Premiações em Congressos/Concursos Nacionais e Internacionais

Aluno: Uriel Moreira Silva
Orientador: Luiz Henrique Duczmal
Trabalho: A general framework for sequential parameter learning with regularization.
Evento: XVI Latin American Congress of Probability and Mathematical Statistics (CLAPEM 2023).
Reconhecimento: Menção honrosa do Prêmio Francisco Aranda-Ordaz para Teses de Doutorado.
Data: 14 de Julho de 2023.

Aluno: Pedro Vitor Bernardes Brandão
Trabalho: Modelagem preditiva da depressão em pacientes diagnosticados com covid-19: utilização da técnica de regressão logística
Concurso: Actuarial Implications of Covid-19 in Latin America Essays.
Associação promotora: Society of Actuaries (SoA)
Data: Junho de 2022

Link para entrevista: https://ufmg.br/comunicacao/noticias/mestrando-da-ufmg-vence-premio-internacional-de-estatistica

Aluna: Danna Lesley Cruz Reyes
Orientador:Rosangela Helena Loschi e Renato Martins Assunção
Trabalho: Inducing high spatial correlation with randomly edge-weighted neighborhood graphs
Evento: 16th Brazilian Meeting of Bayesian Statistics and VI Latin American Conference on Statistical Computing
Reconhecimento: Best ISBRA Paper Award
Data: 16 a 18 de março de 2022

Aluna: Zaida J. Quiroz Cornejo
Orientador: Marcos O. Prates
Trabalho: Fast Bayesian inference of block nearest neighboor Gaussian processes for large data.
Evento: 5th Latin American Conference on Statistical Computing (LACSC 2021).
Reconhecimento: Best Paper Award
Data: 19 a 21 de abril de 2021.

Aluna: Juliana Freitas de Mello e Silva.
Orientador: Vinícius Diniz Mayrink.
Coorientador: Fábio Nogueira Demarqui.
Trabalho: Flexible joint model for longitudinal and survival data using Bernstein polynomial.
Evento científico: XV Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana (EBEB).
Reconhecimento: Prêmio Melhores Pôsteres.
Data: 11 de Março de 2020.

Aluno: Ricardo Cunha Pedroso.
Orientadora: Rosangela Helena Loschi.
Trabalho: A Bayesian multiparametric change point model.
Evento científico: XV Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana (EBEB).
Reconhecimento: Prêmio Melhores Pôsteres.
Data: 11 de Março de 2020.

Aluno: Guilherme Lopes de Oliveira.
Orientadora: Rosangela Helena Loschi.
Coorientador: Renato Martins Assunção.
Trabalho: A clustering model foe underreported counts.
Evento científico: XVI Escola de Modelos de Regressão (EMR).
Reconhecimento: 2º melhor trabalho no formato pôster (categoria: Pós-Graduação).
Data: 27 de Março de 2019.

Aluno: Lívia Maria Dutra.
Orientador: Flávio Bambirra Gonçalves.
Trabalho: Exact Bayesian inference for Markov switching Cox processes.
Evento científico: XIV Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana (EBEB).
Reconhecimento: ISBA Travel Award concedido para as melhores apresentações de pôster.
Data: 09 de Março de 2018.

Aluno: Guilherme Lopes de Oliveira.
Orientadora: Rosangela Helena Loschi.
Coorientador: Renato Martins Assunção.
Trabalho: Bayesian modelling of underreported counts through auxiliary variables.
Evento científico: XIV Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana (EBEB).
Reconhecimento: ISBA Travel Award concedido para as melhores apresentações de pôster.
Data: 09 de Março de 2018.

Aluno: Guilherme Lopes de Oliveira.
Orientadora: Rosangela Helena Loschi.
Coorientador: Renato Martins Assunção.
Trabalho: On the statistical challenge of correcting underreporting bias: Is it possible without informative priors?
Evento científico: XV Encontro Mineiro de Estatística (MGEST).
Reconhecimento: Melhor apresentação oral de trabalho no evento.
Data: 06 de Outubro de 2017.

Aluno: Frederico Almeida Machado
Orientadora: Enrico A Colosimo
Coorientador: Vinícius D. Mayrink
Trabalho: Prior specifications to handle monotone likelihood in the Cox regression model Evento científico: XV Encontro Mineiro de Estatística (MGEST).
Reconhecimento: 3º lugar na Premiação de Pôster
Data: 06 de Outubro de 2017.

Aluno: Arthur Tarso Rego.
Orientador: Thiago Rezendo dos Santos.
Trabalho: Modelo HMM para classificação de condições de mercado.
Evento científico: XV Encontro Mineiro de Estatística (MGEST).
Reconhecimento: 1º lugar na categoria de melhor pôster.
Data: 06 de Outubro de 2017.

Aluna: Bárbara da Costa Campos Dias.
Orientadora: Flávio Bambirra Gonçalves.
Trabalho: Modelo Bayesiano da teoria da resposta ao item: Uma abordagem generalizada para o traço latente via misturas.
Evento científico: XIV Encontro Mineiro de Estatística (MGEST).
Reconhecimento: Menção honrosa ao trabalho oral apresentado no evento.
Data: 30 de Setembro de 2016.