Gilberto Pereira Sassi

	http://lattes.cnpq.br/7008457711842107 (26/05/2023) Rótulo/Grupo: Bolsa CNPq: Período de análise: Endereço: Universidade Federal da Bahia, Instituto de Matemática e Estatística. Rua Barão de Jeremoabo, s/n Ondina 24020140 - Salvador, BA - Brasil Telefone: (71) 32030140 Grande área: Ciências Exatas e da Terra Área: Probabilidade e Estatística Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

• Artigos completos publicados em periódicos (2)
• Livros publicados/organizados ou edições (0)
• Capítulos de livros publicados (2)
• Textos em jornais de notícias/revistas (0)
• Trabalhos completos publicados em anais de congressos (0)
• Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
• Resumos publicados em anais de congressos (0)
• Artigos aceitos para publicação (0)
• Apresentações de trabalho (0)
• Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

• Programas de computador com registro (0)
• Programas de computador sem registro (6)
• Produtos tecnológicos (0)
• Processos ou técnicas (0)
• Trabalhos técnicos (0)
• Demais tipos de produção técnica (3)

Produção artística

• Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

• Supervisão de pós-doutorado (0)
• Tese de doutorado (0)
• Dissertação de mestrado (0)
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
• Iniciação científica (0)
• Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

• Supervisão de pós-doutorado (0)
• Tese de doutorado (0)
• Dissertação de mestrado (0)
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
• Iniciação científica (0)
• Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

• Total de projetos de pesquisa (2)

Prêmios e títulos

• Total de prêmios e títulos (0)

Participação em eventos

• Total de participação em eventos (13)

Organização de eventos

• Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

• Colaborações endôgenas (0)

Produção bibliográfica

• Artigos completos publicados em periódicos (2)
  
  1. SASSI, GILBERTO; CHIANN, CHANG. Estimation of trace-variogram using Legendre-Gauss quadrature. Brazilian Journal of Probability and Statistics. v. 36, p. 482-491, 2022. Qualis: B1
  2. PEREIRA SASSI, GILBERTO; COSTA MOTA PARAÍBA, CAROLINA. Conditional least squares estimation for the SINAR(1, 1) process. COMMUNICATIONS IN STATISTICS-SIMULATION AND COMPUTATION,. p. 1-30, 2021. Qualis: B2 (COMMUNICATIONS IN STATISTICS. SIMULATION AND COMPUTATION)
  
  
• Livros publicados/organizados ou edições (0)
  
  
  
• Capítulos de livros publicados (2)
  
  1. SASSI, G. P. Introdução à Estatística Descritiva para Pesquisas em Informática na Educação. Em: Patricia Jaques, Mariano Pimentel, Sean Siqueira e Ig Bitencourt. (Org.). Metodologia de Pesquisa Científica em Informática na Educação: Abordagem Quantitativa (Volume 2). 1ed. 2020.p. 00.
  2. SASSI, G. P. Introdução à Inferência Estatística para Pesquisas em Informática na Educação. Em: Patricia Jaques, Mariano Pimentel, Sean Siqueira e Ig Bitencourt. (Org.). Metodologia de Pesquisa Científica em Informática na Educação: Abordagem Quantitativa (Volume 2). 1ed. : Sociedade Brasileira de Computação. 2020.p. 00.
  
  
• Textos em jornais de notícias/revistas (0)
  
  
  
• Trabalhos completos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Resumos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Artigos aceitos para publicação (0)
  
  
  
• Apresentações de trabalho (0)
  
  
  
• Demais tipos de produção bibliográfica (0)
  
  
  

Produção técnica

• Programas de computador com registro (0)
  
  
  
• Programas de computador sem registro (6)
  
  1. statBasics: Basic Functions to Statistical Methods Course. 2022. 0.
  2. PEREIRA SASSI, GILBERTO. geoFKF: Kriging Method for Spatial Functional Data. 2021.
  3. geoFourierFDA: Ordinary Functional Kriging Using Fourier Smoothing and Gaussian Quadrature. 2021. 0.
  4. sinar: Conditional Least Squared (CLS) Method for the Model SINAR(1,1). 2021. 0.
  5. PEREIRA SASSI, GILBERTO; COSTA MOTA PARAÍBA, CAROLINA. sinar: Conditional Least Squared (CLS) Method for the Model SINAR(1,1). 2020.
  6. SASSI, G. P.; CURI, M.. Teste Adaptativo Informatizado. 2011.
  
  
• Produtos tecnológicos (0)
  
  
  
• Processos ou técnicas (0)
  
  
  
• Trabalhos técnicos (0)
  
  
  
• Demais tipos de produção técnica (3)
  
  1. PEREIRA SASSI, GILBERTO; COSTA MOTA PARAÍBA, CAROLINA. Estatística descritiva usando R: seja bem-vind@ ao tidyverse. 2021. Curso de curta duração ministrado/Extensão
  2. PEREIRA SASSI, GILBERTO; COSTA MOTA PARAÍBA, CAROLINA. Introdução ao R: Seja bem-vindo(a) ao tidyverse. 2019. Curso de curta duração ministrado/Extensão
  3. PEREIRA SASSI, GILBERTO. Oficina SIBI. 2019. Curso de curta duração ministrado/Extensão
  
  

Produção artística

• Total de produção artística (0)
  
  
  

Orientações em andamento

• Supervisão de pós-doutorado (0)
  
  
  
• Tese de doutorado (0)
  
  
  
• Dissertação de mestrado (0)
  
  
  
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
  
  
  
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
  
  
  
• Iniciação científica (0)
  
  
  
• Orientações de outra natureza (0)
  
  
  

Supervisões e orientações concluídas

• Supervisão de pós-doutorado (0)
  
  
  
• Tese de doutorado (0)
  
  
  
• Dissertação de mestrado (0)
  
  
  
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
  
  
  
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
  
  
  
• Iniciação científica (0)
  
  
  
• Orientações de outra natureza (0)
  
  
  

Projetos de pesquisa

• Total de projetos de pesquisa (2)
  
  1. 2020-Atual. Processo de Contagem para Dados Espaciais Usando a Distribuição Poisson Generalizada
     Descrição: A classe de processos IN ARM A(p, q) foram proposto para analisar processos es- tocásticos X_t , em que X_t é uma variável aleatória com suporte nos números inteiros não-negativos. De uma maneira análoga, a classe de processos SIN AR(1, 1) foram introduzidos para estudar processos estocásticos X_{i,j} em uma estrutura espacial re- ticulada regular (regular lattice data) em que variável aleatória X_{i,j} é linearmente dependente de X_{i−1,j} , X_{i, j− 1} e X_{i−1,j−1} (Ghodsi et al., 2012). Este projeto pro- põe a investigação da estimação do modelo SIN AR(1, 1) pelos métodos de mínimos quadrados condicionais e máxima verossimilhança condicional quando as inovações do processo SIN AR(1, 1) tem distribuição Poisson Generalizada (Consul, 1989; Consul e Shoukri, 1985). Ao final deste projeto de pesquisa, teremos publicado um artigo científico e desenvolveremos um pacote na linguage R.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Gilberto Pereira Sassi - Coordenador.
     Membro: Gilberto Pereira Sassi.
  2. 2017-2019. Métodos de Krigagem para Dados Funcionais Espaciais Usando Ondaletas
     Descrição: Em vários campos da ciência, os resultados de certos experimentos são curvas ao invés de valores escalares, o que motiva a introdução do conceito de Análise de Dados Funcionais. Adicionalmente, tais curvas podem apresentar dependência espacial. Neste contexto, métodos de interpolação espacial, também chamados de métodos de krigagem, têm sido propostos e adaptados da Geoestatı́stica para Dados Funcionais usando Splines. Contudo, quando o número de curvas em uma amostra funcional cresce, o número de parâmetros também aumenta. Na verdade, de uma forma geral, métodos de krigagem têm complexidade numérica da ordem O(n 3 ), em que n é o número de curvas na amostra funcional. Para Geoestatı́stica, Banerjee et al. (2008) e Cressie e Johannesson (2008) propuseram dois métodos que diminuem a complexidade numérica. A proposta deste projeto é adaptar estes métodos para o contexto da Análise de Dados Funcionais e estudar a convergência assintótica dos métodos de krigagem usando ondaletas. Adicionalmente, implementarei os métodos estudados em um pacote do software R.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Gilberto Pereira Sassi - Coordenador.
     Membro: Gilberto Pereira Sassi.
  
  

Prêmios e títulos