIAAAAJhl=pt-BR). (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/4610025058115796 (15/01/2026)

Rótulo/Grupo: * Sem rótulo

Bolsa CNPq: Nível C

Período de análise:

Endereço: Universidade Federal do Ceará, Centro de Ciências, Departamento de Estatística e Matemática Aplicada. Campus do Pici, Bloco 910 Pici 60455760 - Fortaleza, CE - Brasil - Caixa-postal: 12183 Telefone: (85) 33669447 Fax: (85) 33669836 URL da Homepage: http://www.dema.ufc.br/~juvencio

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Probabilidade e Estatística

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (46)
1. PINHEIRO, GLÊNIA RODRIGUES ; PINHO, LUIS GUSTAVO BASTOS ; BATISTA, MARIA JACQUELINE ; SANTOS NETO, MANOEL FERREIRA DOS ; FARIAS, RAFAEL BRÁZ AZEVEDO ; NOBRE, JUVÊNCIO SANTOS. Survival analysis as a methodology for managing the durability of water meters. CADERNO PEDAGÓGICO (LAJEADO. ONLINE). v. 22, p. e13290, issn: 1983-0882, 2025.[doi]
2. Ribeiro, V. O. ; Bombrun, L. ; Nobre, J.S. ; CAVALCANTE, C. C. ; Berthoumieu, Y.. Alternative Cholesky Decomposition and family of scale mixture of Normal distribution: A joint modeling approach. SIGNAL PROCESSING. v. 238, p. 110207, issn: 0165-1684, 2025.[doi]
3. CÂNDIDO-SOBRINHO, SILVIO ALENCAR ; XIMENES BRAZ, BEATRIZ ; Santos Nobre, Juvêncio ; DALOSO, DANILO DE MENEZES. Development of Models for Assessing Instant Relative Risk in COVID-19 Patients at Early and Late Stages for use as a Scoring System. REVISTA THEMA. v. 24, p. 1-17, issn: 2177-2894, 2025.[doi]
4. ROCHA, ÉRIC O. ; NOBRE, JUVÊNCIO S. ; SANTOS-NETO, MANOEL ; ANDRADE, JOSÉ AILTON A. ; AZEVEDO, CAIO L.N.. Bayesian inference for zero-and/or-one augmented unit-gamma. ANAIS DA ACADEMIA BRASILEIRA DE CIÊNCIAS. v. 97, p. 1-18, issn: 1678-2690, 2025.[doi]
5. ROCHA, E. O. ; Nobre, J. S. ; AZEVEDO, C. L. N. ; FARIAS, R. B. A. ; SANTOS NETO, M. F.. A Bayesian Approach for Unit-Gamma Regression Through Reparameterization in the Mean and Quantiles. Revista Colombiana de Estadística. v. 48, p. 397-431, issn: 2389-8976, 2025.[doi]
6. Freitas, J. V. B. ; Nobre, J.S. ; AZEVEDO, C. L. N.. Flexible quasi-beta prime regression models for dependent continuous positive data. Statistics and Its Interface. v. 17, p. 715-731, issn: 1938-7989, 2024.[doi]
7. CASTRO, MATHEUS ; AZEVEDO, CAIO ; NOBRE, JUVÊNCIO. A Robust Quantile Regression for Bounded Variables based on the Kumaraswamy Rectangular Distribution. STATISTICS AND COMPUTING. v. 34, p. 74, issn: 0960-3174, 2024.[doi]
8. Ribeiro, V. O. ; Bombrunb, L. ; Nobre, J.S. ; CAVALCANTE, C. C. ; Berthoumieu, Y.. A general robust approach for joint modeling of the family of scale mixture of Normal distribution. SIGNAL PROCESSING. v. 220, p. 109426, issn: 0165-1684, 2024.[doi]
9. DE FREITAS, JOÃO VICTOR B. ; BONDON, PASCAL ; Azevedo, Caio L. N. ; REISEN, VALDÉRIO A. ; NOBRE, JUVÊNCIO S.. Scale mixtures of multivariate centered skew-normal distributions. STATISTICS AND COMPUTING. v. 34, p. 1-27, issn: 0960-3174, 2024.[doi]
10. ROCHA, ÉRIC OLIVEIRA ; AZEVEDO, CAIO LUCIDIUS NABEREZNY ; MOTA, JOÃO MAURÍCIO ARAÚJO ; BATISTA, MARIA JACQUELINE ; NOBRE, JUVÊNCIO SANTOS. Bayesian inference for unit Gamma distribution. CADERNO PEDAGÓGICO (LAJEADO. ONLINE). v. 21, p. e7690, issn: 1983-0882, 2024.[doi]
11. DE FREITAS, JOÃO VICTOR B. ; Azevedo, Caio L. N. ; NOBRE, JUVÊNCIO S.. A stochastic approximation ECME algorithm to semi-parametric scale mixtures of centred skew normal regression models. STATISTICS AND COMPUTING. v. 33, p. 51, issn: 0960-3174, 2023.[doi]
12. DE FREITAS, JOÃO VICTOR B. ; NOBRE, JUVÊNCIO S. ; Espinheira, Patricia L. ; RÊGO, LEANDRO C.. Unit gamma regression models for correlated bounded data. Brazilian Journal of Probability and Statistics. v. 37, p. 693-719, issn: 0103-0752, 2023.[doi]
13. PINHO, L. G. B. ; Nobre, J.S. ; Cordeiro, G. M.. Continuous Probability Distributions generated by the PIPE Algorithm. ANAIS DA ACADEMIA BRASILEIRA DE CIÊNCIAS. v. 94, p. 1-14, issn: 1678-2690, 2022.[doi]
14. Rocha, M.E.Q.A. ; Lima, N. A. ; PINHO, L. G. B. ; Gondim, D. S. P. ; Mina, C. P. C. ; Rocha, E. A. Q. A. ; Rocha, M. C. T. ; Nobre, J.S. ; Moreira, F. T. P. ; Prakash, P. ; Maia, F. P. A. ; Rocha, E. A.. Remote monitoring of pacemakers and defibrillators: Effective and safe in Brazil?. Heart Rhythm O2. v. 3, p. 736-742, issn: 2666-5018, 2022.[doi]
15. SILVA, ANA R. S. ; Azevedo, Caio L. N. ; BAZÁN, JORGE L. ; NOBRE, JUVÊNCIO S.. Augmented-limited regression models with an application to the study of the risk perceived using continuous scales. JOURNAL OF APPLIED STATISTICS. v. 48, p. 1998-2021, issn: 0266-4763, 2021.[doi]
16. Saulo, H. ; Leão, J.S. ; Nobre, J.S. ; Balakrishnan, N.. A class of asymmetric regression models for left-censored data. Brazilian Journal of Probability and Statistics. v. 35, p. 62-84, issn: 0103-0752, 2021.[doi]
17. SILVA, ANA R. S. ; Azevedo, Caio L. N. ; BAZÁN, JORGE L. ; NOBRE, JUVÊNCIO S.. Bayesian inference for zero-and/or-one augmented beta rectangular regression models. Brazilian Journal of Probability and Statistics. v. 35, p. 749-771, issn: 0103-0752, 2021.[doi]
18. RIBEIRO, VINÍCIUS S. O. ; NOBRE, JUVÊNCIO S. ; DOS SANTOS, JOSÉ ROBERTO S. ; Azevedo, Caio L. N.. Beta rectangular regression models to longitudinal data. Brazilian Journal of Probability and Statistics. v. 35, p. 851-874, issn: 0103-0752, 2021.[doi]
19. Rocha, C. A. ; Marques, E. V. ; Dos Santos, R. P. ; Saldanha, I. ; Liliane, C. ; Cassiano, D. R. ; Pereira, J. ; Bertoncini, B. V. ; Nobre, J.S. ; Freitas, J. V. B. ; Ferreira, A. G. ; Cavalcante, R.. A better understanding of air quality resulting from the effects of the 2020 pandemic in a city in the equatorial region (Fortaleza, Brazil). Environmental Science and Pollution Research. v. 29, p. 20921-20938, issn: 0944-1344, 2021.[doi]
20. SOUSA, BRUNO CARVALHO DE ; SOBRINHO, PAULO HENRIQUE DA CUNHA ; SILVA, DOMINGOS CAVALCANTE DA ; NOBRE, JUVENCIO SANTOS ; NETTO, FRANCISCO LUIS DA COSTA DE MORAIS ; SILVA, CARLOS JEAN LEITE DA ; GOMES, PALOMA DE OLIVEIRA ; MELO, JULIANA. Avaliação da extrusão de debris gerados pelo retratamento endodôntico utilizando sistemas reciprocantes e limas manuais/ Evaluation of debris extrusion generated by endodontic retreatment using reciprocating Systems and Hand Files. Brazilian Journal of Health Review. v. 4, p. 8877-8889, issn: 2595-6825, 2021.[doi]
21. Freitas, J. V. B. ; Nobre, J.S. ; Bourguignon, M. ; SANTOS, M. F.. A new approach to modeling positive random variables with repeated measures. JOURNAL OF APPLIED STATISTICS. v. 49, p. 3784-3803, issn: 0266-4763, 2021.[doi]
22. NOBRE, JUVÊNCIO SANTOS ; SINGER, JULIO M. ; BATISTA, MARIA J.. Improved $U$-tests for variance components in one-way random effects models. Brazilian Journal of Probability and Statistics. v. 34, p. 464-477, issn: 0103-0752, 2020.[doi]
23. Oliveira Jr., J.V. ; CRIBARI-NETO, F. ; Nobre, J.S.. Influence diagnostics and model validation for the generalized extreme value nonlinear regression model. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION. v. 90, p. 515-549, issn: 0094-9655, 2020.[doi]
24. Chaves, N. L. ; Azevedo, Caio L. N. ; Vilca-Labra, F. ; Nobre, J. S.. A log Birnbaum-Saunders regression model based on the skew-normal distribution under the centred parameterization. Statistics and Its Interface. v. 13, p. 335-346, issn: 1938-7989, 2020.[doi]
25. 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.[doi]
26. MESQUITA, D. P. P. ; GOMES, J. P. P. ; Corona, F. ; SOUZA JUNIOR, A. H. ; NOBRE, J. S.. Gaussian kernels for incomplete data. APPLIED SOFT COMPUTING. v. 77, p. 356-365, issn: 1568-4946, 2019.[doi]
27. Chaves, N. L. ; AZEVEDO, C. L. N. ; Vilca-Labra, F. ; Nobre, J. S.. A new Birnbaum-Saunders type distribution based on the skew normal model under the centered parameterization. CHILEAN JOURNAL OF STATISTICS. v. 10, p. 55-76, issn: 0718-7912, 2019.
28. Singer, Julio M. ; ROCHA, FRANCISCO M.M. ; NOBRE, JUVÊNCIO S.. Graphical Tools for Detecting Departures from Linear Mixed Model Assumptions and Some Remedial Measures. INTERNATIONAL STATISTICAL REVIEW. v. 85, p. 290-324, issn: 0306-7734, 2017.[doi]
29. MESQUITA, D. P. P. ; GOMES, J. P. P. ; SOUZA JUNIOR, A. H. ; NOBRE, J. S.. Euclidean Distance Estimation in Incomplete Datasets. NEUROCOMPUTING. v. 248, p. 11-18, issn: 0925-2312, 2017.[doi]
30. FONSECA, R. V. ; NOBRE, J. S. ; FARIAS, R. B. A.. Comparative inference and diagnostic in a reparametrized Birnbaum-Saunders regression model. CHILEAN JOURNAL OF STATISTICS. v. 7, p. 17-30, issn: 0718-7912, 2016.
31. NOBRE, R. H. ; RODRIGUES, F. A. A. ; Marques, R.C.P. ; NOBRE, J. S. ; ROCHA NETO, J. F. S. ; Medeiros, F.M.S. SAR Image Segmentation with Rényi's Entropy. IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS. v. 23, p. 1551-1555, issn: 1070-9908, 2016.[doi]
32. RODRIGUES, F. A. AVILA ; NETO, J. F. S. ROCHA ; MARQUES, R. C. PINHEIRO ; DE MEDEIROS, F. N. SOMBRA ; NOBRE, J. SANTOS. SAR Image Segmentation Using the Roughness Information. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. v. 13, p. 132-136, issn: 1545-598X, 2016.[doi]
33. PINHO, L. G. B. ; Cordeiro, G. M. ; NOBRE, J. S.. On the Harris-G class of distributions: General results and application. Brazilian Journal of Probability and Statistics. v. 29, p. 813-832, issn: 0103-0752, 2015.[doi]
34. PINHO, LUIS GUSTAVO B. ; NOBRE, JUVÊNCIO S. ; SINGER, JULIO M.. Cook?s distance for generalized linear mixed models. Computational Statistics & Data Analysis (Print). v. 82, p. 126-136, issn: 0167-9473, 2015.[doi]
35. PINHO, LUIS GUSTAVO BASTOS ; CORDEIRO, GAUSS MOUTINHO ; NOBRE, JUVÊNCIO SANTOS. The Harris Extended Exponential Distribution. Communications in Statistics. Theory and Methods. v. 44, p. 00-00, issn: 0361-0926, 2015.[doi]
36. NOBRE, J. S.; Singer, J.M. ; Sen, P. K.. U-tests for variance components in linear mixed models. TEST. v. 22, p. 580-605, issn: 1133-0686, 2013.[doi]
37. CORDEIRO, Gauss Moutinho ; NOBRE, J. S. ; Pescim R. R. ; Ortega, Edwin M. M.. The Beta Moyal: A Useful-Skew Distribution. International Journal of Research and Reviews in Applied Sciences. v. 10, p. 171-192, issn: 2076-734X, 2012.
38. PINHO, L. G. B. ; NOBRE, J. S. ; FREITAS, S. M.. On Linear Mixed Models and their influence diagnostics applied to an actuarial problem. Chilean Journal of Statistics. v. 3, p. 57-73, issn: 0718-7912, 2012.
39. Marques, R.C.P. ; MEDEIROS, F. N. S. ; NOBRE, J. S.. SAR image segmentation based on level set approach and GA0 model. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. v. 34, p. 2046-2057, issn: 0162-8828, 2012.[doi]
40. PINHO, L. G. B. ; Cordeiro, G. M. ; NOBRE, J. S.. The Gamma-Exponentiated Weibull Distribution. JOURNAL OF STATISTICAL THEORY AND APPLICATIONS. v. 11, p. 379-395, issn: 1538-7887, 2012.[doi]
41. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Leverage analysis for linear mixed models. Journal of Applied Statistics. v. 38, p. 1063-1072, issn: 0266-4763, 2011.[doi]
42. NOBRE, J. S. Identifying rhythmic classes of languagens: modeling symbolics chains of the sonority using tress of probability. Revista Colombiana de Estadística. v. 31, p. 229-240, issn: 0120-1751, 2008.
43. Almeida, A. E. ; ELIAN, S. N. ; NOBRE, J. S.. Modifications and alternatives to the tests of Levene and Brown. Revista Colombiana de Estadística. v. 31, p. 241-260, issn: 0120-1751, 2008.
44. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Residual Analysis for Linear Mixed Models. BIOMETRICAL JOURNAL. v. 49, p. 863-875, issn: 0323-3847, 2007.[doi]
45. Nobre, J. S. ; AZEVEDO, C. L. N.. O princípio da equivariância: Conceitos e aplicações.. Revista Colombiana de Estadística. v. 29, p. 195-220, issn: 0120-1751, 2006.
46. Singer, J.M. ; NOBRE, J. S. ; SEF, H. C.. Additive and multiplicative regression models for pretest/posttest data in blocks. Statistical Modelling. v. 4, p. 324-338, issn: 1471-082X, 2004.[doi]
Livros publicados/organizados ou edições (1)
1. Singer, J.M. ; ROCHA, F. M. M. ; NOBRE, J. S.. Análise de Medidas Repetidas. 1 ed. Maringá: IV Jornada de Estatística, 2004. p. 120.
Capítulos de livros publicados (2)
1. Leal, B. ; Vidal, I. ; Brito, F. ; NOBRE, J. S. ; Machado, J.. $delta$ -DOCA: Achieving Privacy in Data Streams. Em: Joaquin Garcia-Alfaro; Jordi Herrera-Joancomartí; Giovanni Livraga; Ruben Rios. (Org.). Data Privacy Management, Cryptocurrencies and Blockchain Technology, ESORICS 2018 International Workshops, DPM 2018 and CBT 2018, Barcelona, Spain, September 6-7, 2018, Proceedings. 1ed.New york. : Springer, Cham. 2018.v. 1, p. 279-295.
2. NOBRE, JUVÊNCIO S.; SINGER, JULIO M. ; Silvapulle, Mervyn J.. U -tests for variance components in one-way random effects models. Em: N. Balakrishnan; E. Pena; M. J. Silvapulle. (Org.). Beyond Parametrics in Interdisciplinary Research: Festschrift in Honor of Professor Pranab K. Sen. 1ed.California. : Institute of Mathematical Statistics. 2008.v. 1, p. 197-210.
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (21)
1. Freitas, J. V. B. ; AZEVEDO, C. L. N. ; Nobre, J.S.. A Stochastic approximation ECME algorithm to semi-parametric scale mixtures of centred skew-normal regression models. Em: XXV SINAPE, 2024.[doi]
2. Rocha, E. O. ; Nobre, J.S.. Modelo de Regressão Gama Unitária: Uma abordagem Bayesiana. Em: XXV SINAPE, 2024.
3. DA SILVA, DANIEL DE AMARAL ; BRAGA, ANTONIO RAFAEL ; NOBRE, JUVÊNCIO S. ; GOMES, DANIELO G.. Modelagem Robusta de Observações Ausentes em Dados Sensoriados de Apiários. Em: Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, p. 107, 2021.[doi]
4. MATTOS, CÉSAR ; FILHO, JOSÉ ; MONTEIRO, JOSÉ ; NOBRE, JUVÊNCIO. A Practical Guide to Support Predictive Tasks in Data Science. Em: 23rd International Conference on Enterprise Information Systems, p. 248, 2021.[doi]
5. DA SILVA, DANIEL ; RODRIGUES, ÍCARO ; BRAGA, ANTONIO ; NOBRE, JUVÊNCIO ; FREITAS, BRENO ; GOMES, DANIELO. An Autonomic, Adaptive and High-Precision Statistical Model to Determine Bee Colonies Well-Being Scenarios. Em: Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, p. 31-40, 2020.[doi]
6. RODRIGUES, F. A. A. ; NOBRE, J. S. ; VIGAELIS, R. ; LIESENBERG, V. ; MARQUES, R. C. P. ; MEDEIROS, F. N. S.. A Fast Approach for the Log-Cumulants Method Applied to Intensity Sar Image Processing. Em: 2020 IEEE Latin American GRSS & ISPRS Remote Sensing Conference (LAGIRS), p. 494-498, 2020.[doi]
7. Braga, A. R. ; Silva, D. A. ; Nobre, J.S. ; Freitas, B. M. ; Gomes, D. G.. Definindo e Predizendo Níveis de Saúde de Colônias de Abelhas via Clusterização e Classificação. Em: XXXIV Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, v. 34, p. 241-246, 2019.
8. Leal, B. ; Vidal, I. ; Brito, F. ; NOBRE, J. S. ; Machado, J.. $\delta$-DOCA: Achieving Privacy in Data Streams. Em: Data Privacy Management - 13th International Workshop, v. 1, p. 279-295, 2018.
9. MARCIANO, F. W. P. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Principais tipos de resíduos utilizados em análise de diagnóstico em MLG com aplicações para os modelos: Poisson, ZIP e ZINB. Em: XIX SINAPE, v. 1, 2010.
10. CORDEIRO, Gauss Moutinho ; NOBRE, J. S. ; Pescim R. R. ; ORTEGA, Edwin Moises Marcos. The Beta Moyal: An Useful Skew Distribution. Em: 19 SINAPE Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, v. 1, p. 1-7, 2010.
11. NOBRE, J. S.; SOLER, J. M. ; ANDRADE, M. ; Pereira, A. ; Giolo, S. R. Heritability and covariate effects in a Brazilian family study. Em: International Biometric Conference, 2008.
12. LARA, I. A. ; Andrade, D. F. ; NOBRE, J. S.. Transition probabibilities and tests to compare treatments with longitudinal binary data. Em: International Biometric Conference, 2008.
13. NOBRE, J. S.; Singer, J.M. ; SILVAPULLE, M. J.. U-tests for variance components in one-way random effects models. Em: XVIII Simpósio Brasileiro de Probabilidade e Estatística, v. 1, p. 120-121, 2008.
14. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Diagnóstico para Modelos Lineares Mistos. Em: 50ª Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria; 11° Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica, 2005.
15. NOBRE, J. S.; GALVES, A.. Identifying rhythmic classes of languagens: modeling symbolics chains of the sonority using tress of probability. Em: 9th Brazilian School of Probability, 2005.
16. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Métodos de Diagnóstico para Modelos Lineares Mistos. Em: XVI Simpósio Brasileiro de Probabilidade e Estatística, 2004.
17. NOBRE, J. S.; MOTA, J. M. A.. Distribuição em Série de Potências: Um Caso geral. Em: 6th Brazilian Schoof of Probability, v. 1, p. 10-10, 2002.
18. NOBRE, J. S.; Andrade, D. F.. MÉTODOS ESTATÍSTICOS PARA A ANÁLISE DE DADOS PROVENIENTES DE PLANOS AMOSTRAIS COMPLEXOS. Em: XVISINAPE, v. 2, p. 234-234, 2002.
19. NOBRE, J. S.; MOTA, J. M. A.. Distribuição em Série de Potências: Um Caso geral. Em: XVI Encontro Nacional dos Estudantes de Estatística, p. 23-23, 2001.
20. NOBRE, J. S.; MOTA, J. M. A.. Distribuição em Série de Potências: Um Caso Geral. Em: IX Encontro de Iniciação à Docência -UFC, p. 38-38, 2000.
21. NOBRE, J. S.; ALEXANDRE, J. W. C.. Aplicação da Análise de Dados Categorizados na Investigação dos Fatores Críticos da Qualidade. Em: XIX Encontro de Iniciação à Pesquisa -UFC, p. 122-122, 2000.
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (18)
1. Fernandes, V. M. N. ; Nobre, J.S.. Análise de influência local via busca progressiva no modelo de regressão heteroscedástico linear simétrico. Em: 69ª RBras e 21º SEAGRO, 2025, Vitória. Anais do 69ª RBras e 21º SEAGRO. São Paulo: ABE, v. 1, p. 17-17, 2025.
2. Rocha, E. O. ; Nobre, J.S. ; AZEVEDO, C. L. N.. Bayesian inference for zero-and/or-one augmented unit-gamma. Em: 69ª RBras e 21º SEAGRO, 2025, Vitória. Anais do 69ª RBras e 21º SEAGRO. São Paulo: ABE, v. 1, p. 28-28, 2025.
3. Fernandes, V. M. N. ; Nobre, J.S.. Métodos robustos para modelos de regressão heteroscedásticos. Em: XVIII Escola de Modelos de Regressão, 2023, Belém. Anais do XVIII Escola de Modelos de Regressão. São Paulo: ABE, 2023.
4. Freitas, J. V. B. ; AZEVEDO, C. L. N. ; Nobre, J.S.. Semi-parametric models based on the Scale Mixtures of CentredSkew Normal distribution for independent and longitudinal data. Em: XXIV SINAPE, 2022, Gramado. Livro de resumos XXIV SINAPE, p. 46-47, 2022.
5. Tomazella, V. ; NOBRE, J. S. ; SANTOS, M. F. ; Pereira, G. H.A.. Zero adjusted Birnbaum-Saunders Regression Model. Em: XXIII SINAPE, 2018, São Pedro/SP. Anais do XXIII SINAPE. São Paulo: ABE, v. 1, p. 1-5, 2018.
6. Silva, A. R. S. ; AZEVEDO, C. L. N. ; BAZAN, J. L. ; NOBRE, JUVÊNCIO S.. Modelo de Regressão Beta Retangular Aumentado de Zeros e Uns. Em: XIV Escola de Modelos de Regressão, 2015, Campinas. Anais da XIV Escola de Modelos de Regressão, v. 1, p. 110-114, 2015.
7. CHAVES, N. L. ; AZEVEDO, C. L. N. ; LABRA, F. V. ; NOBRE, JUVÊNCIO S.. Um estudo sobre os aspectos inferenciais da distribuição Birnbaum-Saunders Normal Assimétrica sob a parametrização cenrada. Em: XIV Escola de Modelos de Regressão, 2015, Campinas. Anais da XIV Escola de Modelos de Regressão, v. 1, p. 132-136, 2015.
8. Hermeto, R. T. ; Nobre, J.S. ; Gomes, D. G.. Análise de Sobrevivência na Modelagem do Tempo de Vida de Redes de Sensores sem Fio. Em: 14º WPerformance - XIV Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, 2015, Recife. Anais do CSBC 2015 - WPerformance 2015. São Paulo: SBC, v. 1, p. 1-5, 2015.
9. Fonseca, R. V. ; NOBRE, JUVÊNCIO S. ; Farias, A. R. B.. Introdução aos Modelos Aditivos Generalizados. Em: XXI Simpósio Brasileiro de Probabilidade e Estatística, 2014, Natal. Anais do XXI SINAPE. São Paulo: ABE, v. 1, p. 122-123, 2014.
10. Fonseca, R. V. ; NOBRE, J. S. ; Farias, A. R. B.. Distribuição Birnbaum-Saunders: definições e propriedades. Em: 58a RBRAS e 15a SEAGRO, 2013, Campina Grande. Anais da 58a RBRAS e 15a SEAGRO. London: International Biometric Society, v. 1, p. 42-43, 2013.
11. PESSOA, N. O. ; SOUZA FILHO, F. G. M. ; BATISTA, M. J. ; NOBRE, J. S. ; SAMPAIO, C. M. S.. Avaliação da sobrevivência larval de embriões resfriados de tambaqui via análise multivariada. Em: 58a Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBras) e 15° Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica (SEAGRO), 2013, Campina Grande -PB. Anais da 58a Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBras) e 15° Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica (SEAGRO), v. 1, p. 52-54, 2013.
12. Singer, J.M. ; NOBRE, JUVÊNCIO S. ; ROCHA, F. M. M.. Diagnostic and treatment for linear mixed models. Em: 59th ISI World Statistics Congress, 2013, Hong Kong. Proceedings 59th ISI World Statistics Congress Session CPS203. New York: International Statistical Institute, v. 1, p. 5486-5491, 2013.
13. Silva, A. R. S. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Avaliação da contaminação por Fungos e Bactérias em frutos de Acerola através dos Modelos Lineares Generalizados. Em: 57a RBRAS e 15a SEAGRO, 2012, Piracicaba. Anais da 57a RBRAS e 15a SEAGRO. São Paulo: ABE, v. 1, p. 210-212, 2012.
14. FREITAS, S. M. ; Andrade, R. ; NOBRE, J. S.. Method of Fieller versus Bootstrap to estimate the variance of LD50 in Dose-Response Models. Em: XXV International Biometric Conference, 2010, Florianopólis. Annals of XXV International Biometric Conference, v. 1, 2010.
15. Andrade, R. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Um estudo comparativo do desempenho dos métodos de Fieller e Bootstrap para a estimação da variância do estimador DL50( TL50) em modelos de dose/tempo resposta. Em: XIX SINAPE, 2010, Águas de São Pedro. Caderno de Programa e Resumos do XIX SINAPE.. São Paulo: ABE, v. 1, 2010.
16. MARCIANO, F. W. P. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Diagnóstico para o modelo de regressao linear padrao. Em: XI EMR, 2009, Recife. Caderno de resumos. Sao Paulo: ABE, v. 1, p. 12-12, 2009.
17. PINHO, L. G. B. ; NOBRE, J. S.. Modelos Lineares Mistos Aplicados em Ciências Atuariais. Em: XI EMR, 2009, Recife. Caderno de resumos. Sao Paulo: ABE, v. 1, p. 13-14, 2009.
18. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Fixed and Random Effects Leverage in Linear Mixed Models. Em: XVII Simpósio Brasileiro de Probabilidade e Estatística, 2006, Caxambu. Caderno de resumos. Sao Paulo: ABE, v. 1, p. 109-110, 2006.
Resumos publicados em anais de congressos (44)
1. Magalhães, H. F. ; Nobre, J.S.. Modelagem Estatística na Telemetria: Introdução e conceitos básicos. Em: Encontros Universitários 2025 - XLIV Encontro de Iniciação Científica, 2025, Fortaleza. Anais dos XLIV Encontro de Iniciação Científica UFC. Fortaleza: UFC, v. 1, p. 1-1, 2025.
2. MENDES, V. G. B. ; Nobre, J.S. ; Santos Neto, M. F. ; MOTA, J. M. A.. Modelo beta-prime aumentado de zeros. Em: Encontros Universitários UFC 2025 - XLIV Encontro de Iniciação Científica, 2025, Fortaleza. Anais do XLIV Encontro de Iniciação Científica. Fortaleza: UFC, v. 1, p. 10-10, 2025.
3. Almeida, G. S. ; Nobre, J.S. ; Santos, J. R. S.. Um modelo bayesiano robusto de resposta ao item baseado na distribuição Skew-t. Em: Encontros Universitários UFC 2025 - XLIV Encontro de Iniciação Científica, 2025, Fortaleza. Anais do XLIV Encontro de Iniciação Científica. Fortaleza: UFC, v. 1, p. 12-12, 2025.
4. Silva, P. K. P. ; Batista, M. J. ; Nobre, J.S.. Uma introdução aos métodos de reamostragem e suas aplicações. Em: Encontros Universitários UFC 2025 - XXXIV Encontro de Iniciação à Docência, 2025, Fortaleza. Anais do XXXIV Encontro de Iniciação à Docência. Fortaleza: UFC, v. 1, p. 23-23, 2025.
5. Figueirêdo Neto, G. B. ; FONSECA, R. V. ; Nobre, J.S.. Análise do Nível de Ozônio em São Paulo por meio de Regressão Funcional. Em: Anais do XXV SINAPE, 2024, Fortaleza. Anais do XXV SINAPE. São Paulo: ABE, 2024.
6. Santos Neto, M. F. ; MOTA, J. M. A. ; Nobre, J.S. ; Farias, A. R. B.. A distribuição $J^2$. Em: XXV SINAPE, 2024, Fortaleza. Anais do XXV SINAPE. São Paulo: ABE, 2024.
7. Oliveira, M. B. ; PINHO, L. G. B. ; Nobre, J.S.. Análise de Resíduos via Bootstrap em Modelos Lineares Mistos. Em: XXV SINAPE, 2024, Fortaleza. Anais do XXV SINAPE. São Paulo: ABE, 2024.
8. Rocha, E. O. ; Nobre, J.S. ; AZEVEDO, C. L. N.. Unit Gamma Regression: A Bayesian Inference Approach. Em: XXV SINAPE, 2024, Fortaleza. Anais do XXV SINAPE. São Paulo: ABE, 2024.
9. SILVA JUNIOR, K. C. ; NOBRE, J. S. ; BATISTA, M. J.. Famílias Exponenciais Curvadas. Em: XXXII Encontro de Iniciação à Docência, 2023, Fortaleza. Anais do XXXII Encontro de Iniciação à Docência, 2023.
10. Fernandes, V. M. N. ; Nobre, J.S.. Métodos robustos para modelos de regressão heteroscedásticos. Em: XLII Encontro de Iniciação Científica, 2023, Fortaleza. Anais do XLII Encontro de Iniciação Científica, 2023.
11. Rocha, E. O. ; Amaral, L. P. ; Nobre, J.S.. Modelo de Regressão Gamma Unitária: Uma abordagem bayesiana. Em: XLII Encontro de Iniciação Científica, 2023, Fortaleza. Anais do XLII Encontro de Iniciação Científica, 2023.
12. PINHO, L. G. B. ; Nobre, J.S. ; Rocha, M.E.Q.A. ; Kubrusly, M. S. ; Maia, F. P. A. ; Rocha, E. A. Q. A. ; Rocha, M. C. T. ; Coimbra, V. O. ; Kubrusly, B. S. ; Quidute, A. R. P. ; Rocha, E. A.. Remote monitoring of pacemakers and defibrillators ? effective and safe in Brazil?. Em: World Congress of Cardiology, 2022, Rio de Janeiro. Proceedings of the World Congress of Cardiology, 2022.
13. Rocha, E. A. Q. A. ; PINHO, L. G. B. ; Nobre, J.S. ; Gondim, P. S. ; Dantas, A. H. ; Vidal, P. B. D. ; Freitas, A. A. ; Coimbra, V. O. ; Gondim, D. S. P. ; Kubrusly, B. S. ; Maia, F. P. A. ; Pereira, F. T. M.. Remote monitoring of cardiac devices during the COVID-19 pandemic. Timely and effective?. Em: World Congress of Cardiology, 2022, Rio de Janeiro. Proceedings of the World Congress of Cardiology, 2022.
14. Kubrusly, B. S. ; Maia, F. P. A. ; Paiva, R. C. ; Gurgel, A. A. A. ; Gondim, D. S. P. ; Nobre, J.S. ; PINHO, L. G. B. ; Farias, A. G. P. ; Rocha, M. C. T. ; Rocha, E. A. Q. A. ; Moreira, F. T. P.. Prediction factors for events in the remote monitoring of implantable electronic cardiac device. Not for all, but essential to many!. Em: World Congress of Cardiology, 2022, Rio de Janeiro. Proceedings of the World Congress of Cardiology, 2022.
15. Rocha, E. O. ; Nobre, J.S.. Modelo de Regressão Gama Unitária. Em: Encontros Universitários UFC - XLI Encontro de Iniciação Científica, 2022, Fortaleza. Anais do XLI Encontro de Iniciação Científica, 2022.
16. OLIVEIRA, K. E. A. ; OLIVEIRA, I. V. ; NOBRE, J. S. ; NOJOSA, R. T.. Modelos de regressão para dados provenientes de planos amostrais complexos. Em: Encontros Universitários UFC - IX Encontro de Programas de Educação Tutorial, 2022, Fortaleza. Anais do IX Encontro de Programas de Educação Tutorial, v. 7, p. 1358-1358, 2022.
17. GUIMARAES, V. S. A. A. ; PEREIRA, L. M. ; NOBRE, J. S. ; NOJOSA, R. T.. Análise de risco de crédito com o uso de modelos de regressão Logística, redes neurais e Algoritmos Genéticos. Em: Encontros Universitários UFC - IX Encontro de Programas de Educação Tutorial, 2022, Fortaleza. Anais do IX Encontro de Programas de Educação Tutorial, v. 7, p. 1259-1259, 2022.
18. SILVA, F. G. M. ; ROCHA, E. O. ; NOBRE, J. S. ; BATISTA, M. J.. Análise Descritiva de Dados utilizando o Software R. Em: XXIX Encontro de Iniciação à Docência, 2021, Fortaleza. Anais do XXIX Encontro de Iniciação à Docência, março, 2021.
19. ROCHA, E. O. ; NOBRE, J. S. ; BATISTA, M. J.. Uma aplicação no programa R do Modelo de regressão Linear Múltipla. Em: XXIX Encontro de Iniciação à Docência, 2021, Fortaleza. Anais do XXIX Encontro de Iniciação à Docência, março, 2021.
20. Silva, L. P. ; Nobre, J.S. ; Santos, J. R. S.. Análise de regressão e análise de dados multivariados via teoria de cópulas. Em: XXXVIII Encontro de Iniciação Científica, 2021, Fortaleza. XXXVIII Encontro de Iniciação Científica, 2021.
21. Santos Filho, D. J. ; Nobre, J.S.. Utilização da estatística Gradiente e seu refinamento em Modelos Lineares Mistos. Em: XXXIX Encontro de Iniciação Científica, 2021, Fortaleza. XXXIX Encontro de Iniciação Científica, 2021.
22. Silva, L. A. ; Nobre, J.S.. Utilização do método Bootstrap em Modelos de Regressão Linear Simples. Em: XXIX Encontro de Iniciação à Docência, 2021, Fortaleza. XXIX Encontro de Iniciação à Docência, 2021.
23. BARBOSA, W. B. ; AGUIAR, L. G. P. ; NOJOSA, R. T. ; Nobre, J, S.. Análise não paramétrica de dados categorizados. Em: VIII Encontro de Programas de Educação Tutorial, 2021, Fortaleza. VIII Encontro de Programas de Educação Tutorial, v. 6, 2021.
24. Rocha, E. O. ; Bessa, P. V. O. ; BATISTA, M. J. ; Nobre, J.S.. Modelos Lineares Generalizados: Uma aplicação de regressão Poisson em R. Em: XXX Encontro de Iniciação à Docência, 2021, Fortaleza. Anais do XXX Encontro de Iniciação à Docência, Dezembro, 2021.
25. Bessa, P. V. O. ; Rocha, E. O. ; BATISTA, M. J. ; Nobre, J.S.. Método Bootstrap para estimação intervalar. Em: Encontros Universitários UFC - XXX Encontro de Iniciação à Docência, 2021, Fortaleza. Anais do XXX Encontro de Iniciação à Docência, 2021.
26. ROCHA, E. O. ; RABELO, I. S. ; NOBRE, J. S. ; BATISTA, MARIA J.. Regressão Linear Simples: Uma visão via ggplot2. Em: XXVIII Encontro de Iniciação à Docência, 2020, Fortaleza. Anais do XXVIII Encontro de Iniciação à Docência, 2020.
27. RABELO, I. S. ; ROCHA, E. O. ; NOBRE, J. S. ; BATISTA, M. J.. Estatística Descritiva: Explorando dados com ggplot2. Em: XXVIII Encontro de Iniciação à Docência, 2020, Fortaleza. Anais do XXVIII Encontro de Iniciação à Docência, 2020.
28. Santos Filho, D. J. ; Nobre, J.S.. Comparação entre os principais testes assintóticos. Em: XXXVIII Encontro de Iniciação Científica, 2020, Fortaleza. XXXVIII Encontro de Iniciação Científica, 2020.
29. Pessoa, D. N. ; Nobre, J.S. ; Montalvo, G. S. A.. Método de Log-Cumulantes: Introdução e Propriedades. Em: XXXVIII Encontro de Iniciação Científica realizado, 2020, Fortaleza. XXXVIII Encontro de Iniciação Científica realizado, 2020.
30. Cavalcante, J. P. L. ; Nobre, J.S.. Modelos de regressão Beta com medidas repetidas via teoria de Equações de Estimação Generalizadas. Em: XXXVIII Encontro de Iniciação Científica, 2020, Fortaleza. XXXVIII Encontro de Iniciação Científica, 2020.
31. Ferreira, A. R. ; Bonates, T. O. E. ; Nobre, J.S.. Generalized Model Trees: A new algorithm proposal for regression tasks. Em: Second Conference on Statistics and Data Science - CSDS 2019, 2019, Salvador. Book of abstracts of the 2nd conference on statistics and data science. Florestal (MG): Sguerra Design, v. 1, p. 53-53, 2019.
32. Silva, D. A. ; Braga, A. R. ; Nobre, J.S. ; Gomes, D. G.. CPS1.2: Clustering and elastic net logistic regression as support tools for Honeybee (Apis mellifera) colonies health diagnosis. Em: Second Conference on Statistics and Data Science - CSDS 2019, 2019, Salvador. Book of abstracts of the 2nd conference on statistics and data science. Florestal (MG): Sguerra Design, v. 1, p. 54-54, 2019.
33. ARAUJO, Y. A. ; NOBRE, JUVÊNCIO S.. Distribuição t-assimétrica: definição e propriedades. Em: XX Simpósio Brasileiro de Probabilidade e Estatística, 2012, João Pessoa. ANAIS do XX SINAPE. São Paulo: ABE, v. 1, p. 195-196, 2012.
34. SANTOS, M. F. ; MARTINEZ, R. O. ; NOBRE, J. S.. Um teste baseado em Estatísticas U para o coeficiente de variação. Em: XII Escola de Modelos de Regressão, 2011, Fortaleza. Caderno de Programas e Resumos da XII Escola de Modelos de Regressão. São Paulo: ABE, v. 1, 2011.
35. Castro, B. M. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Um estudo dos métodos de estimação de Máxima Verossimilhança e Máxima Verossimilhança Restrita em Modelos Lineares Mistos. Em: XII Escola de Modelos de Regressão, 2011, Fortaleza. Caderno de Programas e Resumos da XII Escola de Modelos de Regressão. São Paulo: ABE, v. 1, 2011.
36. NOBRE, J. S.; Navarrete, V.E.L.S.. Aplicações de Modelos Simétricos em Ciências Atuariais. Em: XII Escola de Modelos de Regressão, 2011, Fortaleza. Caderno de Programas e Resumos da XII Escola de Modelos de Regressão. São Paulo: ABE, v. 1, 2011.
37. NOBRE, J. S.; PINHO, L. G. B. ; FREITAS, S. M.. Generalized Linear Mixed Modes in Actuary with Diagnostic Procedures. Em: XII Escola de Modelos de Regressão, 2011, Fortaleza. Caderno de Programas e Resumos da XII Escola de Modelos de Regressão. São Paulo: ABE, v. 1, 2011.
38. Costa, E. G. ; NOBRE, J. S.. Distribuição Skew Normal: Definição e Propriedades. Em: XXVII Encontro de Iniciação à Docência UFC, 2009, Fortaleza. Caderno de resumos. Fortaleza: EDUFC, v. 1, 2009.
39. Andrade, R. ; NOBRE, J. S.. Distribuições em Série de Potências Modificadas. Em: XXVII Encontro de Iniciação à Docência, 2009, Fortaleza. Resumo dos XXVII Encontro de Iniciação à Docência. Fortaleza: EDUFC, v. 1, 2009.
40. Andrade, R. ; NOBRE, J. S.. Métodos não-paramétricos em análise de dados longitudinais. Em: XXVIII Encontro de Iniciação cientifica UFC, 2009, Fortaleza. Caderno de Resumos dos XXVIII Encontro de Iniciação cientifica UFC. Fortaleza: EDUFC, v. 1, 2009.
41. Castro, B. M. ; NOBRE, J. S.. Métodos de Diagnóstico em Modelos de Regressão. Em: XXVIII Encontro de Iniciação cientifica UFC., 2009, Fortaleza. Caderno de resumos do XXVIII Encontro de Iniciação cientifica UFC.. Fortaleza: EDUFC, v. 1, 2009.
42. MARCIANO, F. W. P. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Principais tipos de resíduos utilizados em análise de diagnóstico em MLG com aplicações para os modelos: Poisson, ZIP e ZINB. Em: XXVIII Encontro de Iniciação cientifica UFC, 2009, Fortaleza. Caderno de resumos dos XXVIII Encontro de Iniciação cientifica UFC. Fortaleza: EDUFC, v. 1, 2009.
43. PINHO, L. G. B. ; NOBRE, J. S.. Modelos Lineares Mistos Aplicados em Ciências Atuariais. Em: XXVIII Encontro de Iniciação cientifica UFC, 2009, Fortaleza. Caderno de resumos do XXVIII Encontro de Iniciação cientifica UFC. Fortaleza: EDUFC, v. 1, 2009.
44. MARCIANO, F. W. P. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Diagnóstico para o modelo de regressão linear padrão. Em: XI Escola de Modelos de Regressão, 2009, Recife. Caderno de Programa e Resumos da XI EMR. São Paulo: ABE, v. 1, 2009.
Artigos aceitos para publicação (1)
1. GALINDO, ÁUREA F. L. ; AZEVEDO, CAIO L. N. ; NOBRE, JUVÊNCIO S.. Beta, simplex, and beta rectangular generalized additive partial linear models. Communications in Statistics. Simulation and Computation,. 2025. [doi]
Apresentações de trabalho (74)
1. Castro, M. ; AZEVEDO, C. L. N. ; Nobre, J.S.. A robust quantile regression for bounded variables based on the Kumaraswamy Rectangular distribution. 2025. Apresentação de Trabalho/Congresso
2. FREITAS, J. V. B. ; AZEVEDO, C. L. N. ; Nobre, J. S.. Semi-parametric models based on the Scale Mixtures of Centred Skew Normal distribution for independent and longitudinal data. 2022. Apresentação de Trabalho/Congresso
3. Bessa, P. V. O. ; Rocha, E. O. ; BATISTA, M. J. ; Nobre, J.S.. Método Bootstrap para estimação Intervalar. 2022. Apresentação de Trabalho/Congresso
4. Freitas, J. V. B. ; Nobre, J.S. ; Bourguignon, M. ; SANTOS, M. F.. A new approach to modeling positive random variables with repeated measures. 2021. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
5. Rocha, E. O. ; Bessa, P. V. O. ; BATISTA, M. J. ; Nobre, J.S.. Modelos Lineares Generalizados: Uma aplicação de regressão Poisson em R. 2021. Apresentação de Trabalho/Congresso
6. Silva, L. P. ; Nobre, J.S. ; Santos, J. R. S.. Análise de regressão e análise de dados multivariados via teoria de cópulas. 2021. Apresentação de Trabalho/Congresso
7. Santos Filho, D. J. ; Nobre, J.S.. Utilização da estatística gradiente e seu refinamento em modelos lineares mistos. 2021. Apresentação de Trabalho/Congresso
8. Silva, L. A. ; Nobre, J.S.. utilização do método Bootstrap em Modelos de Regressão Linear Simples. 2021. Apresentação de Trabalho/Congresso
9. Silva, L. P. ; Nobre, J.S. ; Santos, J. R. S.. Análise de regressão e análise de dados multivariados via teoria de cópulas. 2020. Apresentação de Trabalho/Congresso
10. Cavalcante, J. P. L. ; Nobre, J.S.. Modelos de regressão beta com medida repetidas via teoria de equações de estimação generalizadas. 2020. Apresentação de Trabalho/Congresso
11. Pessoa, D. N. ; Nobre, J.S. ; Montalvo, G. S. A.. Método de Log-cumulantes: Introdução e propriedades. 2020. Apresentação de Trabalho/Congresso
12. Santos Filho, D. J. ; Nobre, J.S.. Comparação entre os principais testes assintóticos. 2020. Apresentação de Trabalho/Congresso
13. Leal, B. ; Vidal, I. ; Brito, F. ; NOBRE, J. S. ; Machado, J.. $delta$-DOCA: Achieving Privacy in Data Streams. 2018. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
14. SANTOS, M. F. ; Tomazella, V. ; NOBRE, JUVÊNCIO S. ; Pereira, G. H.A.. Zero-Adjusted Birnbaum-Saunders Regression Model. 2018. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
15. Nobre, J.S. Relato sobre formação e atuação como Estatístico. 2018. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
16. NOBRE, JUVÊNCIO S. Relato de experiência na formação e atuação na profissão de Estatístico. 2015. Apresentação de Trabalho/Seminário
17. NOBRE, J. S. Distância de Cook para Modelos Lineares Generalizados Mistos. 2015. Apresentação de Trabalho/Congresso
18. NOBRE, J. S. Distância de Cook para Modelos Lineares Generalizados Mistos. 2015. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
19. Azevedo, I. F. S. ; Biase, A. ; Lima, C. ; NOBRE, J. S. ; Herling, V.. Modelagem de germinação de sementes ? uma abordagem bayesiana utilizando o pacote FME. 2015. Apresentação de Trabalho/Comunicação
20. Hermeto, R. T. ; NOBRE, J. S. ; Gomes, D. G.. Análise de Sobrevivência na Modelagem do Tempo de Vida de Redes de Sensores sem Fio. 2015. Apresentação de Trabalho/Congresso
21. NOBRE, JUVÊNCIO S.; Sen, P. K. ; Singer, J.M.. U-tests for variance components in linear mixed models. 2014. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
22. NOBRE, JUVÊNCIO S.; Singer, J.M. ; Sen, P. K.. $U$-tests for variance components in Linear Mixed Models. 2013. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
23. NOBRE, JUVÊNCIO S.; Singer, J.M. ; Sen, P. K.. U-tests for variance components in linear mixed models. 2013. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
24. NOBRE, JUVÊNCIO S. Mesa redonda intitulada: ' A importância das disciplinas básicas da graduação'. 2013. Apresentação de Trabalho/Outra
25. Fonseca, R. V. ; NOBRE, JUVÊNCIO S. ; Farias, A. R. B.. Distribuição Birnbaum-Saunders: Definições e propriedades. 2013. Apresentação de Trabalho/Comunicação
26. Fonseca, R. V. ; NOBRE, JUVÊNCIO S. ; Farias, A. R. B.. Métodos de suavização não-paramétricos. 2013. Apresentação de Trabalho/Comunicação
27. SILVA, T. O. ; ALENCAR, F. H. C. ; NOBRE, JUVÊNCIO S.. Simulação estocástica usando o software livre R. 2013. Apresentação de Trabalho/Comunicação
28. Fonseca, R. V. ; NOBRE, JUVÊNCIO S. ; Farias, A. R. B.. Distribuição Birbaum-Saunders: Definição e propriedades. 2013. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
29. ARAUJO, Y. A. ; NOBRE, JUVÊNCIO S.. Introdução aos Modelos Generalizados Aditivos. 2013. Apresentação de Trabalho/Comunicação
30. NOBRE, W. S. ; Morais, R. G. A. ; NOBRE, JUVÊNCIO S.. Família de distribuições elipticas/simétricas: definição e propriedades. 2013. Apresentação de Trabalho/Comunicação
31. NOBRE, J. S.; PINHO, L. G. B. ; FREITAS, S. M.. Generalized Linear Mixed Modes in Actuary with Diagnostic Procedures. 2011. Apresentação de Trabalho/Congresso
32. NOBRE, J. S.; Navarrete, V.E.L.S.. Aplicações de Modelos Simétricos em Ciências Atuariais. 2011. Apresentação de Trabalho/Congresso
33. Castro, B. M. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Um estudo dos métodos de estimação de Máxima Verossimilhança e Máxima Verossimilhança Restrita em Modelos Lineares Mistos. 2011. Apresentação de Trabalho/Congresso
34. SANTOS, M. F. ; MARTINEZ, R. O. ; NOBRE, J. S.. Um teste baseado em Estatísticas U para o coeficiente de variação. 2011. Apresentação de Trabalho/Congresso
35. NOBRE, J. S. Testes para inclusãao de efeitos aleatórios em modelos lineares mistos. 2011. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
36. Costa, E. G. ; CHAVES, N. L. ; NOBRE, J. S.. Modelos de regressão com erros simétricos. 2011. Apresentação de Trabalho/Congresso
37. CHAVES, N. L. ; NOBRE, J. S.. Distribuições elipticas assimétricas: introdução e aplicações. 2011. Apresentação de Trabalho/Congresso
38. PINHO, L. G. B. ; NOBRE, J. S.. Modelos Lineares Generalizados Mistos Aplicados a Ciências Atuariais. 2011. Apresentação de Trabalho/Congresso
39. Silva, A. R. S. ; NOBRE, J. S.. Introdução à Estatística Robusta. 2011. Apresentação de Trabalho/Congresso
40. ARAUJO, Y. A. ; NOBRE, J. S.. Distribuição t assimétrica: Definição e propriedades. 2011. Apresentação de Trabalho/Congresso
41. MARCIANO, F. W. P. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Principais tipos de resíduos utilizados em análise de diagnóstico em MLG com aplicações para os modelos: Poisson, ZIP e ZINB. 2010. Apresentação de Trabalho/Congresso
42. Andrade, R. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Um estudo comparativo do desempenho dos métodos de Fieller e Bootstrap para a estimação da variância do estimador DL50( TL50) em modelos de dose/tempo resposta. 2010. Apresentação de Trabalho/Congresso
43. Cordeiro, G. M. ; NOBRE, J. S. ; PESCIM, R. R. ; Ortega, E. M. M.. The Beta Moyal: An Useful Skew Distribution. 2010. Apresentação de Trabalho/Congresso
44. NOBRE, J. S.; Singer, J.M. ; SILVAPULLE, M. J.. U-tests for variance components in one-way random effects models. 2010. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
45. NOBRE, J. S. Testes para componentes de variância utilizando estatísticas U. 2009. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
46. MARCIANO, F. W. P. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Diagnóstico para o modelo de regressao linear padrao. 2009. Apresentação de Trabalho/Comunicação
47. PINHO, L. G. B. ; NOBRE, J. S.. Modelos Lineares Mistos Aplicados em Ciências Atuariais. 2009. Apresentação de Trabalho/Comunicação
48. MARCIANO, F. W. P. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. O uso dos resíduos de Pearson na análise de diagnóstico nos modelos Poisson, ZIP e ZINB. 2009. Apresentação de Trabalho/Comunicação
49. PINHO, L. G. B. ; NOBRE, J. S.. Modelos Lineares Mistos Aplicados em Atuária. 2009. Apresentação de Trabalho/Outra
50. Andrade, R. ; NOBRE, J. S.. Métodos não-paramétricos em análise de dados longitudinais. 2009. Apresentação de Trabalho/Seminário
51. Castro, B. M. ; NOBRE, J. S.. Métodos de Diagnósticos em modelos de regressão. 2009. Apresentação de Trabalho/Outra
52. Costa, E. G. ; NOBRE, J. S.. Distribuição Skew Normal: Definição e propriedades. 2009. Apresentação de Trabalho/Outra
53. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Residual Analysis for Linear Mixed Models. 2009. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
54. Andrade, R. ; NOBRE, J. S.. Distribuições em Série de Potências Modificadas. 2009. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
55. MARCIANO, F. W. P. ; FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Principais tipos de resíduos utilizados em análise de diagnóstico em MLG com aplicações para os modelos: Poisson, ZIP e ZINB. 2009. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
56. NOBRE, J. S.; Singer, J.M. ; SILVAPULLE, M. J.. U-tests for variance components in one-way random effects models. 2008. Apresentação de Trabalho/Comunicação
57. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Residual Analysis for Linear Mixed Models. 2008. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
58. LARA, I. A. ; Andrade, D. F. ; NOBRE, J. S.. Transition probabibilities and tests to compare treatments with longitudinal binary data. 2008. Apresentação de Trabalho/Comunicação
59. NOBRE, J. S.; SOLER, J. M. ; ANDRADE, M. ; Pereira, A. ; Giolo, S. R. Heritability and covariate effects in a Brazilian family study. 2008. Apresentação de Trabalho/Comunicação
60. NOBRE, J. S. U-tests for variances components in one-way random effects models. 2008. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
61. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Residual Analysis in Linear Mixed Models. 2008. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
62. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. U tests for variance components in linear mixed models. 2008. Apresentação de Trabalho/Simpósio
63. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Residual Analysis for linear mixed models. 2007. Apresentação de Trabalho/Congresso
64. NOBRE, J. S.; Singer, J.M. ; SILVAPULLE, M. J.. Testes para componentes de variância usando estatísticas U. 2007. Apresentação de Trabalho/Seminário
65. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Fixed and Random Effects Leverage in Linear Mixed Models. 2007. Apresentação de Trabalho/Seminário
66. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Fixed and Random Effects Leverage in Linear Mixed Models. 2006. Apresentação de Trabalho/Simpósio
67. NOBRE, J. S.; GALVES, A. ; CROSS, A.. Identifying rhythmic classes of languagens: modeling symbolics chains of the sonority using tress of probability. 2005. Apresentação de Trabalho/Outra
68. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Diagnóstico em Modelos Lineares Mistos. 2005. Apresentação de Trabalho/Congresso
69. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. Métodos de Diagnóstico para Modelos Lineares Mistos. 2004. Apresentação de Trabalho/Congresso
70. NOBRE, J. S.; MOTA, J. M. A.. Distribuição em Série de Potências: Um caso geral. 2002. Apresentação de Trabalho/Congresso
71. NOBRE, J. S.; Andrade, D. F.. Métodos Estatísticos para análise de dados provenientes de planos amostrais complexos. 2002. Apresentação de Trabalho/Simpósio
72. NOBRE, J. S.; MOTA, J. M. A.. Distribuição em Série de Potências: Um caso geral. 2001. Apresentação de Trabalho/Congresso
73. NOBRE, J. S.; MOTA, J. M. A.. Distribuição em Série de Potências: Um caso geral. 2001. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
74. NOBRE, J. S.; ALEXANDRE, J. W. C.. Aplicação da Análise de Dados Categorizados na Investigação dos Fatores Críticos da Qualidade. 2000. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
Demais tipos de produção bibliográfica (6)
1. Singer, J.M. ; Nobre, J.S. ; ROCHA, F. M. M.. Análise de Dados Longitudinais (versão parcial preliminar). 2021. versão parcial preliminar) 2021 (Texto
2. NOBRE, J. S.; Singer, J.M.. R function for residual analysis in linear mixed models: lmmresidual. 2009. Texto
3. NOBRE, J. S. Modelos mistos não-paramétricos. 2008. Texto
4. NOBRE, J. S. Introdução à teoria dos processos estocásticos. 2008. Texto
5. NOBRE, J. S. Testes para componentes de variância utilizando estatísticas U. 2007. Tese de doutorado
6. NOBRE, J. S. Métodos de Diagnóstico para Modelos Lineares Mistos. 2004. Dissertação de Mestrado

Produção técnica

Programas de computador com registro (0)
Programas de computador sem registro (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (1)
1. NOBRE, J. S. Introdução aos processos estocásticos. 2012. Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Didático
Entrevistas, mesas redondas, programas e comentários na mídia (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (3)
1. Eric de Oliveira Rocha. General Regression Modelling (Título Provisório). Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre, Caio Lucidius Naberezny Azevedo, Caio Lucidius Naberezny Azevedo.
2. Hercílio da Silva Freitas Júnior. A definir. Tese (Doutorado em MATEMÁTICA - UFPA - UFAM) - Universidade Federal do Pará, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2024.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
3. Matheus de Oliveira de Castro. Bayesian quantile item response theory models for augmented-bounded responses' (título provisório). Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2023.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre, Caio Lucidius Naberezny Azevedo, Caio Lucidius Naberezny Azevedo.
Dissertação de mestrado (5)
1. Luis Eduardo Bino Souza. A definir. Dissertação (Mestrado em Mestrado acadêmico em Modelagem e Métodos Quantitativos (PPGMMQ) - Universidade Federal do Ceará, . Início: 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
2. Victor Meneses Navarro Fernandes. Methods on Statistical Classification (Título Provisório). Dissertação (Mestrado profissional em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2024.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre, Caio Lucidius Naberezny Azevedo, Caio Lucidius Naberezny Azevedo.
3. Cícero Moreira Hitzschky Filho. A definir. Dissertação (Mestrado profissional em Mestrado acadêmico em Modelagem e Métodos Quantitativos (PPGMMQ) - Universidade Federal do Ceará, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2024.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
4. Maria Mailane Vieira da Silva. A definir. Dissertação (Mestrado profissional em Mestrado acadêmico em Modelagem e Métodos Quantitativos (PPGMMQ) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2024.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
5. Lindembergson Apólinário da Silva. A definir. Dissertação (Mestrado profissional em Modelagem e Métodos Quantitativos) - Universidade Federal do Ceará, . Início: 2023.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (2)
1. Vitor Gabriel Brandão Mendes. A definir. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . Início: 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
2. João Freitas Neto. A definir. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . Início: 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
Iniciação científica (2)
1. João Vitor Sousa Silva. Introdução à análise de dados funcionais. Iniciação científica (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
2. Vitor Gabriel Brandão Mendes. Modelo de regressão beta-prime aumentado de zeros. Iniciação científica (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Início: 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
Orientações de outra natureza (2)
1. Roberth Douglas da Silva Costa. Estágio Supervisionado. Orientação de outra natureza. Universidade Federal do Ceará, . Início: 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
2. Vitor Nícolas Alencar Ferreira. A definir. Orientação de outra natureza. Universidade Federal do Ceará, . Início: 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (1)
1. Max Brandão de Oliveira. . Universidade Federal do Ceará, . 2024.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
Tese de doutorado (5)
1. Áurea Fonseca Lopes Galindo. Finite mixture-based quantile regression models for bounded responses. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre, Caio Lucidius Naberezny Azevedo, Caio Lucidius Naberezny Azevedo.
2. Ricardo Holanda Nobre. Mapas de Entropia e Esperança Logarítmica em Processamento de Imagens SAR. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) - Universidade Federal do Ceará, . 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
3. Luis Gustavo Bastos Pinho. Building New Probabilities Distributions: The Composition Method and a Computer Based Method. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco. 2017.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
4. Francisco Alixandre Ávila. Método de log-cumulantes em processamento de imagens SAR. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) - UFC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2017.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
5. Iabita Fabiana Sousa. Modelos de dose-resposta com censura intervalar aplicados a dados de germinação de sementes. Tese (Doutorado em Agronomia (Estatística e Experimentação Agronômica)) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
Dissertação de mestrado (11)
1. Eric de Oliveira Rocha. Modelos de regressão Gama Unitária e Extensões sob a abordagem bayesiana. Dissertação (Mestrado em Modelagem e Métodos Quantitativos) - Universidade Federal do Ceará, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre, Caio Lucidius Naberezny Azevedo, Caio Lucidius Naberezny Azevedo.
2. Glênia Rodrigues Pinheiro. Um estudo da gestão da durabilidade de medidores de água via análise de confiabilidade. Dissertação (Mestrado em Modelagem e Métodos Quantitativos) - Universidade Federal do Ceará, . 2024.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
3. João Victor Bastos de Freitas. Semi-parametric models based on the Scale Mixtures of Centred Skew Normal distribution for independent and longitudinal data. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2021.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre, Caio Lucidius Naberezny Azevedo, Caio Lucidius Naberezny Azevedo.
4. Áurea Fonseca Lopes Galindo. Semi-parametric Models for Independent and Longitudinal Data with Limited Response. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2021.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre, Caio Lucidius Naberezny Azevedo, Caio Lucidius Naberezny Azevedo.
5. José Valdenir de Oliveira Júnior. Diagnostic Analysis in genelarized extreme value nonlinear regression models. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2019.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
6. Vinicius Silva Osterne Ribeiro. Modelo de Regressão Beta Retangular para Análise de Dados com Medidas Repetidas. Dissertação (Mestrado em Mestrado acadêmico em Modelagem e Métodos Quantitativos (PPGMMQ) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
7. Carlos Henrique Barroso Sena Sousa. Modelo de Regressão L-Logística com perspectiva frequentista. Dissertação (Mestrado em Mestrado acadêmico em Modelagem e Métodos Quantitativos (PPGMMQ) - Universidade Federal do Ceará, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre, Rafael Bráz Azevedo Farias.
8. Camila Raquel Camara Lima. Utilização da Estatística Gradiente nos Modelos Hurdle. Dissertação (Mestrado em Mestrado acadêmico em Modelagem e Métodos Quantitativos (PPGMMQ) - Universidade Federal do Ceará, . 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
9. Francisco Hildemar Calixto de Alencar. Diagnóstico de Influência para uma Família de modelos de regressão para dados de taxas e proporções. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
10. Rodrigo Teles Hermeto. Análise de Sobrevivência na Modelagem do Tempo de Vida de Redes de Sensores sem Fio. Dissertação (Mestrado em Pós Graduação em Engenharia de Teleinformática) - UFC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2014.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
11. Luis Gustavo Bastos Pinho. A classe Harris-G de distribuições de probabilidade. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2013.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (30)
1. Guilherme de Castro Bezerra. Distribuições GF-Quantis: Introdução e propriedades. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
2. Ygor Bandeira Fernandes. Classificadores Gaussianos: Uma Revisão. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
3. Pietro de Oliveira Esteves. Uso de Redes Neurais Convolucionais no Diagnóstico de Leucemia Linfoblástica Aguda. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
4. Guilherme de Sousa Almeida. Uma abordagem via Cópulas para Modelos de Série de Potências com Zeros inflacionados para dados longitudinais. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
5. Marcel Caetano Targino. Relatório de Estágio Supervisionado realizado no GREat. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2024.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
6. Victor Meneses Navarro Fernandes. Métodos robustos para modelos de regressão lineares heteroscedásticos. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2024.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
7. Lucas Filipe Sousa de Andrades. Seleção de Efeitos Aleatórios em Modelos Lineares Mistos. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2023.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
8. Yasmin de Miranda Nobre. Relatório de Estágio Supervisionado realizado na empresa Mais a Educação. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2023.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
9. Matheus Moreira Teixeira. Introdução à Teoria dos Modelos Polinomiais Fracionários. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2022.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
10. Eric Rocha Oliveira. Introdução aos modelos de regressão Gama Unitária. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2022.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
11. Daniel Jacinto dos Santos Filho. Utilização da Estatística Gradiente e seu refinamento via Bootstrap em Modelos lineares Simétricos. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2021.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
12. Alípio José de Souza Pacheco Filho. Aspectos teóricos dos modelos GAMLSS e aplicação a dados Longitudinais. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2021.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
13. Paulo Luan Pinheiro de Macedo. Utilização de modelos log-lineares mistos aplicados em tabelas de contingências esparsas. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2019.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
14. Jaime Phasquinel Lopes Cavalcante. Modelos de regressão Beta com medidas repetidas via teoria de Equações de Estimação Generalizadas. (Graduação em Ciências Atuariais) - Universidade Federal do Ceará, . 2019.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
15. Carina Brunehilde Pinto da Silva. A técnica LASSO e suas potencialidades na seleção de variáveis em modelos lineares. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
16. João Victor Bastos de Freitas. Modelagem de dados com medidas repetidas via Equações de Estimação Generalizadas. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
17. Lucas Araújo da Silva. Modelos de Regressão Fuzzy. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
18. Ana Alice Ximenes Mota. Estatística Gradiente: Conceitos, teoria e aplicações.. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2017.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
19. Thainá Soares Silva. Modelos Semiparamétricos Mistos. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2017.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
20. Leandro Oliveira da Silva. Um estudo descritivo sobre a eficiência de programa de segurança pública na redução de crimes violentos letais e intencionais do Ceará. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
21. Robert Plant Pinto Santos. Modelos não-paramétricos para análise de dados longitudinais. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
22. José Valdenir de Oliveira Júnior. Modelos de regressão com erros nas variáveis. (Graduação em Matemática Industrial) - Universidade Federal do Ceará, . 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
23. Vinicius Osterne Ribeiro. Aplicação da metodologia da Teoria de Resposta ao Item na Pesquisa de Satisfação dos Usuários da Justiça no Tribunal de Justiça do Estado do Ceará (Relatório de Estágio Supervisionado Obrigatório). (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
24. Francisco Hildemar Calixto de Alencar. Modelo de Regressão Beta Retangular. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2014.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
25. Rodney Vasconcelos Fonseca. Distribuição Birnbaum-Saunders: Aspectos clássicos e Bayesianos. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2014.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
26. Yuri Alves de Araújo. Introdução aos modelos generalizados aditivos. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2013.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
27. Nathália Lima Chaves. Modelos para dados pré-teste/pós-teste no contexto clássico e bayesiano. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2012.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
28. Vitor Emanuel de Lyra Santos Navarrete. Aplicacão de Modelos Simétricos em Atuária. (Graduação em Ciências Atuariais) - Universidade Federal do Ceará, . 2010.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
29. Luis Gustavo Bastos Pinho. Aplicação de Modelos Mistos em Atuária. (Graduação em Ciências Atuariais) - Universidade Federal do Ceará, . 2010.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
30. Germano de Araújo Muratori. "Provisões para sinistros - Uma análise atuarial. (Graduação em Ciências Atuariais) - Universidade Federal do Ceará, . 2007.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
Iniciação científica (34)
1. Guilherme de Sousa Almeida. Análise de Dados Psicométricos via Teoria da Resposta ao Item: aspectos teóricos e computacionais. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
2. Vitor Gabriel Brandão Mendes. Modelo beta-prime com zeros ajustados. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2024.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
3. Victor Meneses Navarro Fernandes. Análise de influência em Modelos de Regressão Heteroscedásticos Robustos. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2023.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
4. Eric Oliveira Rocha. Modelo de Regressão Gama Unitária. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2022.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
5. Victor Meneses Navarro Fernandes. Métodos Robustos para Modelos de Regressão Heteroscedásticos. Iniciação Científica - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2022.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
6. Lucas Pereira do Amaral. Modelo de Regressão Gamma Unitária: Uma abordagem bayesiana. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2022.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
7. Eric Oliveira Rocha. Modelo de Regressão Gamma Unitária. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2021.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
8. Daniel Jacinto dos Santos Filho. Utilização do teste Gradiente e alguns de seus refinamentos em modelos lineares mistos. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
9. Luan Prudêncio da Silva. Análise de Regressão e Análise de Dados Multivariados via Teoria de Cópulas. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2019.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
10. John Ítalo Lima Ferreira. Testes de hipóteses em modelos lineares mistos. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
11. João Victor Bastos de Freitas. Uso de Equações de Estimação Generalizadas para modelos de medidas repetidas. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
12. Jaime Phasquinel Lopes Cavalcante. Modelos de regressão Beta com medidas repetidas via teoria de Equações de Estimação Generalizadas. (Graduando em Ciências Atuariais) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
13. Daniele Norões Pessoa. Método de Log-cumulantes: Introdução e propriedades. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
14. Thainá Soares Silva. Modelos Mistos Semiparamétricos. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2017.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
15. Ana Alice Ximenes Mota. Estatística Gradiente: Conceitos e aplicações. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2017.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
16. Kévin Allan Sales Rodrigues. Modelos Lineares Mistos Elípticos: Teoria, Estimação e Métodos de Diagnóstico.. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
17. Reginaldo Oliveira Salvador Junior. Análise de Dados Longitudinais: Uma introdução. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
18. Kevin Allan Sales Rodrigues. Modelos Lineares Generalizados Simétricos. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
19. Robert Plant Pinto Santos. Modelos não-paramétricos para dados Longitudinais. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
20. Rodney Vasconcelos Fonseca. Modelos Lineares Generalizados Simétricos. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2014.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
21. Rodney Vasconcelos Fonseca. Distribuição Birnbaum-Saunders: Definição e propriedades. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2013.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
22. Rodney Vasconcelos Fonseca. Modelos lineares generalizados aditivos: aspectos clássicos e bayesianos. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
23. Yuri Alves de Araújo. Introdução aos modelos lineares generalizados aditivos. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2013.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
24. Rodney Vasconcelos Fonseca. Introdução aos Modelos Aditivos Generalizados. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2013.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
25. Yuri Alves de Araújo. Introdução aos modelos lineares generalizados aditivos. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2012.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
26. Ana Roberta dos Santos Silva. Introdução à Estimação Robusta. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2011.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
27. Nathalia Lima Chaves. Distribuicoes assimétricas de contornos elipticos: Definição, propriedades e aplicações. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2011.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
28. Nathalia Lima Chaves. Uso de distribuições flexíveis em modelos pré-teste/pós-teste no contexto clássico e bayesiano. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2011.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
29. Eliardo Guimarães da Costa. Distribuição Skew Normal: Inferência e Aplicações. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2010.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
30. Luis Gustavo Bastos Pinho. Modelos Lineares Generalizados Mistos aplicados em Ciências Atuariais: Teoria, Estimação e Métodos de Diagnóstico.. (Graduando em Ciências Atuariais) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2010.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
31. Eliardo Guimarães da Costa. Modelos de Regressão com erros Simétricos. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2010.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
32. Bruno Monte de Castro. Métodos de Diagnóstico em Modelos de Regressão. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2009.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
33. Luis Gustavo Bastos Pinho. Modelos Lineares Mistos Aplicados em Ciências Atuariais: Teoria, Aplicação e Métodos de Diagnóstico. (Graduando em Ciências Atuariais) - Universidade Federal do Ceará, Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2009.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
34. Rômulo Andrade. Métodos não-paramétricos em análise de dados longitudinais. (Graduando em Estatística) - UFC, . 2009.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
Orientações de outra natureza (51)
1. Heloisa Ferreira Magalhães. Modelagem Estatística na Telemetria: Introdução e conceitos básicos. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
2. Pedro Kaliel Pereira da Silva. Uma introdução aos métodos de reamostragem e suas aplicações. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
3. Pedro Kaliel Pereira Silva. Uso do software R nas disciplinas de Introdução à Estatística. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
4. Maria Jeciane de Azevedo Pinto. Uso do software R nas disciplinas de Introdução à Estatística. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2025.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
5. Marcel Caetano Targino. Estágio Supervisionado II. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2024.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
6. Marcel Caetano Targino. Estágio Supervisionado I.. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2024.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
7. Yasmin Miranda Nobre. Estágio Supervisionado I. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2023.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
8. Kennedy Correa da Silva Júnior. PID - Programa de Iniciação a Docência (Uso do Software R nas disciplinas de Introdução à Estatística). (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, PIBIC-UFC. 2023.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre, Maria Jacqueline Batista.
9. Yasmin Miranda Nobre. Estágio Supervisionado II. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2023.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
10. Eric Oliveira Rocha. Modelos Lineares Generalizados: Uma aplicação de regressão Poisson em R. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2021.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
11. Paulo Vitor de Oliveira Bessa. Método Bootstrap para Estimação Intervalar. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2021.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
12. Wesley Braga Barbosa. Análise não paramétrica de dados categorizados. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, PET-UFC. 2021.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
13. Luiz Guilherme Pessoa Aguiar. Análise não paramétrica de dados categorizados. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, PET-UFC. 2021.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
14. Lindembergson Apolinário da Silva. Utilização do método Bootstrap em Modelos de regressão Linear Simples. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2020.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
15. Eric Oliveira Rocha. Regressão Linear Simples: Uma visão via ggplot 2. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2019.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
16. Irlene dos Santos Rabelo. Estatística Descritiva: Explorando dados com ggplot2. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2019.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
17. Paulo Luan Pinheiro de Macedo. Aplicação de métodos Bootstrap em Dados Categorizados. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
18. Iury Assunção Monteiro. Aplicação de métodos Bootstrap em Modelos de Regressão. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
19. João Victor Bastos de Freitas. Aplicação de métodos Bootstrap em Modelos de Regressão. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2018.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
20. João Victor Bastos de Freitas. Introdução a teoria de estimação robusta. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Programa de Educação Tutorial. 2017.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
21. Fábio Hemerson Araujo de Souza. Simulação Estocástica Usando o R: aplicações em Cadeias de Markov de Alcance Variável. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2017.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
22. John Italo Lima Ferreira. Uso de métodos Bootstrap em Modelos de Medidas Repetidas. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2017.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
23. Francisco Hitalo de Sousa Luz. Uso do software R na disciplina de Introdução à Estatística. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2017.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
24. Paulo Luan Pinheiro de Macedo. Uso do software R na disciplina de Introdução à Estatística. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2017.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
25. Ana Alice Ximenes Mota. Introdução aos métodos Bootstrap e suas aplicações. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
26. Jailson Rodrigues de Sousa. Simulação Estocástica usando o software livre R. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
27. Antônia Izabella Sombra Santiago. Simulação Estocástica usando o software livre R. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
28. Débora Ferreira de Assis. Uso do software R nas disciplinas de Introdução à Estatística. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
29. Antônia Alessandra Lemos dos Santos. Uso do software R nas disciplinas de Introdução à Estatística. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
30. Amanda Merian Freitas Mendes. Introdução aos métodos Bootstrap e suas aplicações. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
31. Rebecca Cristina Ellery Gomes. Introdução a Mineração de Dados. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, Programa de Educação Tutorial. 2016.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
32. Antonia Izabella Sombra de Santiago. Simulação Estocástica usando o software livre R. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2015.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
33. Vinícius Silva Osterne Ribeiro. Simulação Estocástica usando o software livre R. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2015.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
34. Jônatas de Oliveira. Distribuições assimétricas de contornos eliptícos. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2015.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
35. Renato Gil Araújo de Morais. Introdução aos métodos Bootstrap e suas aplicações. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2014.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
36. Caroline Tenório Mendes de Aquino. Introdução aos métodos Bootstrap e suas aplicações. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2014.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
37. Carlos Henrique Barroso Sena Sousa. Simulação Estocástica usando o software livre R. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2014.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
38. Ana Cristina Guedes Pereira. Simulação Estocástica usando o software livre R. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2014.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
39. Roberta Penha Silvério. Simulação Estocástica usando o software livre R. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2014.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
40. Widemberg da Silva Nobre. Modelos não lineares simétricos. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2013.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
41. Thiago Oliveira da Silva. Simulação estocástica usando o software livre R.. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2013.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
42. Francisco Hidelmar Calixto de Alencar. Simulação estocástica usando o software livre R. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2013.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
43. Renato Gil Araújo de Morais. Família de distribuições elípticas/simétricas: definição e propriedades. (Estatística) - UFC, . 2013.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
44. Yuri Alves de Araújo. Distribuição t Assimétrica: Inferência e aplicações. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2012.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
45. Francisco Hildemar Calixto. Simulação Estocástica usando o software livre R. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2012.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
46. Yuri Alves. Distribuição t assimétrica: definição e propriedades. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2011.
  Orientador: Juvêncio Santos Nobre.
47. Kelly Pereira. Distribuição t assimétrica: definição e propriedades. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2011.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
48. Eliardo Guimarães da Costa. Distribuição Skew Normal: Definição e Propriedades. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2009.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
49. Francinilton Arruda. Uso do software R na disciplina de Probabilidade II. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2009.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
50. Rômulo Andrade. Distribuições em Série de Potências Modificadas. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, UFC. 2009.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.
51. Rômulo Andrade. Aceitar ou não rejeitar?. (Estatística) - Universidade Federal do Ceará, . 2008.
  Orientadores: Juvêncio Santos Nobre, Juvêncio Santos Nobre.

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (14)

2025-Atual. Chamada CNPq/MCTI /FNDCT N 44/2024, Edital Universal CNPq - Modelos de Regressão e Extensões
Descrição: Neste projeto, temos por objetivo desenvolver métodos de avaliação de modelos, tanto no aspecto de métodos de diagnóstico como também no aspecto de seleção via testes de hipóteses para diferentes classes de modelos de regressão.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (7) / Doutorado: (5) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador / Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Integrante / Maria Jacqueline Batista - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante / Idemauro A.R. De Lara - Integrante / Ronald Targino - Integrante / Luis Gustavo Barros Pinho - Integrante / Rafael Braz Azevedo Farias - Integrante / Leandro Chaves Rego - Integrante / José Roberto Silva dos Santos - Integrante / Jeremias da Silva Leão - Integrante / Ricardo Coelho Silva - Integrante / Manoel Ferreira dos Santos Neto - Integrante / Max Brandão de Oliveira - Integrante / Alessandra Cristina da Silva Farias - Integrante.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: Neste projeto, temos por objetivo desenvolver métodos de avaliação de modelos, tanto no aspecto de métodos de diagnóstico como também no aspecto de seleção via testes de hipóteses para diferentes classes de modelos de regressão.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Integrante / Juvêncio Santos Nobre - Coordenador / José Roberto Silva dos Santos - Integrante / Rafael Bráz Azevedo Farias - Integrante / Maria Jacqueline Batista - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante / Idemauro Antonio Rodrigues de Lara - Integrante / Ronald Targino - Integrante / Luis Gustavo Barros Pinho - Integrante / Leandro Chaves Rego - Integrante / Jeremias da Silva Leão - Integrante / Ricardo Coelho Silva - Integrante / Manoel Ferreira dos Santos Neto - Integrante / Max Brandão de Oliveira - Integrante / Alessandra Cristina da Silva Farias - Integrante.
Membro: Caio Lucidius Naberezny Azevedo.
Descrição: Neste projeto, temos por objetivo desenvolver métodos de avaliação de modelos, tanto no aspecto de métodos de diagnóstico como também no aspecto de seleção via testes de hipóteses para diferentes classes de modelos de regressão.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (7) / Doutorado: (5) . Integrantes: Rafael Bráz Azevedo Farias - Integrante / Juvêncio Santos Nobre - Coordenador / Maria Jacqueline Batista - Integrante / Ronald Targino Nojosa - Integrante / Alessandra Cristina da Silva Farias - Integrante / Ricardo Coelho Silva - Integrante / Luis Gustavo Bastos Pinho - Integrante / José Roberto Silva dos Santos - Integrante / Manoel Ferreira Santos-Neto - Integrante / Sílvia Maria de Freitas - Integrante / Leandro Chaves Rêgo - Integrante / Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Integrante / Idemauro A.R. De Lara - Integrante / Jeremias da Silva Leão - Integrante / Max Brandão de Oliveira - Integrante.
Membro: Rafael Bráz Azevedo Farias.
Descrição: Neste projeto, temos por objetivo desenvolver métodos de avaliação de modelos, tanto no aspecto de métodos de diagnóstico como também no aspecto de seleção via testes de hipóteses para diferentes classes de modelos de regressão.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (7) / Doutorado: (5) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador / Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Integrante / Maria Jacqueline Batista - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante / Idemauro A.R. De Lara - Integrante / Ronald Targino - Integrante / Luis Gustavo Barros Pinho - Integrante / Rafael Braz Azevedo Farias - Integrante / Leandro Chaves Rego - Integrante / José Roberto Silva dos Santos - Integrante / Jeremias da Silva Leão - Integrante / Ricardo Coelho Silva - Integrante / Manoel Ferreira dos Santos Neto - Integrante / Max Brandão de Oliveira - Integrante / Alessandra Cristina da Silva Farias - Integrante.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: Neste projeto, temos por objetivo desenvolver métodos de avaliação de modelos, tanto no aspecto de métodos de diagnóstico como também no aspecto de seleção via testes de hipóteses para diferentes classes de modelos de regressão.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Integrante / Juvêncio Santos Nobre - Coordenador / José Roberto Silva dos Santos - Integrante / Rafael Bráz Azevedo Farias - Integrante / Maria Jacqueline Batista - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante / Idemauro Antonio Rodrigues de Lara - Integrante / Ronald Targino - Integrante / Luis Gustavo Barros Pinho - Integrante / Leandro Chaves Rego - Integrante / Jeremias da Silva Leão - Integrante / Ricardo Coelho Silva - Integrante / Manoel Ferreira dos Santos Neto - Integrante / Max Brandão de Oliveira - Integrante / Alessandra Cristina da Silva Farias - Integrante.
Membro: Caio Lucidius Naberezny Azevedo.
2025-Atual. Métodos de diagnóstico e testes de hipóteses em Modelos de regressão para dados correlacionados- Bolsa de produtividade em pesquisa nível C
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
2024-Atual. Cientista Chefe da Transformação Digital no Estado do Ceará: Inovação Pública e Dados Centrados no Cidadão
Descrição: A agenda 2030 das Nações Unidas define 17 Objetivos para o Desenvolvimento Sustentável (ODS) para orientar governos, sociedade civil, setor privado e outras partes interessadas em seus esforços para erradicar a pobreza e promover um mundo melhor. Desta agenda, destacamos o ODS#1 (erradicação da pobreza) e ODS#2 (fome zero) enquanto principais alvos deste metaprojeto aqui proposto, cujo meio para atingi-los será uma transformação digital perene, inclusiva e ancorada em boas práticas de pesquisas científicas em Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs). Os governos de todo o mundo estão cientes da necessidade de aplicar TICs em sua governança para avançar sua capacidade de prestar serviços públicos de forma proativa e chegando no cidadão comum vulnerável, que é quem mais precisa do Estado. Um dos grandes desafios neste cenário é o acesso e a análise de dados para tomada de decisão assertiva com foco no Ceará sem Fome, um programa do Governo do Ceará para levar comida saudável à mesa de cearenses em situação de extrema pobreza. Neste contexto, este projeto propõe plataformas digitais para análise de dados sociais para diagnóstico, identificação de microtendências e planejamento estratégico de soluções que de fato atendam o cidadão. Este é um projeto financiado pela FUNCAP e coordenado pelo Cientista Chefe de Transformação Digital do Governo do Ceará, cujo órgão beneficiado é a Casa Civil do Estado. Trata-se de uma parceria entre o Grupo de Pesquisa em Redes, Engenharia de Software e Sistemas (GREat) da Universidade Federal do Ceará e o Laboratório de Inovação e Dados do Governo do Estado do Ceará. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (12) / Doutorado: (2) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Danielo G Gomes - Coordenador / Daniel A Silva - Integrante.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: A agenda 2030 das Nações Unidas define 17 Objetivos para o Desenvolvimento Sustentável (ODS) para orientar governos, sociedade civil, setor privado e outras partes interessadas em seus esforços para erradicar a pobreza e promover um mundo melhor. Desta agenda, destacamos o ODS#1 (erradicação da pobreza) e ODS#2 (fome zero) enquanto principais alvos deste metaprojeto aqui proposto, cujo meio para atingi-los será uma transformação digital perene, inclusiva e ancorada em boas práticas de pesquisas científicas em Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs). Os governos de todo o mundo estão cientes da necessidade de aplicar TICs em sua governança para avançar sua capacidade de prestar serviços públicos de forma proativa e chegando no cidadão comum vulnerável, que é quem mais precisa do Estado. Um dos grandes desafios neste cenário é o acesso e a análise de dados para tomada de decisão assertiva com foco no Ceará sem Fome, um programa do Governo do Ceará para levar comida saudável à mesa de cearenses em situação de extrema pobreza. Neste contexto, este projeto propõe plataformas digitais para análise de dados sociais para diagnóstico, identificação de microtendências e planejamento estratégico de soluções que de fato atendam o cidadão. Este é um projeto financiado pela FUNCAP e coordenado pelo Cientista Chefe de Transformação Digital do Governo do Ceará, cujo órgão beneficiado é a Casa Civil do Estado. Trata-se de uma parceria entre o Grupo de Pesquisa em Redes, Engenharia de Software e Sistemas (GREat) da Universidade Federal do Ceará e o Laboratório de Inovação e Dados do Governo do Estado do Ceará. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (12) / Doutorado: (2) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Danielo G Gomes - Coordenador / Daniel A Silva - Integrante.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
2022-2025. Edital Universal CNPq - Processos de decisão markovianos e semimarkovianos com aplicações em logística e transportes
Descrição: Processos de tomada de decisão sequenciais são comuns no cotidiano das pessoas e instituições. A principal característica desses processos é a incerteza quanto ao futuro. A representação matemática da incerteza pode ser realizada por meio da teoria de processos de decisão markovianos e semimarkovianos. Este projeto aborda a modelagem de problemas de decisão sequenciais estocásticos nas áreas de logística e transportes. Em particular, serão abordados problemas relacionados à alocação dinâmica de veículos e previsão de trajetória de veículos em ambientes urbanos, nos quais um ou múltiplos agentes inteligentes precisam decidir ao longo do tempo quais veículos alocar a chamados que chegam estocasticamente, de forma a maximizar uma função de desempenho. A alocação dinâmica de veículos ocorre na gestão de frotas em empresas de entrega de mercadorias; em sistemas de viagens por aplicativos; e em sistemas de atendimento de emergência com uso de ambulâncias. Soluções ineficientes implicam em maior tráfego e emissão de poluentes nas cidades, altos custos de operação, e maior número de óbitos no caso de sistemas de atendimento de emergência. Este projeto tem por objetivo pesquisar e desenvolver soluções mais eficientes para esses problemas por meio da modelagem por processos de decisão markovianos e semimarkovianos, os quais serão resolvidos por meio de algoritmos de programação dinâmica aproximada e aprendizado por reforço. Os processos de decisão markovianos têm apresentado resultados promissores na área de inteligência artificial, por exemplo: na criação de agentes capazes de jogar jogos de tabuleiro tão bem ou até melhor que seres humanos; na movimentação de robôs e aeronaves; em carros autônomos; e em sistemas de controle de tráfego de veículos. Os modelos matemáticos serão testados por meio de experimentos computacionais e comparados com abordagens heurísticas usadas como solução prática em problemas reais e com abordagens propostas na literatura.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Luis Gustavo Barros Pinho - Integrante / Anselmo Ramalho PitombeiraNeto - Coordenador / David Custódio de Sena - Integrante.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: Processos de tomada de decisão sequenciais são comuns no cotidiano das pessoas e instituições. A principal característica desses processos é a incerteza quanto ao futuro. A representação matemática da incerteza pode ser realizada por meio da teoria de processos de decisão markovianos e semimarkovianos. Este projeto aborda a modelagem de problemas de decisão sequenciais estocásticos nas áreas de logística e transportes. Em particular, serão abordados problemas relacionados à alocação dinâmica de veículos e previsão de trajetória de veículos em ambientes urbanos, nos quais um ou múltiplos agentes inteligentes precisam decidir ao longo do tempo quais veículos alocar a chamados que chegam estocasticamente, de forma a maximizar uma função de desempenho. A alocação dinâmica de veículos ocorre na gestão de frotas em empresas de entrega de mercadorias; em sistemas de viagens por aplicativos; e em sistemas de atendimento de emergência com uso de ambulâncias. Soluções ineficientes implicam em maior tráfego e emissão de poluentes nas cidades, altos custos de operação, e maior número de óbitos no caso de sistemas de atendimento de emergência. Este projeto tem por objetivo pesquisar e desenvolver soluções mais eficientes para esses problemas por meio da modelagem por processos de decisão markovianos e semimarkovianos, os quais serão resolvidos por meio de algoritmos de programação dinâmica aproximada e aprendizado por reforço. Os processos de decisão markovianos têm apresentado resultados promissores na área de inteligência artificial, por exemplo: na criação de agentes capazes de jogar jogos de tabuleiro tão bem ou até melhor que seres humanos; na movimentação de robôs e aeronaves; em carros autônomos; e em sistemas de controle de tráfego de veículos. Os modelos matemáticos serão testados por meio de experimentos computacionais e comparados com abordagens heurísticas usadas como solução prática em problemas reais e com abordagens propostas na literatura.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Luis Gustavo Barros Pinho - Integrante / Anselmo Ramalho PitombeiraNeto - Coordenador / David Custódio de Sena - Integrante.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
2021-2024. Técnicas Avançadas de IA e Processamento de Sinais para Modelagem de Sistemas Dinâmicos Complexos
Descrição: Este projeto busca utilizar métodos modernos de inteligência artificial, em particularutilizando técnicas de aprendizado de máquinas e de processamento da informação parasoluções de problemas reais em cenários como aqueles encontrados em comunicaçõesmóveis, robótica e automação. O nosso foco será em modelos e técnicas que permitamuma maior adequação para diversos tipos de informação disponível e também uma maioramplitude das aplicações passíveis de se beneficiarem das soluções propostas. Nessesentido, serão estudados métodos de estimação de parâmetros e otimização de sistemas quepermitam realizar tarefas de: i) classificação; ii) detecção; iii) visualização; e iv) otimizaçãode sistemas tanto lineares quanto não lineares. Serão buscadas soluções adaptativas demaneira a permitir uma menor dependência do conhecimento prévio dos dados e tambémmodelos baseados em kernel que trazem benefícios interessantes para cenários nos quais ainformação está dispersa em cenários esparsos. Os métodos em estudo serão aplicados emcenários de identificação de sistemas dinâmicos, filtragem robusta, modelagem e prediçãode sinais, planejamento de trajetórias robóticas, detecção de fake news, classificação edetecção em dados de streaming, reconhecimento facial, dentre outros.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (4) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Charles Casimiro Cavalcante - Coordenador / Guilherme de Alencar Barreto - Integrante. Financiador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: Este projeto busca utilizar métodos modernos de inteligência artificial, em particularutilizando técnicas de aprendizado de máquinas e de processamento da informação parasoluções de problemas reais em cenários como aqueles encontrados em comunicaçõesmóveis, robótica e automação. O nosso foco será em modelos e técnicas que permitamuma maior adequação para diversos tipos de informação disponível e também uma maioramplitude das aplicações passíveis de se beneficiarem das soluções propostas. Nessesentido, serão estudados métodos de estimação de parâmetros e otimização de sistemas quepermitam realizar tarefas de: i) classificação; ii) detecção; iii) visualização; e iv) otimizaçãode sistemas tanto lineares quanto não lineares. Serão buscadas soluções adaptativas demaneira a permitir uma menor dependência do conhecimento prévio dos dados e tambémmodelos baseados em kernel que trazem benefícios interessantes para cenários nos quais ainformação está dispersa em cenários esparsos. Os métodos em estudo serão aplicados emcenários de identificação de sistemas dinâmicos, filtragem robusta, modelagem e prediçãode sinais, planejamento de trajetórias robóticas, detecção de fake news, classificação edetecção em dados de streaming, reconhecimento facial, dentre outros.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (4) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Charles Casimiro Cavalcante - Coordenador / Guilherme de Alencar Barreto - Integrante. Financiador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
2018-2021. Métodos de diagnóstico e testes de hipóteses em Modelos de regressão para dados correlacionados- Bolsa de produtividade em pesquisa nível 2
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
2018-2020. Aplicações em Modelos Birnbaum-Saunders
Descrição: Birnbaum e Saunders (1969) introduziram uma nova distribuição para modelar o tempo de fadiga de materiais e equipamentos sujeitos a cargas dinâmicas. A motivação dos autores advém de problemas de vibração em aviões comerciais e problemas de falhas de materiais. A atratividade da distribuição BS para a análise de dados deve-se, entre outras coisas, às suas propriedades e sua relação com a distribuição normal. Diante disso alguns dos pontos a serem desenvolvidos no projeto serão: (i) propor a estatistica Scan baseada nessa distribuição BS; (ii) avaliar modelos de regressão para dados censurados baseados na classe de distribuição log-simétrica; (iii) propor o conditional autoregressive range model considerando esta distribuição, entre outros... Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Manoel Ferreira dos Santos - Integrante / Helton Saulo Bezerra dos Santos - Integrante / Jeremias da Silva Leão - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Amazonas - Auxílio financeiro.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: Birnbaum e Saunders (1969) introduziram uma nova distribuição para modelar o tempo de fadiga de materiais e equipamentos sujeitos a cargas dinâmicas. A motivação dos autores advém de problemas de vibração em aviões comerciais e problemas de falhas de materiais. A atratividade da distribuição BS para a análise de dados deve-se, entre outras coisas, às suas propriedades e sua relação com a distribuição normal. Diante disso alguns dos pontos a serem desenvolvidos no projeto serão: (i) propor a estatistica Scan baseada nessa distribuição BS; (ii) avaliar modelos de regressão para dados censurados baseados na classe de distribuição log-simétrica; (iii) propor o conditional autoregressive range model considerando esta distribuição, entre outros... Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Manoel Ferreira dos Santos - Integrante / Helton Saulo Bezerra dos Santos - Integrante / Jeremias da Silva Leão - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Amazonas - Auxílio financeiro.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
2018-Atual. Geometry and Optimization on Statistical Manifolds: Applications in Signal and Image Processing
Descrição: This research project aims to study, propose and evaluate new statistical models of optimization on manifolds in consideration of information-geometric aspects as part of the analysis and proposed methods. In general, we seek to optimize the performance of signal and image processing systems through appropriate metrics, using advanced tools and geometrical strategies with the goal of providing performance gains and more general models which are able to model a broader set of applications in estimation and recovering of information.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Charles Casimiro Cavalcante - Coordenador / Fatima N. Sombra de Medeiros - Integrante / Jorge Herbert Soares de Lira - Integrante / Rui Facundo Vigelis - Integrante / Lionel Bombrun - Integrante / Yannick Berthoumieu - Integrante / Salem Said - Integrante / Guillaume Ferré - Integrante. Financiador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: This research project aims to study, propose and evaluate new statistical models of optimization on manifolds in consideration of information-geometric aspects as part of the analysis and proposed methods. In general, we seek to optimize the performance of signal and image processing systems through appropriate metrics, using advanced tools and geometrical strategies with the goal of providing performance gains and more general models which are able to model a broader set of applications in estimation and recovering of information.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Charles Casimiro Cavalcante - Coordenador / Fatima N. Sombra de Medeiros - Integrante / Jorge Herbert Soares de Lira - Integrante / Rui Facundo Vigelis - Integrante / Lionel Bombrun - Integrante / Yannick Berthoumieu - Integrante / Salem Said - Integrante / Guillaume Ferré - Integrante. Financiador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
2015-2018. Métodos de diagnóstico e testes de componentes de variância em Modelos Mistos - Bolsa de produtividade em pesquisa nível 2
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
2014-2017. Edital Universal CNPq - Testes para componentes de variância e métodos de diagnóstico em modelos mistos
Descrição: Projeto financiado pelo CNPq (445294/2014-0), aprovado dentro do Edital MCTI/CNPQ/Universal 14/2014, com vigência de 18/11/2014 a 18/18/2017. O desenvolvimento deste projeto conta com a participação de docentes do DEMA-UFC, IME-USP, UNIFESP e UNC- Chapel Hill, EUA.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (1) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador / Francisco Marcelo Monteiro da Rocha - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante / Pranab Kuma Sen - Integrante / PINHO, LUIS GUSTAVO B. - Integrante / SINGER, JULIO M. - Integrante.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: Projeto financiado pelo CNPq (445294/2014-0), aprovado dentro do Edital MCTI/CNPQ/Universal 14/2014, com vigência de 18/11/2014 a 18/18/2017. O desenvolvimento deste projeto conta com a participação de docentes do DEMA-UFC, IME-USP, UNIFESP e UNC- Chapel Hill, EUA.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (1) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador / Francisco Marcelo Monteiro da Rocha - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante / Pranab Kuma Sen - Integrante / PINHO, LUIS GUSTAVO B. - Integrante / SINGER, JULIO M. - Integrante.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
2010-2012. Edital Universal CNPq - Estimação robusta em modelos de regressão beta inflacionados
Descrição: Projeto financiado pelo CNPq 472425/2010-2, aprovado dentro do Edital Universal edital/2010, com vigência de 01/12/2010 a 01/11/2012. O desenvolvimento deste projeto conta com a participação de docentes da UFPE, UFCG e UFC.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Raydonal Ospina Martinez - Coordenador / Michelli Karinne Barros - Integrante / Patricia Espinheira - Integrante.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: Projeto financiado pelo CNPq (472425/2010-2), aprovado dentro do Edital MCT/CNPq 14/2010 - Universal, com vigência de 17/11/2010 a 16/11/2012. O desenvolvimento deste projeto conta com a participação de docentes da UFCG, UFC e UFPE. Neste projeto focamos nossa atenção em duas direções da teoria de estimação: A primeira consiste no esenvolvimento de estimação e inferência robusta e a segunda visa na construção de testes de influência local no modelo de regressão beta inflacionado... Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Patricia Leone Espinheira Ospina - Integrante / Raydonal Ospina - Coordenador / Michelli Karine Barros Silva - Integrante / Juvêncio Santos Nobre - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Patricia Leone Espinheira Ospina.
Descrição: Projeto financiado pelo CNPq 472425/2010-2, aprovado dentro do Edital Universal edital/2010, com vigência de 01/12/2010 a 01/11/2012. O desenvolvimento deste projeto conta com a participação de docentes da UFPE, UFCG e UFC.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Raydonal Ospina Martinez - Coordenador / Michelli Karinne Barros - Integrante / Patricia Espinheira - Integrante.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
2009-2011. Edital Universal CNPq - Inferência em modelos da Teoria da Resposta ao Item: modelagem, métodos de estimação e mecanismos de diagnóstico
Descrição: Projeto financiado pelo CNPq (479802/2009-2), aprovado dentro do Edital Universal 015/2009, com vigência de 01/12/2009 a 01/11/2011. O desenvolvimento deste projeto conta com a participação de docentes dA UNICAMP, IME-USP, UFSC, UFRJ UFC.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Coordenador.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: Projeto financiado pelo CNPq (479802/2009-2), aprovado dentro do Edital Universal 015/2009, com vigência de 01/12/2009 a 01/11/2011. O desenvolvimento deste projeto conta com a participação de docentes dA UNICAMP, IME-USP, UFSC, UFRJ UFC.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Integrante / Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Coordenador.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
2008-2011. Edital Jovens Pesquisadores CNPq - Modelos mistos para análise de dados longitudinais
Descrição: Neste projeto pretendemos desenvolver teste de hipóteses, medidas de diagnóstico e métodos de seleção na classe de modelos com efeitos aleatórios.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador / Júlio da Motta Singer - Integrante / Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Integrante / Francisco Marcelo Monteiro da Rocha - Integrante / Ana Maria Souza Araujo - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante / Ronald Targino - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: Neste projeto pretendemos desenvolver teste de hipóteses, medidas de diagnóstico e métodos de seleção na classe de modelos com efeitos aleatórios.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Francisco Marcelo Monteiro da Rocha - Integrante / Singer, J. M. - Integrante / Nobre, J. S. - Coordenador / Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Integrante / Ana Maria Souza Araujo - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante / Ronald Targino Nojosa - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Francisco Marcelo Monteiro da Rocha.
Descrição: Neste projeto pretendemos desenvolver teste de hipóteses, medidas de diagnóstico e métodos de seleção na classe de modelos com efeitos aleatórios.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Ronald Targino Nojosa - Integrante / Júlio da Motta Singer - Integrante / Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Integrante / Francisco Marcelo Monteiro da Rocha - Integrante / Ana Maria Souza Araujo - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante / Juvêncio Santos Nobre - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Outra.
Membro: Ronald Targino Nojosa.
Descrição: Neste projeto pretendemos desenvolver teste de hipóteses, medidas de diagnóstico e métodos de seleção na classe de modelos com efeitos aleatórios.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador / Júlio da Motta Singer - Integrante / Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Integrante / Francisco Marcelo Monteiro da Rocha - Integrante / Ana Maria Souza Araujo - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante / Ronald Targino - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: Neste projeto pretendemos desenvolver teste de hipóteses, medidas de diagnóstico e métodos de seleção na classe de modelos com efeitos aleatórios.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Francisco Marcelo Monteiro da Rocha - Integrante / Singer, J. M. - Integrante / Nobre, J. S. - Coordenador / Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Integrante / Ana Maria Souza Araujo - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante / Ronald Targino Nojosa - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Francisco Marcelo Monteiro da Rocha.
2007-2009. Edital Universal CNPq - Modelos de regressão para análise de dados de medidas repetidas
Descrição: Neste projeto pretendemos desenvolver metodologias de ajuste, testes de hipóteses e medidas de diagnóstico em modelos de regressão para análise de dados com medidas repetidas, em especial na classe dos modelos mistos (lineares, não-lineares e generalizados). Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador / Júlio da Motta Singer - Integrante / Francisco Marcelo Monteiro da Rocha - Integrante / José Ailton Alencar Andrade - Integrante / Ana Maria Souza Araujo - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.
Descrição: Neste projeto pretendemos desenvolver metodologias de ajuste, testes de hipóteses e medidas de diagnóstico em modelos de regressão para análise de dados com medidas repetidas, em especial na classe dos modelos mistos (lineares, não-lineares e generalizados). Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Juvêncio Santos Nobre - Coordenador / Júlio da Motta Singer - Integrante / Francisco Marcelo Monteiro da Rocha - Integrante / José Ailton Alencar Andrade - Integrante / Ana Maria Souza Araujo - Integrante / Silvia Maria de Freitas - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (1)

Prêmio de Destaque Acadêmico do Curso de Estatística em Comemoração aos seus 60 Anos de História, Departamento de Estatística e Matemática Aplicada.. 2024.
Membro: Juvêncio Santos Nobre.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (36)

69ª RBras e 21°SEAGRO. A robust quantile regression for bounded variables based on the Kumaraswamy Rectangular distribution. 2025. (Congresso).
XXV SINAPE. A stochastic approximation ECME algorithm to semi-parametric scale mixtures of centred skew-normal regression models. 2024. (Congresso).
XVII Escola de Modelos de Regressão. A new approach to modeling positive random variables with repeated measures. 2021. (Congresso).
II Encontro Paraibano de Estatística - EPBEST.Desafios na Pós-graduação em Estatística no Nordeste. 2018. (Encontro).
Encontro Paraibano de Estatística - EPBEST. Cook?s distance for generalized linear mixed models. 2016. (Congresso).
XXI SEMEST. Distância de Cook para Modelos Lineares Generalizados Mistos. 2015. (Congresso).
II Workshop de Métodos Estatísticos e Probabilísticos. U-tests for variance components in linear mixed models. 2014. (Congresso).
44a Reunião Regional da ABE. U-tests for variance components in linear mixed models. 2013. (Congresso).
Semana da Estatística UFRN 2013.U-tests for variance components in linear mixed models. 2013. (Encontro).
Semana da Estatística UFRN 2013.Participação na mesa redonda intitulada "A Importância das Disciplinas Básicas da Graduação". 2013. (Encontro).
VII Semana da Estatística e II Semana da Matemática Industrial.U-tests for variance components in linear mixed models. 2013. (Encontro).
XIII Escola de Modelos de Regressão. $U$-tests for variance components in Linear Mixed Models. 2013. (Congresso).
57a RBRAS e 15a SEAGRO. Avaliação da contaminação por Fungos e Bactérias em frutos de acerola através dos Modelos Lineares Generalizados. 2012. (Congresso).
XX SINAPE.Membro da comissão de avaliação do concurso de melhor dissertação de mestrado. 2012. (Simpósio).
56a RBRAS e 14o SEAGRO. Testes para inclusãao de efeitos aleatórios em modelos lineares mistos. 2011. (Congresso).
XI Escola de Modelos de Regressao. Testes para componentes de variância utilizando estatísticas U. 2009. (Congresso).
XVIII Encontro de Iniciação à Docência.Distribuição skew Normal: Definição e propriedades. 2009. (Encontro).
XXVIII Encontro de Iniciação Científica.Métodos Lineares Mistos Aplicados em Atuária. 2009. (Encontro).
II Simposio en Modelos Mixtos con Aplicaciones en Biometría.U tests for variance components in linear mixed models. 2008. (Simpósio).
IV SEMANA DE ESTATÍSTICA.Noções básicas sobre o software R (Minicurso, ministrado em conjunto com o prof. João Maurício A. Mota). 2008. (Encontro).
I Workshop de Modelos de Regressão e Aplicações.Residual Analysis in Linear Mixed Models. 2008. (Encontro).
XVIII SINAPE.Testes para modelos de ANOVA com um único fator aleatório utilizando estatísticas U. 2008. (Simpósio).
Elementos de Processos Estocásticos.Uma introdução a Cadeias de Markov de Alcance Variável. 2007. (Outra).
Workshop em Modelagem em estudos longitudinais.Tratamento de dados faltantes na análise de dados longitudinais. 2007. (Encontro).
X EMR.Residual Analysis for linear mixed models. 2007. (Outra).
Non-parametric maximum likelihood and random effects models (minicurso ministrado pelo professor J. Hinde). 2006. (Oficina).
XVII Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).Fixed and Random Effects Leverage in Linear Mixed Models. 2006. (Simpósio).
50ª RBRAS; 11° SEAGRO.Métodos de Diagnóstico em Modelos Lineares Mistos. 2005. (Simpósio).
IX BRAZILIAN SCHOOL OF PROBABILITY.Identifying rhythmic classes of languagens: modeling symbolics chains of the sonority using tress of probability. 2005. (Encontro).
Métodos de Diagnóstico para Modelos Lineares Mistos.XVI Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística. 2004. (Simpósio).
Semana de Modelagem Estatística.Encontro sobre modelagem Estatística-ESALQ. 2003. (Encontro).
VIth BRAZILIAN SCHOOL OF PROBABILITY. Distribuição em Série de Potências: Um Caso geral. 2002. (Congresso).
XIV Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.Métodos Estatísticos para análise de dados provenientes de planos amostrais complexos. 2002. (Simpósio).
IX Encontro de Iniciação à Docência - Universidade Federal do Ceará.Distribuição em Série de Potências: Um caso geral. 2001. (Encontro).
XVI-Encontro Nacional dos Estudantes de Estatística.Distribuição em Série de Potências: Um caso Geral. 2001. (Encontro).
XIX Encontro de Iniciação à Pesquisa - Universidade Federal do Ceará.Aplicação da Análise de Dados Categorizados na Investigação dos Fatores Críticos da Qualidade. 2000. (Encontro).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (4)

FREITAS, S. M. ; Nobre, J.S. ; Giampaoli, V. ; PINHEIRO, H. P. ; CYSNEIROS, A. H. M. A. ; BATISTA, M. J. ; Montalvo, G. S. A. ; Sanchez, J. J. D. ; Targino, R. ; Farias, A. R. B.. XXV SINAPE. 2024. Congresso
KUBRUSLY, J. ; PINTO JUNIOR, JONY A. ; SOUZA, M. A. O. ; VELOZO, P. L. C. ; ERBISTI, R. S. ; CAPISTRANO, E.. XIV Semana da Estatística. 2021. Congresso
FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S. ; ARAÚJO, A. M. S. ; Neto Barros, J.F. ; BATISTA, M. J. ; SHIGUEMOTO, A. L. ; ALEXANDRE, J. W. C. ; MOTA, J. M. A. ; Andrade, J.A.A ; SILVA, J. L. C. ; DAMASCENO, T. N. F.. XII Escola de Modelos de Regressão. 2011. Congresso
FREITAS, S. M. ; NOBRE, J. S.. Oficina de Análise de Medidas Repetidas. 2008. Outro

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (0)

(*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2025
Data de processamento: 21/01/2026 15:19:27

Relatório gerado por scriptLattes V.2025.09. Os resultados podem ser afetados por possíveis falhas decorrentes de inconsistências no preenchimento dos Currículos Lattes. E-mail de contato: webmaster@ime.usp.br