Artigos publicados:

  • SANTOS, CRISTIANO C.; LOSCHI, ROSANGELA H. Semi-parametric Bayesian models for heterogeneous degradation data: An application to Laser data. RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY, v. 202, p. 107038, 2020. (Link)
  • SANTOS, CRISTIANO C.; LOSCHI, ROSANGELA H. Maximum likelihood estimation and parameter interpretation in elliptical mixed logistic regression. TEST, v. 26, p. 209-230, 2017. (Link)
  • SANTOS, CRISTIANO C.; LOSCHI, ROSANGELA H. EM-Type algorithms for heavy-tailed logistic mixed models. JOURNAL OF STATISTICAL COMPUTATION AND SIMULATION, v. 87, p. 2940-2961, 2017. (Link)
  • SANTOS, CRISTIANO C.; LOSCHI, ROSANGELA H. ; ARELLANO-VALLE, REINALDO B. Parameter Interpretation in Skewed Logistic Regression with Random Intercept. Bayesian Analysis, v. 8, p. 381-410, 2013. (Link)
  • Loschi, R. H. ; SANTOS, C. C. ; Arellano-Valle, R. B. Test procedures based on combination of Bayesian evidences for $H0$. Brazilian Journal of Probability and Statistics, v. 26, p. 450-473, 2012. (Link)

Artigo em anais de congressos:

  • PINTO, LETÍCIA PEREIRA ; SANTOS, CRISTIANO DE CARVALHO ; LOSCHI, Rosangela Helena . UM MODELO IDENTIFICÁVEL PARA DADOS DE DEGRADAÇÃO QUANDO UNIDADES OPERAM EM CONDIÇÕES DISTINTAS. In: XIX Simpósio de Pesquisa Operacional & Logística da Marinha, 2020, Rio de Janeiro. Simpósio de Pesquisa Operacional e Logística da Marinha - Publicação Online. São Paulo: Editora Blucher, 2019. p. 2849. (pdf)

Capítulo de livro:

  • SANTOS, CRISTIANO C.; LOSCHI, ROSANGELA H. Some Aspects of Bayesian Inference in Skewed Mixed Logistic Regression Models (Chapter 27). In: Satyanshu K. Upadhyay, Umesh Singh; Dipak K. Dey, Appaia Loganathan. (Org.). Current Trends in Bayesian Methodology with Applications. 1ed.New York: Chapman and Hall/CRC Press- Taylor & Francis Group, 2015, v. , p. 563-584. (google books)

Dissertação e tese:

  • Dissertação: Modelos logísticos com classes estendidas de distribuições normais para os efeitos aleatórios (Biblioteca digital)
  • Tese: Inferência e interpretação de parâmetros em classes mais flexiveis de modelos logísticos (Biblioteca digital)