Programa de Pós-Graduação em Probabilidade e Estatística

Aldo William Medina Garay

Possui graduação em Estadística - Universidad Nacional Mayor de San Marcos (Dezembro, 2000), mestrado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (Julho, 2010), Doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (Abril, 2014). Pós-Doutorado.na Université Paris-Ouest-Nanterre-La Défense, MODAL'X - PARIS, França (2025). Atualmente líder do Grupo de Pesquisa "Modelagem estatística para dados complexos" e professor adjunto, Nível IV, da Universidade Federal de Pernambuco (Desde Novembro, 2015), atuando principalmente nos seguintes temas: censored regression model, scale mixtures of skew-normal distributions, bayesian analysis, scale mixtures of normal distributions e nonlinear regression models.ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-4510-639X (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/6628260142102150 (10/01/2025)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Federal de Pernambuco, Centro de Ciências Exatas e da Natureza, Departamento de Estatística. Avenida Jornalista Aníbal Fernandes, S/N. UFPE/CCEN / Departamento de Estatística Cidade Universitária 50740560 - Recife, PE - Brasil Telefone: (81) 21267438 URL da Homepage: https://sites.google.com/de.ufpe.br/agaray
  • Grande área: [sem-grandeArea]
  • Área: [sem-area]
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (12)
    1. 2023-Atual. RESAMPLING METHODS FOR TIMES SERIES MODELS WITH INCOMPLETE DATA
      Descrição: The main objective of this project is to study some dynamical linear model with autoregressive errors of order p and incomplete information based on the Scale Mixture Skew Normal class of distributions (Branco and Dey, 2001). This model is an extension of the Normal and Students-t models, proposed by Garay et al. (2017), Schumacher et al. (2017), Liu et al. (2019). As part of the project, we pretend to analyze the major impact that can be achieved using various re-sampling techniques that are available for parametric and nonparametric models. In the parametric case we will analyse the LAN properties of the model and an adequate parametric bootstrap method. In the non parametric case, we plan to investigate the regenerative Bootstrap developed by Bertail and Clémençon (2006).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Aldo William Medina Garay - Coordenador / Jacek Powel Leskow - Integrante / Patrice Bertail - Integrante / Francyelle de Lima Medina - Integrante. Financiador(es): Université Cergy-Pontoise - Auxílio financeiro.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    2. 2022-Atual. TÓPICOS ESPECIAIS EM MODELAMENTO DE DADOS COMPLEXOS COM APLICAÇÕES EM CIENCIAS SOCIAIS E DA SAÚDE
      Descrição: Neste Projeto de Pesquisa são abordados os seguintes tópicos: (i) Modelos de efeitos linear mistos simétricos para dados incompletos com erros correlacionados, aplicados em estudos de HIV. e (ii) Processos RCINAR(p): Estimação, Inferência e Previsão, a serem desenvolvidos, conjuntamente com discentes de graduação, mestrado, doutorado, assim como professores pesquisadores colaboradores nacionais e internacionais, membros do Grupo de Pesquisa, certificado pela CNPq: "Modelagem estatística para dados complexos". Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Aldo William Medina Garay - Coordenador / Victor Hugo Lachos Davila - Integrante / Celso Rómulo Barbosa Cabral - Integrante / Patrice Bertail - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    3. 2022-Atual. Grupo de Pesquisa: "Modelagem estatística para dados complexos"
      Descrição: Desenvolvimento conjunto com pesquisadores nacionais e internacionais que atuam nas mais diversas áreas de pesquisa em Estatística como modelos de regressão, análise de Series Temporais discretas, Modelos Lineares Generalizados, assim como em outras áreas da ciência como Ciências da Saúde, nutrição pública, entre outras. Como resultado do trabalho esperamos Artigos publicados em jornais internacionais em Estatística e Áreas afins, orientações de Doutorado, Mestrados, Iniciação Científica e TCC.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . Integrantes: Aldo William Medina Garay - Coordenador / Celso Rómulo Barbosa Cabral - Integrante / Jacek Powel Leskow - Integrante / Patrice Bertail - Integrante / Audrey Helen Mariz de Aquino Cysneiros - Integrante / Rodrigo Lambert - Integrante / Francisco José de Azevedo Cysneiros - Integrante / Francyelle de Lima Medina - Integrante / Carlos Vladimir Rodríguez-Caballero - Integrante.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    4. 2021-Atual. Inferência Estatística para Dados Funcionais e Big Data. Aplicações em estruturas de dados longitudinais, transversais e Missing data.
      Descrição: Neste projeto desenvolveremos temas relacionados na área de Big Data e Dados Funcionais, com aplicações em dados longitudinais, transversais e censurados (como um caso especial de Missing data).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Aldo William Medina Garay - Coordenador / Leskow, Jacek - Integrante / Patrice Bertail - Integrante. Financiador(es): Universidade Federal de Pernambuco - Auxílio financeiro.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    5. 2021-Atual. Abordagem Bayesiana para Processos RCINAR(p): Estimação, Inferência e Previsão
      Descrição: Este projeto visa elaborar um detalhado levantamento bibliográfico dos principais artigos e estudos já desenvolvidos para processos de séries temporais com valores inteiros e apresentar estudos sob abordagem Bayesiana para os processos ZI-RCINAR(p) proposto, considerando diferentes distribuições para os coeficientes "α" e para as inovações do processo.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Aldo William Medina Garay - Coordenador / Francyelle de Lima Medina - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa. Número de produções C, T & A: 1
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    6. 2021-Atual. Grupo de Pesquisa: "Estimação semi paramétrica e simulação estocástica"
      Descrição: As linhas de Pesquisa deste Grupo são: 1) Confiabilidade 2) Mistura finita de densidades 3) Reconhecimento Estatístico de Padrões. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Especialização: (3) / Doutorado: (1) . Integrantes: Aldo William Medina Garay - Integrante / Celso Rómulo Barbosa Cabral - Integrante / José Mir Justino da Costa - Integrante / Amazoneida Sá Peixoto Pinheiro - Integrante / Carina Coelho Laray de Jesus - Integrante / Diego da Silva Souza - Integrante / James Dean Oliveira dos Santos Junior - Integrante / José Clelto Barros Gomes - Integrante / José Raimundo Gomes Pereira - Coordenador / Leyne Abuim de Vasconcelos Marques - Integrante / Maely da Silva Moraes - Integrante / Márcia Brandão de Oliveira Martins - Integrante / Themis da Costa Abensur Leão - Integrante.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    7. 2020-Atual. Tópicos Avançados em Modelamento de Dados
      Descrição: Este projeto tem por objetivo realizar um estudo detalhado de diferentes ferramentas estatísticas para modelamento de dados, desde uma perspectiva frequentista e Bayesiana, com aplicações em diversas áreas como: Saúde, meio-ambiente, social, entre outras. Vale a pena ressaltar que os métodos propostos neste projeto visam contribuir positivamente para o desenvolvimento nas diferentes áreas de pesquisa, aportando novos resultados em modelos de interesse prático, estendendo resultados recentemente encontrados e principalmente permitindo a interação com pesquisadores reconhecidos das principais Universidades, nacionais e internacionais, como por exemplo: UNICAMP, USP, UFAM, UFMG, Universidade de Connecticut (USA), Universidade Adolfo Ibáñez (Chile), Université Paris Nanterre (França), Krakow University (Polônia), entre outras.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . Integrantes: Aldo William Medina Garay - Coordenador / Víctor Hugo Lachos - Integrante / Celso Rómulo Barbosa Cabral - Integrante / Jacek Powel Leskow - Integrante / Tsung-I Lin - Integrante / Patrice Bertail - Integrante / Francyelle de Lima Medina - Integrante / Rolando de la Cruz Mesía - Integrante. Número de produções C, T & A: 2
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    8. 2020-Atual. Misturas Finitas de Modelos de Regressão com respostas com excessos de zeros
      Descrição: Os dados de contagem são um tipo de informação que surgem com muita freqüência em pesquisas, tanto na área de Ciências Sociais quanto na Ciências da Saúde, Engenharia, Economia, Demografia e Ciências Econô- micas, para citar alguns exemplos. O objetivo principal deste projeto é propor uma abordagem Bayesiana das Misturas Finitas de Modelos de Regressão com respostas com excessos de zeros.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Aldo William Medina Garay - Coordenador / Celso Rómulo Barbosa Cabral - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    9. 2016-2020. Análise Bayesiana Semiparamétrica de Modelos com Erros de Medida
      Descrição: Este projeto apresenta um estudo de Análise Bayesiana Semiparamétrica dos modelos com Erros de Medida aplicados na área de meio-ambiente, especificamente no estudo da decomposição de raízes de plantas, que representa uma fonte importante de CO2 para a atmosfera. Algoritmos do tipo Gibbs, com implementação em R e WinBUGS, serão obtidos, via uma representação estocástica adequada do modelo proposto. Também serão apresentado estudos de diagnóstico Bayesianos baseados na medida de divergência q (Peng and Dey, 1995), sendo a divergência de Kullback?Leibler um caso especial. (Lachos et al. (2013) e Garay et al. (2015), entre outros). Será implementado um pacote no software R, que estará disponível no repositório CRAN.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Aldo William Medina Garay - Coordenador / Víctor Hugo Lachos - Integrante / Celso Rómulo Barbosa Cabral - Integrante / Thalita do Bem Mattos - Integrante / Guilherme Peña Cespedes - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    10. 2015-2020. Bayesian Technics and Bootstrap models for Models with Zero Inflated data.
      Descrição: In this project, we develop the Bayesian technics and non-parametric Bootstrap to estimate the parameter of INAR process of first order, considering innovation with Zero-Inflated Negative Binomial (ZINB) distribution. The relevance of the approach is illustrated with some simulation studies and a real data set, comparing the INAR process with Poisson and zero-inflated Poisson innovations, respectively.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Aldo William Medina Garay - Coordenador / Jacek Powel Leskow - Integrante / Patrice Bertail - Integrante.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    11. 2014-2019. Misturas Finitas de Modelos de Regressão
      Descrição: Este projeto trata do problema de capturar a heterogeneidade em delineamentos transversais via mistura finita de modelos de regressão. Nesta situação, sabemos que cada indivíduo na população pertence a um de K grupos, mas n ̃ao sabemos especificar a qual grupo o indivíduo pertence. Em cada subpopulação, os erros de observação são modelados por uma mistura de escala da distribuição da normal assimétrica, permitindo assim bastante flexibilidade no que concerne `a multimodalidade, assimetria e caudas pesadas. Algoritmos do tipo EM e Gibbs serão obtidos, via uma representação estocástica adequada do modelo proposto. Também serão consideradas as questões relativas à classificação de observações, respostas censuradas e análise de diagnóstico.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Aldo William Medina Garay - Integrante / Víctor Hugo Lachos - Integrante / Celso Rómulo Barbosa Cabral - Coordenador / Camila Borelli Zeller - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    12. 2013-2019. Modelos de Regressão e Aplicações
      Descrição: Este projeto visa estudar associações entre conjuntos de variáveis utilizando metodologias estatísticas baseadas em modelos de regressão. Dentro deste contexto, trataremos de tópicos que na literatura estatística são conhecidos como análise de sobrevivência, modelos mistos, modelos de regressão beta, teoria da resposta ao item, etc. Em particular, estudaremos diferentes formulações destes modelos, diversos métodos de estimação, formas alternativas para testar hipóteses, propriedades estatísticas de estimadores e testes propostos. Ademais, está dentro dos objetivos deste projeto a implementação computacional das metodologias e a aplicação dos resultados em problemas práticos de diversas áreas de pesquisa. Os resultados deste projeto serão publicados em periódicos de circulação internacional, apresentados em congressos nacionais e internacionais. As aplicações práticas deverão beneficiar pesquisadores que trazem seus projetos para análise no Centro de Estatística Aplicada do IME/USP. Além disso, o projeto prevê a formação de um número considerável de mestres e doutores.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Aldo William Medina Garay - Integrante / Heleno Bolfarine - Coordenador / Gilberto Alvarenga Paula - Integrante / Márcia D'Elia Branco - Integrante / Silvia Lopes de Paula Ferrari - Integrante / Alexandre Galvão Patriota - Integrante / Antonio Carlos Pedroso de Lima - Integrante / Caio Lucidius Naberezny Azevedo - Integrante / Denise Aparecida Botter - Integrante / Gisela Tunes da Silva - Integrante / Lucia Pereira Barroso - Integrante / Mônica Carneiro Sandoval - Integrante / Viviana Giampaoli - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Aldo William Medina Garay.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (6)
    1. Professor Homenageado, Bacharelado em Estatística, UFPE - Turma 2024.1, Departamento de Estatística - UFPE.. 2024.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    2. Professor Homenageado, Bacharelado em Estatística, UFPE - Turma 2019.1., Departamento Estatística - UFPE.. 2019.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    3. Seleção para participação na Sessão "Jovem Doutor", XIV Escola de Modelos de Regressão. IMECC-UNICAMP.. 2015.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    4. 2do lugar no Concurso de Teses de Doutorado, Conselho Diretor da RBras e do Dpto de Estatística da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Unesp... 2015.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    5. Percepción Materna del Estado Nutricional de los niños menores de tres años en un distrito quechua del Perú, Spanish Society of Community Nutrition (SENC)... 2006.
      Membro: Aldo William Medina Garay.
    6. Primeiro Lugar - Graduação em Estatistica, Universidad Nacional Mayor de San Marcos - Lima - Perú.. 2001.
      Membro: Aldo William Medina Garay.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (53)
    1. Dia del Estadístico Peruano.Análisis de Series Temporales Discretas con Excesos de Ceros y sus aplicaciones. 2024. (Outra).
    2. ECODEP CONFERENCE.A maximum likelihood and regenerative bootstrap approach for estimation and forecasting of INAR(p)-processes with zero-inflated innovations. 2024. (Encontro).
    3. III CIMA - Congreso Internacional de Matem ́atica y Aplicaciones. The linear regression model with autoregressive symmetrical errors and incomplete data. 2024. (Congresso).
    4. III Congreso Internacional de Estadística: Estadística para el Desarrollo Sostenible. A maximum likelihood and regenerative bootstrap approach for estimation and forecasting of INAR(p) processes with ZI innovations. 2024. (Congresso).
    5. II International Meeting of Applied Mathematics to Engineering, Finance, Bioscience and Environment.A maximum likelihood and regenerative bootstrap approach for estimation and forecasting of INAR(p)-processes with zero-inflated innovations. 2024. (Encontro).
    6. Information Technology ? New Horizons ITNH 2024. The INAR processes with zero-inflated innovations: estimation, forecasting and its applications. 2024. (Congresso).
    7. A New Era of Statistical Science: A Special Conference in Honor of Prof. Dipak Dey?s 70th Anniversary.The linear regression model with autoregressive symmetrical errors and incomplete data. 2023. (Encontro).
    8. Fourth Conference on Stochastic Processes, Random Phenomena, and Their Applications. The p-order integer-valued AR process with zero-inflated innovations. 2023. (Congresso).
    9. Future of IT (Online).The statistic: An important tool to dataset analysis. 2023. (Outra).
    10. Nonstationarity, Cyclostationarity and Applications.Estimation and forecasting of INAR(p) processes with zero-inflated innovations. 2023. (Encontro).
    11. Sixteen Workshop on Nonstationary Systems and Their Applications.Bayesian analysis of linear regression models with autoregressive symmetrical errors and incomplete data. 2023. (Outra).
    12. VIII Workshop Educación Matemática, Estadística y Matemática Aplicada, EMEM 2023.USO DEL SOFTWARE ?R? COMO HERRAMIENTA PARA ANÁLISIS DE DATOS COMPLEJOS. 2023. (Outra).
    13. 24° SINAPE | Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.Membro da comissão do Premio ABE. 2022. (Simpósio).
    14. INTERNATIONAL SUMMER SCHOOL IN APPLIED MATHEMATICS ?Oscar Valverde Ayala?.Estudio y aplicación de los Modelos de Regresión Lineal Censurados, con distribuciones simétricas. 2022. (Encontro).
    15. X Encuentro Nacional de Matemáticas y Estadística.Tópicos en Modelos de Regresión aplicados a estudios de HIV. 2022. (Encontro).
    16. X Encuentro Nacional de Matemáticas y Estadística.Minicurso: TÓPICOS AVANZADOS EN MODELAMIENTO DE DATOS CON APLICACIONES EN R. 2022. (Encontro).
    17. XLI aniversario de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (remota). BAYESIAN ANALYSIS OF LINEAR REGRESSION MODELS WITH AUTOREGRESSIVE SYMMETRICAL ERRORS AND INCOMPLETE DATA. 2022. (Congresso).
    18. V Congreso Internacional Multidisciplinario de Matem´atica. First order integer valued AR processes with zero inflated innovations. 2021. (Congresso).
    19. Webinar - Seminários Internacionales.Tópicos en Modelos de Regresión aplicados a estudios de HIV. 2021. (Seminário).
    20. XVII Escola de Modelos de Regressão. 2021. (Congresso).
    21. 4to Congreso Internacional Multidisciplinario de Matemática. Mixed-effects models for censored data with autoregressive errors. 2020. (Congresso).
    22. I Congreso Internacional de Nutrición-USIL, ?Impacto y Desafíos de la Nutrición en Época de Crisis: Covid-19?.. MESA REDONDA: ?Importancia de la Investigación en Alimentos, Salud y Nutrición para el Desarrollo Sostenible?. 2020. (Congresso).
    23. Seminario Aleatorio del ITAM.Bayesian analysis of the p-order integer valued AR process with zero-inflated Poisson innovations. 2020. (Seminário).
    24. THE THIRTEENTH WORKSHOP ON NONSTATIONARY SYSTEMS AND THEIR APPLICATIONS.First order interger valued AR processes with zero inflated innovations. 2020. (Encontro).
    25. XV Bayesian Meeting of Bayesian Statistics.?Bayesian analysis of the p-order integer valued AR process with zero-inflated Poisson innovations. 2020. (Encontro).
    26. VIII Encuentro Nacional de Matemáticas y Estadística.Frequentist and Bayesian approach for the Zero-inflated Negative Binomial Regression Model. 2018. (Encontro).
    27. Ciclo de Palestras - Universidade Federal da Bahia.Censored Linear Regression Models for irregularly observed longitudinal data using the multivariate-t distribution. 2017. (Outra).
    28. Ciclo de Seminários en Estadística.Modelos de Regresión desde una perspectiva Clásica y Bayesiana. 2017. (Seminário).
    29. 22 Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE.Inferência Clássica para Modelos de Regressão Linear Censurados Assimétricos. 2016. (Simpósio).
    30. XVI Semana da Matemática e VI Semana da Estatística. Tópicos Avançados em Modelos de Regressão. 2016. (Congresso).
    31. Escola de Modelos de Regressão.Censored Regression Models under Symmetrical Distributions. 2015. (Outra).
    32. III Semana da Matemática e II Workshop de Estatística Aplicada e Biometria..Análise de dados censurados sob distribuições simétricas com aplicações no R. 2015. (Outra).
    33. Brazilian Meeting on Bayesian Statistics (EBEB).Bayesian analysis of censored linear regression models with scale mixtures of normal distributions. 2014. (Encontro).
    34. III Jornada Internacional en Probabilidad y Estadística.Censored Linear Regression Models for Irregularly Observed Longitudinal Data using the Multivariate-t Distribution. 2014. (Outra).
    35. PRE TALLER DE INVESTIGACION 2014.Análise de dados censurados sob distribuições simétricas. 2014. (Outra).
    36. 13a EMR: Escola de Modelos de Regressão.Modelos não lineares assimétricos. 2013. (Outra).
    37. 3º Workshop em Análise de Sobrevivência e Aplicações (WASA-2013).Análise de dados censurados sob distribuições simétricas com aplicações no R. 2013. (Outra).
    38. III WORKSHOP EN MODELAMIENTO ESTADÍSTICO.LINEAR CENSORED REGRESSION MODELS WITH SCALE MIXTURES OF NORMAL DISTRIBUTIONS. 2013. (Outra).
    39. XIII Ciclo de Conferencias "Viernes Aleatórios".Enfoque Frecuentista y Bayesiano de los Modelos de Regresión Inflacionados de zeros con Distribución Binomial Negativa. 2012. (Outra).
    40. XX Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.Modelos não lineares sob a classe de distribuições misturas da escala skew-normal. 2012. (Simpósio).
    41. 14ª Escola de Séries Temporais e Econometria.Heteroscedastic nonlinear regression models based on scale mixtures of skew-normal distributions. 2011. (Outra).
    42. XII Escola de Modelos de Regressão.On Estimation and Influence Diagnostics for Zero-Inflated Negative Binomial Regression Models. 2011. (Encontro).
    43. 19º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.Estimation and diagnostics in heteroscedastic nonlinear regression models based on scale mixtures of skew-normal distributions. 2010. (Simpósio).
    44. IV Ciclo de Conferencias "Viernes Aleatórios".Modelos no lineales sobre Distribuciones assimétricas. 2010. (Outra).
    45. V Encontro Científico dos Pós-Graduandos do IMECC.Estimation and diagnostics for heteroscedastic nonlinear regression models based on scale mixtures of skew-normal distributions. 2010. (Encontro).
    46. 13th Escola Brasileira de Probabilidade.Nonlinear Regression Models Based on Scale Mixtures of Skew-Normal Distributions. 2009. (Outra).
    47. 54º Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade International de Biometria e 13º Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronómica.Nonlinear Regression Models Based on Scale Mixtures of Skew-Normal Distributions. 2009. (Simpósio).
    48. III Ciclo de Conferencias por el Día del Estadístico.Diseños Experimentales Avanzados: Arreglo Factorial y Diseños Anidados. 2006. (Outra).
    49. IV Congreso Boliviano de Estadística. ?Diseños Experimentales Avanzados?. 2006. (Congresso).
    50. Seminario Taller de Gestión de Calidad y Cambio Curricular. 2005. (Seminário).
    51. XI Encuentro Científico Internacional. 2004. (Encontro).
    52. I Congreso Nacional Multidisciplinario de Matemática, Estadística e Investigación de Operaciones. 2003. (Congresso).
    53. X Encuentro Científico Internacional. 2003. (Encontro).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (2)
    1. BASTIANI, F. ; Aldo M. Garay ; TSUYUGUCHI, A. B. ; MEDINA, F. L. ; RODRIGUEZ, P. M.. I Workshop on Applied Statistics and Stochastic Processes. 2023. Congresso
    2. PRATES, M. O. ; DAVILA, V. H. L. ; Aldo M. Garay ; LOUZADA NETO, F. ; ABANTO-VALLE, Carlos Antonio ; GUZMAN, J. L. B.. A New Era of Statistical Science: A Special Conference in Honor of Prof. Dipak Dey?s 70th Anniversary. 2023. Outro

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (5)
    • Aldo William Medina Garay ⇔ Víctor Hugo Lachos Dávila (16.0)
      1. MATTOS, THALITA DO BEM ; Garay, Aldo M. ; Lachos, Victor H.. Likelihood-based inference for censored linear regression models with scale mixtures of skew-normal distributions. JOURNAL OF APPLIED STATISTICS. v. 45, p. 2039-2066, 2018. Qualis: B1
      2. GARAY, ALDO M ; CASTRO, LUIS M ; LESKOW, JACEK ; LACHOS, VICTOR H. Censored linear regression models for irregularly observed longitudinal data using the multivariate- t distribution. STATISTICAL METHODS IN MEDICAL RESEARCH. v. 26, p. 542-566, 2017. Qualis: A2
      3. MASSUIA, MONIQUE B. ; GARAY, ALDO M. ; CABRAL, CELSO R. B. ; LACHOS, V. H.. Bayesian analysis of censored linear regression models with scale mixtures of skew-normal distributions. Statistics and its Interface. v. 10, p. 425-439, 2017. Qualis: B2
      4. Garay, Aldo M. ; Lachos, Victor H. ; BOLFARINE, Heleno ; CABRAL, CELSO R. B.. Linear censored regression models with scale mixtures of normal distributions. STATISTICAL PAPERS (1988). v. 58, p. 247-278, 2017. Qualis: A4
      5. Lachos, Víctor H.; Matos, Larissa A. ; BARBOSA, THAIS S. ; Garay, Aldo M. ; Dey, Dipak K.. Influence diagnostics in spatial models with censored response. ENVIRONMETRICS. v. 28, p. e2464, 2017. Qualis: A3
      6. Garay, Aldo M.; LACHOS, V. H. ; Tsung-I Lin. Nonlinear censored regression models with heavy-tailed distributions. Statistics and its Interface. v. 9, p. 281-293, 2016. Qualis: B2
      7. Garay, Aldo M. ; Lachos, Victor H. ; BOLFARINE, Heleno. Bayesian estimation and case influence diagnostics for the zero-inflated negative binomial regression model. Journal of Applied Statistics. v. 42, p. 1148-1165, 2015. Qualis: B1
      8. Garay, Aldo M. ; Lachos, Victor. H. ; Bolfarine, H. ; CABRAL, C. R. B.. Bayesian analysis of censored linear regression models with scale mixtures of normal distributions. Journal of Applied Statistics. v. 42, p. 2694-2714, 2015. Qualis: B1
      9. Garay, Aldo M. ; Lachos, Víctor H. ; Labra, Filidor V. ; Ortega, Edwin M.M.. Statistical diagnostics for nonlinear regression models based on scale mixtures of skew-normal distributions. Journal of Statistical Computation and Simulation. v. 84, p. 1761-1778, 2013. Qualis: A4
      10. Labra, Filidor V. ; Lachos, Victor H. ; Garay, Aldo M. ; Ortega, Edwin M.M.. Estimation and diagnostics for heteroscedastic nonlinear regression models based on scale mixtures of skew-normal distributions. Journal of Statistical Planning and Inference (Print). v. 142, p. 2149-2165, 2012. Qualis: A4
      11. Garay, Aldo M. ; Lachos, Víctor H. ; Abanto-Valle, Carlos A.. Nonlinear regression models based on scale mixtures of skew-normal distributions. Journal of the Korean Statistical Society. v. 40, p. 115-124, 2011. Qualis: Não identificado (JOURNAL OF THE KOREAN STATISTICAL SOCIETY)
      12. Garay, Aldo M. ; Hashimoto, Elizabeth M. ; Ortega, Edwin M.M. ; Lachos, Víctor H.. On estimation and influence diagnostics for zero-inflated negative binomial regression models. Computational Statistics & Data Analysis (Print). v. 55, p. 1304-1318, 2011. Qualis: A2
      13. Lachos, Victor H. ; Bandyopadhyay, Dipankar ; Garay, Aldo M.. Heteroscedastic nonlinear regression models based on scale mixtures of skew-normal distributions. Statistics & Probability Letters. v. 81, p. 1208-1217, 2011. Qualis: B1
      14. Lachos, Victor. H.; CABRAL, C. R. B. ; Garay, A.W.. Modelos não lineares assimétricos. São Paulo: Associação Brasileira de Estatística. 2013. Livros em Eventos
      15. Garay, Aldo M. ; Lachos, Victor. H.. Análise de dados censurados sob distribuições simétricas com aplicações no R. São Paulo: Associação Brasileira de Estatística. 2013. Livros em Eventos
      16. Garay, Aldo M.; LACHOS, V. H. ; MASSUIA, M. B.. SMNCensReg: Fitting univariate censored regression model under the scale mixture of normal distributions. 2013.

    • Aldo William Medina Garay ⇔ Celso Rômulo Barbosa Cabral (5.0)
      1. GARAY, ALDO M. ; MEDINA, FRANCYELLE L. ; CABRAL, CELSO R. B. ; LIN, TSUNG-I. Bayesian analysis of the p-order integer valued AR process with zero-inflated Poisson innovations. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION. v. 90, p. 1943-1964, 2020. Qualis: A4
      2. LACHOS, VÍCTOR H. ; GARAY, ALDO M. ; CABRAL, CELSO R. B.. Moments of truncated scale mixtures of skew-normal distributions. Brazilian Journal of Probability and Statistics. v. 34, p. 478-494, 2020. Qualis: B1
      3. MASSUIA, MONIQUE B. ; GARAY, ALDO M. ; CABRAL, CELSO R. B. ; LACHOS, V. H.. Bayesian analysis of censored linear regression models with scale mixtures of skew-normal distributions. Statistics and its Interface. v. 10, p. 425-439, 2017. Qualis: B2
      4. Garay, Aldo M. ; Lachos, Victor H. ; BOLFARINE, Heleno ; CABRAL, CELSO R. B.. Linear censored regression models with scale mixtures of normal distributions. STATISTICAL PAPERS (1988). v. 58, p. 247-278, 2017. Qualis: A4
      5. Garay, Aldo M. ; Lachos, Victor. H. ; Bolfarine, H. ; CABRAL, C. R. B.. Bayesian analysis of censored linear regression models with scale mixtures of normal distributions. Journal of Applied Statistics. v. 42, p. 2694-2714, 2015. Qualis: B1

    • Aldo William Medina Garay ⇔ Francyelle de Lima Medina (5.0)
      1. BERTAIL, PATRICE ; Garay, Aldo M. ; MEDINA, FRANCYELLE L. ; JALES, ISAAC C.S.. A maximum likelihood and regenerative bootstrap approach for estimation and forecasting of INAR( p ) processes with zero-inflated innovations. STATISTICS. v. 58, p. 336-363, 2024. Qualis: C
      2. Garay, Aldo M. ; Medina, F.L, ; FREITAS, S. T. ; Lachos, V. H.. Bayesian analysis of linear regression models with autoregressive symmetrical errors and incomplete data. STATISTICAL PAPERS. v. 65, p. 5649-5690, 2024. Qualis: A4
      3. GARAY, ALDO M. ; MEDINA, FRANCYELLE L. ; CABRAL, CELSO R. B. ; LIN, TSUNG-I. Bayesian analysis of the p-order integer valued AR process with zero-inflated Poisson innovations. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION. v. 90, p. 1943-1964, 2020. Qualis: A4
      4. Garay, Aldo M. ; Medina, F.L, ; SOUZA, I. J. C. ; BERTAIL, P.. First-Order Integer Valued AR Processes with Zero-Inflated Innovations. First-Order Integer Valued AR Processes with Zero-Inflated Innovations. 1ed. Em: 13th Workshop on Nonstationary Systems and Their Applications. (Org.). First-Order Integer Valued AR Processes with Zero-Inflated Innovations. 1ed.Switzerland. : Springer International Publishing. 2021.v. 18, p. 19-40.
      5. Garay, Aldo M. ; Medina, F.L, ; MONTEIRO, T. A. R. A.. ZINARp: Simulate INAR/ZINAR(p) Models and Estimate Its Parameters. 2022.

    • Aldo William Medina Garay ⇔ Francyelle de Lima Medina (5.0)
      1. BERTAIL, PATRICE ; Garay, Aldo M. ; MEDINA, FRANCYELLE L. ; JALES, ISAAC C.S.. A maximum likelihood and regenerative bootstrap approach for estimation and forecasting of INAR( p ) processes with zero-inflated innovations. STATISTICS. v. 58, p. 336-363, 2024. Qualis: C
      2. Garay, Aldo M. ; Medina, F.L, ; FREITAS, S. T. ; Lachos, V. H.. Bayesian analysis of linear regression models with autoregressive symmetrical errors and incomplete data. STATISTICAL PAPERS. v. 65, p. 5649-5690, 2024. Qualis: A4
      3. GARAY, ALDO M. ; MEDINA, FRANCYELLE L. ; CABRAL, CELSO R. B. ; LIN, TSUNG-I. Bayesian analysis of the p-order integer valued AR process with zero-inflated Poisson innovations. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION. v. 90, p. 1943-1964, 2020. Qualis: A4
      4. Garay, Aldo M. ; Medina, F.L, ; SOUZA, I. J. C. ; BERTAIL, P.. First-Order Integer Valued AR Processes with Zero-Inflated Innovations. First-Order Integer Valued AR Processes with Zero-Inflated Innovations. 1ed. Em: 13th Workshop on Nonstationary Systems and Their Applications. (Org.). First-Order Integer Valued AR Processes with Zero-Inflated Innovations. 1ed.Switzerland. : Springer International Publishing. 2021.v. 18, p. 19-40.
      5. Garay, Aldo M. ; Medina, F.L, ; MONTEIRO, T. A. R. A.. ZINARp: Simulate INAR/ZINAR(p) Models and Estimate Its Parameters. 2022.

    • Aldo William Medina Garay ⇔ Edwin Moises Marcos Ortega (3.0)
      1. Garay, Aldo M. ; Lachos, Víctor H. ; Labra, Filidor V. ; Ortega, Edwin M.M.. Statistical diagnostics for nonlinear regression models based on scale mixtures of skew-normal distributions. Journal of Statistical Computation and Simulation. v. 84, p. 1761-1778, 2013. Qualis: A4
      2. Labra, Filidor V. ; Lachos, Victor H. ; Garay, Aldo M. ; Ortega, Edwin M.M.. Estimation and diagnostics for heteroscedastic nonlinear regression models based on scale mixtures of skew-normal distributions. Journal of Statistical Planning and Inference (Print). v. 142, p. 2149-2165, 2012. Qualis: A4
      3. Garay, Aldo M. ; Hashimoto, Elizabeth M. ; Ortega, Edwin M.M. ; Lachos, Víctor H.. On estimation and influence diagnostics for zero-inflated negative binomial regression models. Computational Statistics & Data Analysis (Print). v. 55, p. 1304-1318, 2011. Qualis: A2




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Data de processamento: 14/02/2025 16:49:18