Instituto de Matemática e Estatística da USP

Marcelo Magalhaes Taddeo

Bacharel em Matemática Pura (2001), mestre em Matemática Aplicada (2003) e Doutor em Estatística (2008) pelo Instituto de Matemática e Estatística na Universidade de São Paulo (IME-USP). Atualmente é professor do departamento de Estatística da Universidade Federal da Bahia. Suas principais linhas de pesquisa são análise de séries temporais e dados de sobrevivência, modelos não paramétricos e inferência causal. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/8525155883124586 (13/11/2024)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Federal da Bahia, Instituto de Matemática. Avenida Adhemar de Barros Ondina 40170110 - Salvador, BA - Brasil Telefone: (71) 999571056
  • 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 (4)
    1. 2022-Atual. Estudos Clínicos de Fase I para a avaliação da eficácia e segurança de uma nova candidata a vacina para a COVID-19 formulada em nanopartícula carregadora de RNA Replicon (repRNA) auto-replicante
      Descrição: O novo coronavírus da síndrome respiratória aguda grave (SARS-CoV-2) surgiu pela primeira vez em dezembro de 2019 e, em apenas três meses, a COVID-19, doença causada por infecção pelo SARS-CoV-2, foi declarada pela OMS (Organização Mundial de Saúde) como uma pandemia mundial. Diante desse cenário, uma opção melhor que medicamentos para o controle da COVID-19 sem maiores impactos para a saúde pública, econômicos e sociais é o desenvolvimento de uma vacina que seja segura e eficaz para a proteção da população. O desenvolvimento pré-clínico e clínico da nova candidata a vacina para a COVID-19, denominada nessa proposta de Vacina RNA MCTI CIMATEC HDT, faz parte de um desenvolvimento global que está sendo realizado em três países: Estados Unidos, Brasil e Índia, com parceria entre SENAI CIMATEC (Brasil), HDT (Estados Unidos) e Gennova Biopharmaceuticals Ltd. (Índia). Tendo liderado diversas iniciativas de combate à pandemia da COVID-19, o SENAI CIMATEC é a instituição no Brasil que lidera e patrocina esse plano, através da condução de ensaios clínicos de Fase I, II e III no Brasil, destinando inicialmente recursos na ordem de R$ 6 milhões para o início da realização do estudo clínico de Fase I.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Marcelo Magalhaes Taddeo - Coordenador / Roberto José da Silva Badaró - Integrante / Bruna Aparecida Machado - Integrante / Camila Valente - Integrante.
      Membro: Marcelo Magalhaes Taddeo.
    2. 2017-Atual. Inferência Causal
      Descrição: Caracterização probabilística e geométrica de causalidade. Aspectos teóricos da inferência causal sob essa perspectiva. Construção de objetos teóricos (variedades estatísticas, métricas, potencial causal) necessários para tal caracterização. Aspectos da inferência causal com particular interesse em séries temporais e dados longitudinais. Aspectos inferênciais em modelos para mensuração de efeito causal (e.g. regressão descontínua, escores de propensão etc.). Aplicações (em colaboração com a professora Leila Amorim).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Marcelo Magalhaes Taddeo - Coordenador.
      Membro: Marcelo Magalhaes Taddeo.
    3. 2016-Atual. Análise semiparamétrica de dados temporais
      Descrição: Construção e avaliação de estimadores semiparamétricos para dados temporais (séries temporais, processos estocásticos, dados longitudinais) usando Splines. Identificação de modelos semiparamétricos com endogeneidade. Modelagem de eventos recorrentes em análise de sobrevivência usando Splines (em colaboração com a professora Leila Amorim). Modelagem de séries temporais não-lineares e não-normais (e.g. Modelos GARMA - Generalized ARMA, em colaboração com o professor Paulo Henrique) sob uma perspectiva paramétrica e não-paramétrica.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Marcelo Magalhaes Taddeo - Coordenador.
      Membro: Marcelo Magalhaes Taddeo.
    4. 2011-2012. Informações de Mercado e Demanda
      Descrição: A compra e venda de produtos através da Internet aproximou compradores e vendedores ao criar um novo canal para a comercialização de bens de consumo. Assim, pequenos e médios varejistas podem oferecer seus produtos a milhões de consumidores, resultando em uma disputa acirrada de preços através da Internet. Entretanto, o mercado é carente de uma ferramenta capaz de reproduzir as práticas de mercado típicas do mercado financeiro e que possibilitam a formação de preços. O projeto visa desenvolver o aparato matemático e computacional que possibilite a previsão da demanda e oferta e as variações dos preços ao longo do tempo.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Marcelo Magalhaes Taddeo - Coordenador / Marcelo Magalhães Taddeo - Integrante.
      Membro: Marcelo Magalhaes Taddeo.

Prêmios e títulos

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (11)
    1. Congresso Virtual UFBa 2021. Inferência Causal: Fundamentos, Desafios e Possibilidades na Pesquisa em Saúde. 2021. (Congresso).
    2. XVI Encuentro de Matemática y sus Aplicaciones. Analysis of a Robust Semiparametric Times Series Model Using Reproducing Kernel. 2018. (Congresso).
    3. European Meeting of Statisticians. Robust semiparametric nonlinear autoregressive models. 2015. (Congresso).
    4. XVI Escola de Séries Temporais e Econometria. Stochastic generalized autoregressive score models and applications to stochastic volatility. 2015. (Congresso).
    5. XVI Escola de Séries Temporais e Econometria. Robust semiparametric nonlinear autoregressive models. 2015. (Congresso).
    6. Fourth Brazilian Conference on Statistical Modelling in Insurence and Finance. Bayesian P-splines applied to nonlinear models with noise following a scale mixture of Normal distributions. 2009. (Congresso).
    7. Third Brazilian Conference on Statistical Modelling in Insurance and Finance. A robust nonparametric estimation procedure. 2007. (Congresso).
    8. 17o SINAPE.Estimação de modelos parcialmente lineares via ondaletas de Haar adaptadas ao planejamento.. 2006. (Simpósio).
    9. 5o Encontro Brasileiro de Finanças. Medidas de desempenho de fundos considerando o risco de estimação. 2005. (Congresso).
    10. 4o Encontro Brasileiro de Finanças. Apreçando derivativos de crédito no Brasil. 2004. (Congresso).
    11. 8a Escola Brasileira de Probabilidade. Testing VLMC trees modeling stress contours in brazilian portuguese written texts.. 2004. (Congresso).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (0)

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (1)
      • Marcelo Magalhaes Taddeo ⇔ Pedro Alberto Morettin (3.0)
        1. TADDEO, MARCELO M.; MORETTIN, PEDRO A.. Bayesian P-Splines Applied to Semiparametric Models with Errors Following a Scale Mixture of Normals.. Sankhya-Series A-Mathematical Statistics And Probability. v. 85, p. 1331-1355, 2023. Qualis: Não identificado (SANKHYA-SERIES A-MATHEMATICAL STATISTICS AND PROBABILITY)
        2. GOMES, AMANDA S. ; MORETTIN, PEDRO A. ; CORDEIRO, GAUSS M. ; TADDEO, MARCELO M.. Transformed symmetric generalized autoregressive moving average models. STATISTICS. v. 52, p. 643-664, 2018. Qualis: C
        3. TADDEO, M. M.; Morettin, P. A.. The Analysis of Single-Index Models with Scale Mixture of Normals Errors by Using Bayesian P-Splines. CHILEAN JOURNAL OF STATISTICS. v. 8, p. 3-23, 2017.Qualis: B3




    (*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2025
    Data de processamento: 25/03/2025 13:10:48