Programa de Pós-Graduação em Probabilidade e Estatística

Bruno Monte de Castro

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Ceará (2011), mestrado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2013) e doutorado em Estatística pela Universidade de São Paulo (2017). Atualmente é Professor Adjunto A - Nível II do Departamento de Estatística da Universidade Federal do Rio Grande do Norte - DEST/UFRN. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em processos estocásticos, segmentação de sequências, análise multivariada e modelos de regressão. (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/7341704729463131 (06/03/2024)

Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq:

Período de análise:

Endereço:

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Probabilidade e Estatística

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (2)
1. CASTRO, B.M.; BOURGUIGNON, M.. A new generalized moment generating function of random variables. APPLIED MATHEMATICS & INFORMATION SCIENCES (PRINT). v. 13, p. 535-538, 2019.Qualis: B4
2. CASTRO, BRUNO M.; LEMES, RENAN B. ; CESAR, JONATAS ; HÜNEMEIER, TÁBITA ; LEONARDI, FLORENCIA. A model selection approach for multiple sequence segmentation and dimensionality reduction. JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS. v. 167, p. 319-330, 2018. Qualis: B2
Livros publicados/organizados ou edições (1)
1. VAZQUEZ, C. ; CASTRO, B.M. ; BARDESE, C. ; LARA, M.. Os Cavaleiros das Trevas. 1 ed. Florianópolis: Skript Editora, 2020. v. 1, p. 228.
Capítulos de livros publicados (0)
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 (14)
1. CASTRO, B.M. O cérebro estatístico e o jogo do goleiro. 2016. Apresentação de Trabalho/Seminário
2. CASTRO, B.M. Spike sorting for interacting neurons. 2015. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
3. CASTRO, B.M. A model selection criterion for the segmentation of symbolic sequences using penalized maximum likelihood. 2014. Apresentação de Trabalho/Congresso
4. CASTRO, B.M. A model selection criterion for the segmentation of symbolic sequences using penalized maximum likelihood. 2013. Apresentação de Trabalho/Outra
5. CASTRO, B.M. A model selection criterion for the segmentation of symbolic sequences using penalized maximum likelihood. 2012. Apresentação de Trabalho/Outra
6. CASTRO, B.M. Review about Negative Integer Moments using Moment Generating Function and Probability Generating Function. 2011. Apresentação de Trabalho/Congresso
7. CASTRO, B.M. Algorithm for Sequence Segmentation. 2011. Apresentação de Trabalho/Congresso
8. CASTRO, B.M.; FREITAS, S.M. ; PRATA, B.A. ; EVANGELISTA, G.L.. ?Raio de Influência?: um método de agrupamento alternativo para Análise de Cluster. 2010. Apresentação de Trabalho/Outra
9. CASTRO, B.M. Um Estudo Comparativo das Medidas de Similaridade e Métodos de Agrupamentos mais Utilizados na Análise de Clusters. 2010. Apresentação de Trabalho/Outra
10. SOUZA, P.O. ; CASTRO, B.M. ; COSTA, E.G. ; MARTINS, A.S. ; BORGES, F.B. ; RIBEIRO, F.S.B.. Aplicação de estatística no jogo de pôquer. 2009. Apresentação de Trabalho/Outra
11. CASTRO, B.M.; NOBRE, J.S.. Métodos de Diagnósticos em modelos de regressão. 2009. Apresentação de Trabalho/Outra
12. CASTRO, B.M.; LIMA, C.R.C ; Monteiro, A.J. ; MOTA, J.M.A.. A Importância das Funções de Risco. 2008. Apresentação de Trabalho/Outra
13. COSTA, E.G. ; CASTRO, B.M. ; ANDRADE, J.A.A.. Relações entre Distribuições Comuns. 2008. Apresentação de Trabalho/Outra
14. FERNANDES, L. M. N. ; CASTRO, B.M. ; NETO, J. F. B.. O Uso de Software Estatístico para Identificação do Perfil dos Egressos do Curso de Estatística da UFC. 2007. Apresentação de Trabalho/Outra
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

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 (0)

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 (1)
1. ABIA MARIANE AQUINO DO NASCIMENTO. Aplicações de cadeias estocásticas com memória de alcance variável em música. Iniciação científica (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, . Início: 2019.
  Orientador: Bruno Monte de Castro.
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 (2)
1. Felix Lopes Barboza. Cadeias Estocásticas com Memória de Alcance Variável. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, . 2019.
  Orientador: Bruno Monte de Castro.
2. Tainan Machado Silva. Análise de Componentes Principais e suas Aplicações. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, . 2018.
  Orientador: Bruno Monte de Castro.
Iniciação científica (2)

BEATRIZ ARIADNA DA SILVA CIRIACO. Um estudo dos modelos da urna de Pólya e suas aplicações. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, . 2018.
Orientador: Bruno Monte de Castro.
FELIX LOPES BARBOZA. Um estudos dos métodos de estimação das cadeias estocásticos com memória de alcance variável. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, . 2017.
Orientador: Bruno Monte de Castro.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (5)

2021-2023. Segmentação de Sequências e Redução de Dimensão usando Cadeias de Markov
Descrição: O problema de segmentação de sequências tem o objetivo de particionar uma sequência ou um conjunto delas em um número finito de segmentos distintos tão homogêneos quanto possível. Neste trabalho consideramos o problema de segmentação de um conjunto de sequências aleatórias seguindo uma cadeia de Markov, com valores em um alfabeto A finito, em um número finito de blocos independentes. Supomos ainda que temos m sequências independentes de tamanho n. Será usado o critério da máxima verossimilhança penalizada para inferir simultaneamente o número de pontos de corte e a posição de cada um desses pontos. Será criado um algoritmo para segmentação de sequências e realizamos algumas simulações para mostrar seu funcionamento e sua velocidade de convergência.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Bruno Monte de Castro - Coordenador / Francisco Moisés Cândido de Medeiros - Integrante / Franklin Diego de Lima Rodrigues - Integrante.
Membro: Bruno Monte de Castro.
2020-Atual. Modelos Estocásticos em Neurociência e Cadeia oculta com memória de alcance variável
Descrição: Esta projeto estuda duas novas classes de processos estocásticos. Na primeira classe os processos são pares acoplados de cadeias estocásticas, sendo a primeira uma cadeia autônoma com memória de alcance variável, a segunda sendo uma cadeia cuja evolução depende em cada passo da sequência de passos anteriores de ambas as cadeias. Essa classe foi contruída para modelar o chamado Jogo do Goleiro, desenvolvido pelo CEPID NeuroMat como base para um novo protocolo experimental em Neurobiologia. Esta tese também estuda a classe de processos estocásticos conduzidos por uma cadeia com memória de alcance variável. Os processos desta classe também são pares de cadeias estocásticas acopladas. A primeira é uma cadeia oculta autônoma com memória de alcance variável. A segunda é uma cadeia de variáveis aleatórias reais que, condicionalmente aos valores assumidos pela cadeia autônoma são variáveis aleatórias independentes entre si.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Bruno Monte de Castro - Coordenador.
Membro: Bruno Monte de Castro.
2019-Atual. Aplicações de cadeias estocásticas com memória de alcance variável em música
Descrição: A música sempre foi considerada uma criação típica de "humanos", pois envolve a criatividade em sua composição. Embora para realizar uma composição é necessário seguir um conjunto de regras escolhidas pelo compositor ou pelas normas musicais. Uma pergunta relevante é se um computador pode ser considerado um compositor se o mesmo seguir um sequência de regras. O objetivo deste projeto é criar um nova abordagem para realizar composição de músicas e extração de padrões musicais usando as cadeias estocásticas com memória de alcance variável.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Bruno Monte de Castro - Coordenador / ABIA MARIANE AQUINO DO NASCIMENTO - Integrante.
Membro: Bruno Monte de Castro.
2018-2019. Um estudo dos modelos da urna de Pólya
Descrição: Neste trabalho vamos estudar algumas distribuições de probabilidade discreta usando modelo de urnas. A primeira dela é distribuição de Pólya-Eggenberger, que pode ser interpretado como uma generalização das distribuições Binomial e Hipergeométrica. Em seguida, vamos estudar algumas generalizações da distribuição de Pólya-Eggenberger, tanto no caso univariado como no multivariado. Por fim, será realizado um estudo de simulação e inferência dos parâmetros.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Bruno Monte de Castro - Coordenador / BEATRIZ ARIADNA DA SILVA CIRIACO - Integrante.
Membro: Bruno Monte de Castro.
2017-2019. Um estudo sobre as cadeias estocásticas com memória de alcance variável
Descrição: Nesse trabalho vamos enunciar todos os resultados básicos das cadeias estocásticas com memória de alcance variável e apresentar uma nova classe de processos estocásticos chamada de cadeias estocásticas ocultas com memória de alcance variável. Serão realizados estudos de simulação no software estatístico R de sequências geradas por essas classes de processos estocásticos. Também será realizado um estudo de seleção estatística de modelos usando os algoritmos de estimação mais conhecidos para identificar essas cadeias.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) . Integrantes: Bruno Monte de Castro - Coordenador / Félix Lopes Barboza - Integrante.
Membro: Bruno Monte de Castro.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (3)

Doutor em Estatística, Universidade de São Paulo.. 2016.
Membro: Bruno Monte de Castro.
Mestre em Estatística, Universidade de São Paulo.. 2013.
Membro: Bruno Monte de Castro.
Magna Cum Laude, Universidade Federal do Ceará.. 2011.
Membro: Bruno Monte de Castro.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (8)

1st NeuroMat Young Researchers Workshop.Spike sorting for interacting neurons. 2015. (Oficina).
37th Conference on Stochastic Processes and Applications. A model selection criterion for the segmentation of symbolic sequences using penalized maximum likelihood. 2014. (Congresso).
Physics and Neuroscience. 2014. (Outra).
XVIII EEGLAB. 2014. (Oficina).
XVII Escola Brasileira de Probabilidade. A model selection criterion for the segmentation of symbolic sequences using penalized maximum likelihood. 2013. (Congresso).
CIMPA. A model selection criterion for the segmentation of symbolic sequences using penalized maximum likelihood. 2012. (Congresso).
8 ERPEM. Algorithm for Sequence Segmentation. 2011. (Congresso).
19 SINAPE.?Raio de Influência?: um método de agrupamento alternativo para Análise de Cluster.. 2010. (Simpósio).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (1)

PET - Estatística ; GAUSS ; CAEST ; CASTRO, B.M.. V Semana da Estatística. 2010. Outro

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (1)

Bruno Monte de Castro ⇔ Eliardo Guimaraes da Costa (1.0)
SOUZA, P. O. ; CASTRO, B. M. ; COSTA, E. G. ; MARTINS, A. S. ; BORGES, F. B. ; RIBEIRO, F. S. B.. Aplicação de estatística no jogo de pôquer. 2009. Apresentação de Trabalho/Congresso

(*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2024
Data de processamento: 09/09/2024 17:42:11

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