Programa de Pós-Graduação em Probabilidade e Estatística

Edwin Moises Marcos Ortega

Estatístico formado pela Universidad Nacional Mayor de San Marcos (1993), mestrado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (1997), doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2001), livre docente em (2007) e pós-doutorado em Estatística na Universidade Federal de Pernambuco (2010-2011). Atualmente é professor Titular da Universidade de São Paulo, atua, orientando e ministrando disciplinas, junto ao Programas de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agronômica da ESALQ/USP. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Inferência Paramétrica, atuando principalmente nos seguintes temas: modelos de regressão, análise de sobrevivência, novas distribuições de probablidade, métodos de estimação, análise de sensibilidade e análise de resíduos. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/7307804984087687 (16/12/2024)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq: Nível 1D
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade de São Paulo, Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Departamento de Ciências Exatas. Pádua Dias 11 Cidade Universitaria 13418900 - Piracicaba, SP - Brasil - Caixa-postal: 9 Telefone: (19) 34294127 Ramal: 202 Fax: (19) 34294346 URL da Homepage: http://www.esalq.usp.br
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Probabilidade e Estatística
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (18)
    1. 2021-Atual. Modelos de regressão com fração de cura baseados em distribuições flexíveis
      Descrição: O presente projeto de pesquisa propõe uma nova família de modelos de sobrevivência de longa duração. Esta baseia-se nos diferentes esquemas de ativação em que a quantidade M de fatores se adéqua a uma distribuição discreta Poisson generalizada e o tempo até a ocorrência do evento segue uma família de distribuições contínuas generalizada. A metodologia apresentada também foi aplicada de forma similar na presença das covariáveis por do modelo de regressão. Além disso, é comum em situações práticas que existam dados de sobrevida com informações na censura. Assim, outro objetivo deste projeto de pesquisa foi introduzir a família de distribuições no contexto de censura informativa. O modelo proposto se fundamenta na suposição de que os tempos de falha e de censura são condicionalmente independente dada uma fragilidade. As análises clássicas e Bayesianas foram utilizadas para a estimação dos parâmetros dos modelos. Análise de diagnostico e resíduos também são implementadas neste projeto. Por fim, conjuntos de dados reais foram utilizados para demonstrar a adequabilidade dessa família.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (4) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / PRATAVIERA, FÁBIO - Integrante / CORDEIRO, GAUSS M - Integrante / Valdemiro Piedade Vigas - Integrante / Cleanderson Romualdo Fidelis - Integrante / Talita Evelin Nabarrete Tristão de Moraes - Integrante / Érica Vieira Nogueira - Integrante.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    2. 2020-Atual. Regressões paramétricas e semiparaméricas em análise de sobrevivência
      Descrição: As regressões não paramétricas ou semiparamétricas podem ser uma opção para modelar dados quando a variável resposta e as variáveis explicativas têm uma relação linear ou não linear. Assim, neste projeto, serão propostos três modelos de regressão flexíveis denominados de regressão aditiva, parcial aditiva e semiparamétrica baseados na família Odd log-logística generalizada, considerando três diferentes tipos de suavizações penalizadas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Gauss Moutinho Cordeiro - Integrante / Vicente Garibay Cancho - Integrante / PRATAVIERA, FÁBIO - Integrante / VASCONCELOS, JULIO C. S. - Integrante / Valdemiro Piedade Vigas - Integrante.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    3. 2018-Atual. Modelos de regressão na família de distribuições odd log-logística com dados censurados
      Descrição: Devemos desenvolver novos modelos de regressão paramétricos e semiparamétricos com fração de cura com diferentes esquemas de ativação baseados na família de distribuições odd log-logística generalizada. Serão utilizados três métodos para estimação dos parâmetros desses modelos de regressão propostos. Também, apresentaremos medidas de influência local sob três esquemas de perturbação. Além disso, apresentaremos estudos de simulação via Monte Carlo com o objetivo de analisar a sensibilidade dos estimadores para os modelos de regressão propostos. Assim, poderemos utilizar o resíduo tipo martingale para investigar possíveis afastamentos da suposição da distribuição dos erros, bem como para detectar possíveis observações atípicas. Finalmente diferentes aplicações em diferentes áreas serão feitas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Gauss Moutinho Cordeiro - Integrante / Vicente Garibay Cancho - Integrante.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    4. 2018-Atual. Os modelos de regressão odd log-logística Gaussiana inversa generalizada semiparamétrico, com diferentes penalizações
      Descrição: Os modelos de regressão semiparamétrico podem ser uma opção quando a variável e resposta e uma ou mais variáveis explicativas tem uma relação não linear, ou seja, não é mais levada em conta uma pressuposição fundamental de linearidade entre essas variáveis. Pensando nisso é proposto três modelos flexíveis denominados de modelos de regressão aditivo, parcial e semiparamétrico baseado na distribuição Odd log-logística Gaussiana inversa generalizada com uma estrutura sistemática, considerando três diferentes tipos de penalizações. Será adotado o método de máxima verossimilhança penalizada para estimar os parâmetros do modelo. Além disso, várias simulações são realizadas para diferentes configurações dos parâmetros e tamanhos de amostras. Serão realizadas análises de diagnósticos e resíduos. Finalmente, a potencialidade dos novos modelos de regressão propostos será aplicada a dados reais.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (2) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Gauss Moutinho Cordeiro - Integrante.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    5. 2010-2012. A distribuição beta Weibull geométrica
      Descrição: Considerar que as observações podem seguir uma distribuição de Weibull, log-normal, log-logística é uma suposição usual em modelos de análise de sobrevivência. No entanto, esta suposição pode ser não realista, ocultando importantes características da variação que estão presentes nos dados. Assim, torna-se conveniente considerar famílias paramétricas de distribuições que sejam mais flexíveis para capturar uma ampla variedade de comportamentos simétricos e assimétricos, que incluam as distribuições (exponencial, Rayleigh, Weibull, Weibull exponenciado, beta Weibull) como casos especiais e produzam estimação robusta no modelo considerado. Neste sentido, a classe de distribuições proposta por Adamidis and Loukas (1998) é interessante porque podemos modificar distribuições com caudas mais pesadas que a distribuição beta-Weibull, produzindo estimação robusta (e inferência) no modelo investigado. O objetivo deste projeto é estudar uma nova classe de distribuições denominada de beta Weibull geométrico (BWG), distribuição essa mais robusta que as distribuições usuais para análise de dados de sobrevivência. Serão estudadas características dessa nova distribuição (casos especiais, momentos, estatísticas de ordem, mistura de distribuições, etc). Este projeto, também, tratará do estudo de procedimentos inferenciais considerando a nova distribuição BWG, considerando a ocorrência de correlação entre observações em dados agrupados, dados bivariados e dados de sobrevivência com fração de cura. Além disso, aplicaremos o método de avaliação de influência global, local e total, proposto por Cook (1986) e Zhu e Lee (2001), aos diversos modelos de regressão com distribuição BWG propostos nesta pesquisa.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (3) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Gauss Moutinho Cordeiro - Integrante / Giovana Oliveira Silva - Integrante / Saralees Nadarajah - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    6. 2008-2011. Métodos Estatísticos na Pesquisa Agropecuária (CAPES - Projeto PROCAD-NF)
      Descrição: 2.1 Estender métodos de inferência de segunda-ordem disponíveis para os MLG para classes mais amplas de modelos com o auxílio da computação simbólica. As pesquisas conjuntas que os professores do Departamento de Estatística e Informática da UFRPE e do Departamento de Ciências Exatas da ESALQ planejam desenvolver dizem respeito às duas linhas de pesquisas: 1. Generalizar métodos estatísticos que foram desenvolvidos para os MLG para as seguintes classes de modelos citadas anteriormente: MNLFE, MLGD, MLGSD e MLGH; 2. Utilizar conjuntamente métodos tradicionais de teoria assintótica acoplados aos software de computação simbólica como Mathematica e Maple para desenvolver uma inferência mais precisa para os modelos citados em 1. Acreditamos que no contexto dessas linhas vários trabalhos de pesquisa poderão ser desenvolvidos. 2.2 Desenvolver modelos bayesianos para interpretação e análise de dados biológicos, agrários e sociais. 1.Utilizar Inferência Bayesiana para a interpretação de probabilidades que envolvem fenômenos biológicos, agrários e sociais, explicitando assim, resoluções de problemas práticos e teóricos. 2.Estudar dados biológicos, agrários e sociais utilizando inferência Bayesiana, estabelecendo uma comparação entre a probabilidade à priori e a probabilidade a posteriori . 3.Analisar os resultados obtidos nesta abordagem levando em consideração as probabilidades à priori e a posteriori, resultantes das aplicações vivenciadas, fazendo comparações entre estas e as probabilidades baseadas somente com o conhecimento das leis clássicas de probabilidade. 2.3 Desenvolvimento e aplicação de diversas técnicas, computacionalmente intensivas, para modelagem, análise e simulação computacional de vários fenômenos, objeto de Biometria. Mais especificamente, aplicação de técnicas como Monte Carlo, Autômatas Celulares e Data Envelopment Analysis. 1. Segmentação de imagens, reconhecimento de padrões, agrupamento e classificação de dados. .. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (4) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Integrante / Gauss Moutinho Cordeiro - Integrante / Clarice Garcia Borges Demétrio - Coordenador / Silvio Sandoval Zocchi - Integrante / Décio Barbin - Integrante / Roseli Aparecida Leandro - Integrante / Eufrázio de Souza Santos - Integrante / Borko Storsik - Integrante / Tatijana Storsik - Integrante / Viviane Moraes de Oliveira - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    7. 2008-Atual. Modelos de Regressão com fração de cura
      Descrição: Neste projeto será desenvolvido um modelo de regressão com fração de cura cuja abordagem tem a estrutura de riscos competitivos utilizando a distribuição log-gama generalizado. O modelo proposto possibilita modelar dados de sobrevivência, provenientes de populações não-homogêneas, em que parte da população não apresentam o evento de interesse mesmo após um longo período de acompanhamento. Métodos de validação dos modelos propostos são apresentados baseados na análise de sensibilidade.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Epaminondas de Vasconcellos Couto - Integrante / Patrícia Ferreira Paranaíba - Integrante / Marcelino Alves Rosa de Pascoa - Integrante / Alexandre Barbosa - Integrante.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    8. 2008-Atual. Modelos de Sobrevivência Multivariados com Fração de Cura
      Descrição: Este projeto trata do estudo de procedimentos inferenciais clássicos e bayesianos no âmbito de uma nova proposta de modelo de sobrevivência com fração de cura, que inclui como casos particulares os modelos tradicionais de sobrevivência com fração de cura de Berkson & Gage (1952) e Yakovlev & Tsodikov (1996). Além disso, propomos dois modelos de sobrevivência com fração de cura e fragilidade para dados de sobrevivência multivariados.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Integrante / Mário de Castro Andrade Filho - Integrante / Vicente Garibay Cancho - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    9. 2007-2010. A Distribuição Weibull modificada generalizada em análise de sobrevivência
      Descrição: Neste projeto, a distribuição Weibull é modificada para propor uma nova distribuição de probabilidade, em que o objetivo é obter uma distribuição mais flexível e que modela função de taxa de falha não monótona. Depois disso será proposta um modelo de regressão utilizando a distribuição Weibull modificada generalizada com a presença de dados censurados. Utilizaremos o método de máxima verossimilhança e abordagem bayesiana para estima os parâmetros do modelo proposto.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (3) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Juliana Betini Fachini - Integrante / Giovana Oliveira Silva - Integrante / Eduardo Monteiro de Castro Gomes - Integrante / Elisabeth Mie Hashimoto - Integrante.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    10. 2006-Atual. Estudo das distribuições Weibull quando a função de risco tem forma de banheira
      Descrição: Neste projeto serão analisados as distribuições cujas funções de risco apresentam a forma de banheira. Dentre as distribuições consideradas são: Weibull exponenciada, Weibull aditiva e Weibull nova estendida. Em cada distribuição será proposto um modelo de Rgressão.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Vicente Garibay Cancho - Integrante / Fernanda Fuhrer Rizzato - Integrante / Giovana Oliveira Silva - Integrante.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    11. 2005-2007. Influência Local nos modelos de Riscos Múltiplos
      Descrição: Neste projeto estamos desenvolvendo as técnicas de diagnóstico e análise de influ~encia nos modelos de Riscos Múltiplos. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Heleno Bolfarine - Integrante / Juliana Betini Fachini - Integrante / Fernanda Fuhrer Rizzato - Integrante / Francisco Louzada neto - Integrante / Gleici Castro Perdoná - Integrante.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    12. 2005-Atual. A família Weibull-exponenciada na análise de dados de tempos de vida
      Descrição: Este projeto do estudo de procedimentos inferenciais clássicos e bayesianos considerando a família Weibull-exponenciada para dados de sobrevivência, considerando a ocorrência de correlação entre observações em dados agrupados e dados de sobrevivência com fração de cura. Além disso, pretendemos aplicar o método de avaliação de influência local proposta por Cokk(1986) ao modelo de regressão Weibull-exponenciada. Vários trabalhos apresentam o desenvolvimento da aplicação da tpecnica de influência local.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Heleno Bolfarine - Integrante / Vicente Garibay Cancho - Integrante / Giovana Oliveira Silva - Integrante.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    13. 2005-Atual. Modelos de mistura em análise de sobrevivência
      Descrição: Em análise de dados de sobrevivência, alguns estudos caracterizam-se por apresentar uma fração significativa de sobreviventes, isto é, unidades experimentais que não apresentam o evento de interesse mesmo após um longo período de acompanhamento. A abordagem neste caso tem como base modelos de mistura que consideram uma função de sobrevivência imprópria para a população total. Neste trabalho, investigamos o modelo com fração de cura com covariáveis e dados censurados para diferentes distribuições, destacando-se dentre elas a distribuição Weibull, a distribuição log-gama generalizada estendida, a distribuição Weibull-exponenciada e distribuição nova Weibull estendida. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Édila Cristina de Souza - Integrante / Juliana Betini Fachini - Integrante / Daniel Reis Pereira - Integrante.
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    14. 2004-2006. Análise de influência local nos modelos de regressão logística
      Descrição: O objetivo principal deste projeto é estudar e comparar os modelos denominados de redes neurais com a regressão logística. Ainda propomos estudar uma abordagem bayesiana.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Édila Cristina de Souza - Integrante. Número de produções C, T & A: 3
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    15. 2004-2005. Consumidor Brasileiro: Percepção de qualidade de carne bovina
      Descrição: Neste projeto o obtivo principal foi estudar e analisar o comportamento do consumidor de carne bovina e frango.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Ana Paula Saldanha de Aguiar - Integrante / Carmen Josefina Contreras Castillo - Integrante / Eduardo Francisquine Delgado - Integrante. Número de produções C, T & A: 2
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    16. 2004-2005. Influência local e resíduos nos modelos de regressão Weibull-exponenciada
      Descrição: Objetivo principal deste projeto é estudar e analisar toda a parte de diagnóstico e resíduos nos modelos de regressão Weibull-exponenciada, com a presença de dados censurados. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Heleno Bolfarine - Integrante / Vicente Garibay Cancho - Integrante. Número de produções C, T & A: 2
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    17. 2003-2005. Análise de resíduos nos modelos de regressão log-gama generalizados com a presença de dados censurados
      Descrição: Estudaremos alguns tipos de resíduos nos modelos de regressão log-gama generalizado estendido. Também analisaremos a distribuição empírica desses resíduos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Coordenador / Heleno Bolfarine - Integrante / Gilberto Paula Alveranga - Integrante. Financiador(es): Universidade de São Paulo - Outra. Número de produções C, T & A: 2
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.
    18. 2003-2005. Efeito do jejum alimentar e uso de aditivos na qualidade da carne de frango de corte criados no sistema alternativo
      Descrição: Efeito do jejum alimentar e uso de aditivos na qualidade da carne de frango de corte criados no sistema alternativo. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Edwin Moises Marcos Ortega - Integrante / Carmen J. Contreras Castillo - Coordenador / Nelson Jose Beraquet - Integrante / Kátia M. A V. Cipolli - Integrante / Adriana Pinto - Integrante. Número de produções C, T & A: 3
      Membro: Edwin Moises Marcos Ortega.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (0)

    Participação em eventos

    • Total de participação em eventos (51)
      1. 68ª Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBras). Análise de sobrevivência utilizando modelos de regressão flexíveis e florestas aleatórias. 2024. (Congresso).
      2. VII Workshop em Análise de Sobrevivência e Aplicações.Análise de sobrevivência com fração de cura utilizando forestas aleatórias de sobrevivência. 2024. (Simpósio).
      3. 66ª Reunião Anual da RBras. Modelo de regressão quantílica aplicado a uma amostra do censo demográfico de 2010. 2023. (Congresso).
      4. 66ª Reunião Anual da RBras. New exible regression models based on extensions of the odd log-logistic family. 2022. (Congresso).
      5. XVII Escola de Modelos de Regressão. 2021. (Congresso).
      6. VI Workshop em Análise de Sobrevivência e Aplicações. 2019. (Outra).
      7. XVI Escola de Modelos de Regressão. THE EXPONENTIATED POWER EXPONENTIAL SEMIPARAMETRIC REGRESSION MODEL. 2019. (Congresso).
      8. 23º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística. Heteroscedastic odd log-logistic generalized gamma regression model for interval-censored data. 2018. (Congresso).
      9. V WASA - Workshop em Análise de Sobrevivência e Aplicações.The heteroscedastic odd log-logistic generalized gamma regression model for censored data. 2018. (Outra).
      10. 17 SEAGRO.The odd log-logistic Student t distribution: theory and applications. 2017. (Simpósio).
      11. 62 Reunião Anual da Região Brasileira RBras. The heteroscedastic odd log-logistic generalized gamma regression model for censored data. 2017. (Congresso).
      12. IV Workshop em Análise de Sobrevivência e Aplicações. A general class of exponentiated sinh Cauchy regression models with censored data. 2015. (Congresso).
      13. XIV Escola de Modelos de Regressão. A bimodal flexible distribution for lifetime data. 2015. (Congresso).
      14. XXVI International Biometric Conference. A Power-Series Beta Weibukk Regression Model for Predicting Breast Carcinoma. 2014. (Congresso).
      15. 13 Escola de Modelos de Regressão. The Gamma Birnbaum-Saunders Distribution. 2013. (Congresso).
      16. 3 Workshop em Análise de Sobrevivência e Aplicações. Modelos de regressão gama-G em análise de sobrevivência. 2013. (Congresso).
      17. 44 Reunião Regional da ABE.Extended Burr XII distributions: theory and applications. 2013. (Encontro).
      18. 57 Reunião Anual da RBras. 2012. (Congresso).
      19. I Science Days ESALQ.Global. 2012. (Oficina).
      20. X Encontro Mineiro de Estatística.The New Neyman Type A Beta Weibull Model with long-terms survivors. 2011. (Encontro).
      21. XII Escola de Modelos de Regressão. Modelos de regressão estendidos em análise de sobrevivência. 2011. (Congresso).
      22. 10 Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiano. On estimation and influence diagnostics for log-Birnbaum?Saunders Student-t regression models: Full Bayesian analysis. 2010. (Congresso).
      23. 19 SINAPE Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.The log-exponentiated Weibull regression model for interval-censored data. 2010. (Simpósio).
      24. 13 Simpósio de Estatística Aplicada a Experimentação Agronômica.Aplicações da distribuição Weibull Inversa Generalizada. 2009. (Simpósio).
      25. 54 Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. Modelo de Regressão Weibull Modificada Generalizada. 2009. (Congresso).
      26. XI Escola de Modelos de Regressão.Generalized log-gamma regression models with cure fraction. 2009. (Seminário).
      27. 18 Simpósio Nacional de Probabilidade e estatítica.Modelos de Regressão. 2008. (Simpósio).
      28. 53 RBRAS Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. Log-new Weibull regression models. 2008. (Congresso).
      29. 10 Escolas de Modelos de Regressão. 10 Escolas de Modelos de Regressão. 2007. (Congresso).
      30. 17 SINAPE Simpósio Nacional de probabilidade e Estatística.17 SINAPE Simpósio Nacional de probabilidade e Estatística. 2006. (Simpósio).
      31. 51ª Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. 51ª Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. 2006. (Congresso).
      32. 8th Brazilian Meeting on Bayesian Statistics. 8 Encontro de estatística Bayesiana. 2006. (Congresso).
      33. 11 SEAGRO Simpósio de Estatística Aplicada a Experimentação Agronômica.Models for Repeated Discrete data. 2005. (Outra).
      34. 11 SEAGRO Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica.Análise de sobrevivência aplicada. 2005. (Outra).
      35. 11 Simpósio de estatística Aplicada à Experimentação Agronômica.Ajuste e Análise de modelos não-lineares de efeitos mistos em S. 2005. (Outra).
      36. 11 Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica.11 SEAGRO Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica. 2005. (Simpósio).
      37. 50 Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. 50 RBRAS Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. 2005. (Congresso).
      38. 9 Escola de modelos de regressão.Minicurso de modelos simétricos aplicados. 2005. (Outra).
      39. 9 Escola de Modelos de Regressão. 9Escola Modelos de Regressão. 2005. (Congresso).
      40. 9 Escola de Modelos de Regressão.Minicurso de Funções de Estimação em modelos de regressão. 2005. (Outra).
      41. I Workshop em Modelagem de Risco.I Workshop em Modelagem de Risco. 2005. (Oficina).
      42. Planing and Managing agricultura & ecological experiments.Planing and Managing agricultura & ecological experiments -. 2005. (Oficina).
      43. Workshop on An Introductio to R: software for statistical modelling and computing.Workshop on An Introductio to R: software for statistical modelling and computing. 2005. (Oficina).
      44. 49 RBRAS Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. 49 RBRAS Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. 2004. (Congresso).
      45. Curso de Capacitação Utilização de Software R em anélise de Dados.Curso de capacitação Utilização de Software R em anélise de dados. 2004. (Outra).
      46. Minicurso Statistical Ecology.Minicurso Statistical Ecology. 2004. (Outra).
      47. Simposio Nacinal de Probabilidade e Estatística 2004.16 Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística. 2004. (Simpósio).
      48. 10o. Simpósio de Estatística Aplicada à Experiemntação Agronômica.10o. Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômica. 2003. (Simpósio).
      49. 48o. Reunião Anual Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. 48 RBRAS Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria. 2003. (Congresso).
      50. Encontro sobre Modelagem em Estatística.Encontro sobre Modelagem Estatística. 2003. (Simpósio).
      51. Minicurso "Longitudinal and Incomplete Data Designs".Minicurso Longitudinal and Incomplete Data Designs. 2003. (Outra).

    Organização de eventos

    • Total de organização de eventos (4)
      1. EDWIN M. M. ORTEGA. 68ª Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBras),. 2024. (Congresso).. . 0.
      2. CABRAL, C. R. B. ; ORTEGA, Edwin Moises Marcos ; CANCHO, Vicente Garibay ; LABRA, Filidor Edilfonso Vilca ; Bazán, J.L.. Conferência em memoria de Heleno Bolfarine. 2021. Congresso
      3. ORTEGA, Edwin Moises Marcos. VI Workshop em Análise de Sobrevivência e Aplicações. 2019. (Congresso).. . 0.
      4. ORTEGA, Edwin Moises Marcos; LACHOS, Victor Hugo ; Dias, R. ; Pinheiro, H.P. ; Rodrigues, J.. 3 Workshop em Análise de Sobrevivência e Aplicações. 2013. Congresso

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (8)
      • Edwin Moises Marcos Ortega ⇔ Artur José Lemonte (7.0)
        1. ORTEGA, EDWIN M. M. ; Lemonte, Artur J. ; Cordeiro, Gauss M. ; NILTON DA CRUZ, JOSÉ. The odd Birnbaum-Saunders regression model with applications to lifetime data. Journal of Statistical Theory and Practice. v. 10, p. 780-804, 2016. Qualis: B1
        2. Ortega, Edwin M.M. ; Lemonte, Artur J. ; Silva, Giovana O. ; Cordeiro, Gauss M.. New flexible models generated by gamma random variables for lifetime modeling. Journal of Applied Statistics. v. 42, p. 2159-2179, 2015. Qualis: B1
        3. Cordeiro, Gauss M. ; Lemonte, Artur J. ; ORTEGA, EDWIN M. M.. The Marshall-Olkin Family of Distributions: Mathematical Properties and New Models. Journal of Statistical Theory and Practice. v. 8, p. 343-366, 2014. Qualis: B1
        4. Lemonte, Artur J. ; CORDEIRO, Gauss Moutinho ; ORTEGA, Edwin Moises Marcos. On the Additive Weibull Distribution. Communications in Statistics. Theory and Methods. v. 43, p. 2066-2080, 2014. Qualis: Não identificado (THEORY AND METHODS)
        5. Cordeiro, Gauss M. ; Lemonte, Artur ; ORTEGA, EDWIN ; SARABIA, JOSE M.. Recent Advances in Univariate and Multivariate Models. Journal of Probability and Statistics. v. 2013, p. 1-2, 2013. Qualis: B4 (JOURNAL OF APPLIED PROBABILITY AND STATISTICS)
        6. Cordeiro, Gauss M. ; Lemonte, Artur J. ; Ortega, Edwin M.M.. An extended fatigue life distribution. Statistics. v. 47, p. 626-653, 2013. Qualis: C
        7. CORDEIRO, Gauss Moutinho ; LEMONTE, ARTUR ; ORTEGA, Edwin Moises Marcos. The beta-G family of distributions. Estadística (Santiago de Chile). v. 65, p. 13-40, 2013.Qualis: Não identificado (ESTADÍSTICA)

      • Edwin Moises Marcos Ortega ⇔ Víctor Hugo Lachos Dávila (6.0)
        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
        4. CANCHO, Vicente Garibay ; ORTEGA, Edwin Moises Marcos ; LACHOS, Victor Hugo. Skew-Normal Comparative Calibration Models. Journal of Statistical Theory and Applications. v. 9, p. 143-168, 2010.Qualis: B4
        5. ORTEGA, Edwin Moises Marcos; CANCHO, Vicente Garibay ; LACHOS, Victor Hugo. Assessing influence in survival data with a cured fraction and covariates. Sort (Barcelona). v. 32, p. 115-140, 2008.Qualis: A3
        6. BARRIGA, Gladys Cacsire ; CANCHO, Vicente Garibay ; ORTEGA, Edwin Moises Marcos ; LACHOS, Victor Hugo. A nonlinear regression model with skew-normal errors. Em: 17 SINAPE Simpósio Nacional de probabilidade e Estatística, v. 1, p. 1-6, 2006.Qualis: Não identificado (17 SINAPE Simpósio Nacional de probabilidade e Estatística)

      • Edwin Moises Marcos Ortega ⇔ Aldo William Medina Garay (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

      • Edwin Moises Marcos Ortega ⇔ Jalmar Manuel Farfan Carrasco (3.0)
        1. Ortega, Edwin M. M.; Cordeiro, Gauss M. ; Carrasco, Jalmar M. F.. The log-generalized modified Weibull regression model. Revista Brasileira de Probabilidade e Estatística. v. 25, p. 64-89, 2011. Qualis: Não identificado (REVISTA BRASILEIRA DE PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA)
        2. CARRASCO, Jalmar Manuel Farfan ; ORTEGA, Edwin Moises Marcos ; PAULA, Gilberto Alveranga. Log-modified Weibull regression models with censored data: Sensitivity and residual analysis. Computational Statistics & Data Analysis (Print). v. 52, p. 4021-4039, 2008. Qualis: A2
        3. CARRASCO, Jalmar Manuel Farfan ; ORTEGA, Edwin Moises Marcos ; CORDEIRO, Gauss Moutinho. A generalized modified Weibull distribution for lifetime modeling. Computational Statistics & Data Analysis (Print). v. 53, p. 450-462, 2008. Qualis: A2

      • Edwin Moises Marcos Ortega ⇔ Juvêncio Santos Nobre (2.0)
        1. 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, 2012.Qualis: Não identificado (INTERNATIONAL JOURNAL OF RESEARCH AND REVIEWS IN APPLIED SCIENCES)
        2. 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.Qualis: Não identificado (19 SINAPE Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística)

      • Edwin Moises Marcos Ortega ⇔ Juvêncio Santos Nobre (2.0)
        1. 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, 2012.Qualis: Não identificado (INTERNATIONAL JOURNAL OF RESEARCH AND REVIEWS IN APPLIED SCIENCES)
        2. 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.Qualis: Não identificado (19 SINAPE Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística)

      • Edwin Moises Marcos Ortega ⇔ Audrey Helen Mariz de Aquino Cysneiros (1.0)
        1. CORDEIRO, Gauss Moutinho ; LIMA, M. C. S. ; CYSNEIROS, A. ; Pascoa, Marcelino A. R. ; Pescim R. R. ; ORTEGA, Edwin Moises Marcos. An extended Birnbaum-Saunders distribution: Theory, estimation, and applications. Communications in Statistics. Theory and Methods. v. 45, p. 2268-2297, 2016. Qualis: Não identificado (THEORY AND METHODS)

      • Edwin Moises Marcos Ortega ⇔ Miriam Harumi Tsunemi (1.0)
        1. NOVAES, E. I. ; RAMIRES, THIAGO G. ; TSUNEMI, M. H. ; ORTEGA, Edwin Moises Marcos. Uso de planárias como bioindicadores de qualidade das águas utilizando análise de sobrevivência. Revista Brasileira de Biometria. v. 32, p. 379-389, 2014.Qualis: C




    (*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2025
    Data de processamento: 14/02/2025 16:49:18