Premiações

Premiações recebidas por alunos e egressos do Programa de Pós-graduação em Estatística

 

Prêmio CAPES de Tese

Aluno: Guilherme Lopes de Oliveira.
Orientador: Rosangela H. Loschi.
Coorientador: Renato M. Assunção.
Trabalho: Challenges in modeling count data: Bayesian models for correction of underreporting bias and estimation of mortality schedules.
Reconhecimento: Menção Honrosa, Prêmio CAPES de Tese 2021, área de MATEMÁTICA / PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA
Data: 03 de Setembro de 2021.

 

Concursos de Teses e Dissertações Realizados por Associações Científicas

Teses de Doutorado

Aluno: Guilherme Lopes de Oliveira.
Orientador: Rosangela H. Loschi.
Coorientador: Renato M. Assunção.
Trabalho: Challenges in modeling count data: Bayesian models for correction of underreporting bias and estimation of mortality schedules.
Evento científico: XXIV Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).
Reconhecimento: 2º lugar do concurso de melhor Tese de Doutorado, edição 2022.
Data: 05 de Agosto de 2022.

Aluno: Douglas Roberto Mesquita Azevedo
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Coorientador: Dipankar Bandyopadhyay (Virginia Commonwealth University, EUA).
Trabalho: Spatial Confounding Beyond Generalized Linear Mixed Models: Extension to Shared Components and Spatial Frailty Models.
Evento científico: XXIII Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).
Reconhecimento: 1º lugar do concurso de melhor Tese de Doutorado, edição 2020.
Data: 7 de Agosto de 2021.

Aluno: Juliana Freitas de Mello e Silva
Orientador: Vinícius Diniz Mayrink
Coorientador: Fábio Nogueira Demarqui e Sujit Kumar Ghosh (NC State University, USA)
Trabalho: Joint Modeling Longitudinal and Survival Data via Bernstein Polynomials.
Evento científico: XXIII Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).
Reconhecimento: 3º lugar do concurso de melhor Tese de Doutorado, edição 2020.
Data: 7 de Agosto de 2021.

Aluno: Fábio Rocha da Silva.
Orientador: Luiz Henrique Duczmal.
Coorientador: Alexandre Celestino Leite Almeida
Trabalho: Inferência multivariada de clusters espaciais.
Evento científico: 60ª Reunião da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBras) e 16º Simpósio de Estatística Aplicada a Experimentação Agronômica (SEAGRO).
Reconhecimento: 1º lugar do concurso de Teses de Doutorado.
Data: 24 de Julho de 2015.

 

Dissertações de Mestrado

Aluno: Ana Júlia Alves Câmara
Orientador: Glaura da Conceição Franco.
Coorientador: Valdério Anselmo Reisen (UFES).
Trabalho: Modelo Aditivo Generalizado para Dados de Contagem: Uma Aplicação para Avaliar o Impacto da Poluição Atmosférica na Saúde. 
Evento científico: XXIII Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).
Reconhecimento: 1º lugar do concurso de melhor Dissertação de Mestrado, edição 2020.
Data: 7 de Agosto de 2021.

Aluno: Ricardo Cunha Pedroso
Orientador: Rosangela Helena Loschi
Trabalho: A Bayesian Multiple Partition Model for Multiparametric Change Point Detection.
Evento científico: XXIII Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).
Reconhecimento: 3º lugar do concurso de melhor Dissertação de Mestrado, edição 2020.
Data: 7 de Agosto de 2021.

Aluna: Jussiane Gonçalves da Silva.
Orientador: Wagner Barreto de Souza.
Trabalho: Zero-inflated mixed Poisson regression models.
Evento científico: XXIII Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).
Reconhecimento: 1º lugar do concurso de melhor Dissertação de Mestrado.
Data: 27 de Setembro de 2018.

Aluno: Magno Tairone de Freitas Severino.
Orientador: Vinícius Diniz Mayrink.
Coorientador: Fábio Nogueira Demarqui.
Trabalho: Extending JAGS for spatial data.
Evento científico: XXIII Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).
Reconhecimento: Um dos 4 finalistas do concurso de melhor Dissertação de Mestrado.
Data: 27 de Setembro de 2018.

Aluno: Lívia Maria Dutra.
Orientador: Flávio Bambirra Gonçalves.
Trabalho: Inferência Bayesiana exata para uma classe de processos de Cox.
Evento científico: XXII Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).
Reconhecimento: 2º lugar do concurso de melhor Dissertação de Mestrado.
Data: 29 de Julho de 2016.

Aluno: Guilherme Lopes de Oliveira.
Orientador: Rosangela Helena Loschi.
Trabalho: Modeling underreported infant mortality data with a random censoring Poisson model.
Evento científico: XXII Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).
Reconhecimento: Um dos 4 finalistas do concurso de melhor Dissertação de Mestrado.
Data: 29 de Julho de 2016.

Aluno: Cristiano de Carvalho Santos.
Orientador: Rosangela Helena Loschi.
Trabalho: Modelos logísticos com classes estendidas de distribuições normais para efeitos aleatórios.
Evento científico: XX Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).
Reconhecimento: 2º lugar do concurso de melhor Dissertação de Mestrado.
Data: 03 de Agosto de 2012.

 

Premiações em Congressos/Concursos Nacionais e Internacionais 

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.

Aluno: Frederico Machado Almeida.
Orientador: Enrico Antônio Colosimo.
Coorientador: Vinícius Diniz 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 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.

 

Prêmio UFMG de Teses de Doutorado: Melhor tese defendida no PPG da Estatística

Aluna: Bárbara da Costa Campos Dias.
Orientador: Flávio Bambirra Gonçalves.
Trabalho: Inferência Bayesiana Exata para Processos de Cox Level-set.
Data da defesa: 03/12/2019.
Ano da indicação: 2019.

Aluno: Pedro Franklin Cardoso Silva.
Orientador: Flávio Bambirra Gonçalves.
Trabalho: On the mathematical foundations of likelihood theory.
Data da defesa: 15/11/2017.
Ano da indicação: 2017.

Aluno: Gustavo Henrique Mitraud Assis Rocha.
Orientadora: Rosangela Helena Loschi.
Trabalho: Modelos de regressão t-Tobit com erros nas covariáveis.
Data da defesa: 07/10/2014.
Ano da indicação: 2015.

Aluno: Thiago Rezende dos Santos.
Orientadora: Glaura da Conceição Franco.
Trabalho: Inferência, previsão e suavização em modelos estruturais Gaussianos e não-Gaussianos.
Data da defesa: 02/03/2012.
Ano da indicação: 2013.

Aluno: Roger William Câmara Silva.
Orientador: Bernardo Nunes Borges de Lima.
Coorientador: Remy de Paiva Sanchis.
Trabalho: Tópicos em percolação de longo alcance.
Data da defesa: 25/02/2011.
Ano da indicação: 2011.