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Tema: Modelação Conjunta de Dados Longitudinais e de Sobrevivência
11 de outubro de 2023
Pedro Miranda Afonso
está a concluir o seu Doutoramento no departamento de Bioestatística no hospital universitário Erasmus Medical Center (Roterdão, Países Baixos).
Sob a supervisão do Professor Dimitris Rizopoulos e da Doutora Eleni-Rosalina Andrinopoulou, trabalha em modelos conjuntos para dados longitudinais e de sobrevivência.
É coautor da biblioteca R JMbayes2, uma biblioteca para modelos conjuntos.
Sessões Plenárias
Título: The Efron-Petrosian estimator
Jacobo de Uña-Álvarez is Professor in Statistics at the Universidade de Vigo, Galicia, Spain.
His educational background includes a BSc in Mathematics (1995) and a PhD in Mathematical Statistics (1998), both at the University of Santiago de Compostela.
Jacobo’s main research area is nonparametric statistics and goodness-of-fit tests, and their application to Survival Analysis and high-dimensional data,
including multiple testing. Along the years he has collaborated with leading researchers worldwide, his papers appearing in journals like Biometrics, Bernoulli,
Biometrika, Statistical Methods in Medical Research, Statistics in Medicine, Journal of Multivariate Analysis, Journal of Nonparametric Statistics, TEST,
R Journal or Journal of Statistical Software, among many others. He has recently co-authored the monograph The Statistical Analysis of Doubly Truncated Data:
With Applications in R (Wiley, 2022). Jacobo de Uña-Álvarez currently chairs the SiDOR research group and the Biostatistics unit at the Biomedical
Research Center (CINBIO), Universidade de Vigo.
Título: Clustering of Big Data Time Series
Jorge Caiado é doutorado em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão. É Professor de Ciência de Dados,
Econometria e Métodos de Previsão no Instituto Superior de Economia e Gestão (ISEG) e Investigador no Centro de Matemática Aplicada à Previsão e Decisão Económica
(CEMAPRE). Foi Investigador Convidado no Departamento de Estatística da Universidade Carlos III em Madrid (Espanha) e Professor Convidado na Nova Information
Management School (antigo ISEGI). A sua investigação em econometria, finanças, séries temporais, métodos de previsão e software estatístico levou a numerosas
publicações em revistas e livros científicos. É consultor e formador em Data Science para muitas empresas e organizações, incluindo bancos centrais, bancos
comerciais e de investimento, bolsas de valores e comissões de mercados de capitais, gabinetes de estatística e de estudos económicos, empresas de transporte e
logística, empresas na área da saúde e companhias de seguros. É também co-fundador da GlobalSolver - uma startup tecnológica que trabalha com Inteligência Artificial,
Machine Learning & Big Data, distinguida pela União Europeia com o “Selo de Excelência” no âmbito do Horizon 2020 SME instrument. Primeiro lugar do Prémio SICO2007
atribuído pela Spanish IEEE Computational Intelligence Society. Co-inventor da Patente Americana Nº US11334930B2 (publicada em 17/05/2022) “Digital method of
centralising, optimizing and negotiating purchases”.
Título: Time Series Analysis via Network Science
Maria Eduarda Silva, Professora Associada com Agregação na Faculdade de Economia da Universidade do Porto,
é Presidente do Conselho Pedagógico, Diretora do Mestrado em Modelação, Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão e Secretária Geral da Federação das Sociedades
Nacionais Europeias de Estatística, FENStaS. Tem mais de 30 anos de experiência no ensino de Estatística a nível de Licenciatura, Mestrado e Doutoramento. Orientou 11
estudantes de Doutoramento e mais de 35 estudantes de Mestrado. Os interesses de investigação centram-se em Séries Temporais e suas aplicações. Tem desenvolvido trabalho
em séries temporais de contagem, séries temporais censuradas, na caracterização de séries temporais via redes complexas, nowcasting em estatísticas oficiais, análise de
sinais biomédicos e geofísicos e dados ambientais. Tem publicado em revistas internacionais, tem estado envolvida na organização de conferências internacionais e tem
servido como revisora para revistas internacionais. Foi Presidente da Sociedade Portuguesa de Estatística.
Título: Step-Stress Models: Statistical Inference and Optimal Design of Experiments
Maria Kateri is professor of Statistics and Data Science at the RWTH Aachen University, Germany. She holds
a Diploma in Mathematics from the University of Ioannina (Greece), a M.Phil in Statistics and Modelling Science from the University of Strathclyde in Glasgow, UK, and a
PhD in Mathematics from the University of Ioannina. She has served as assistant and associate professor at the Department of Statistics and Insurance Science of the
University of Piraeus, Greece, and as associate professor at the Department of Mathematics of the University of Ioannina. Her expertise is mainly in the areas of
categorical data analysis and reliability. She has contributed to the analysis of contingency tables and to modelling of ordinal data, employing tools of statistical
information theory, algebraic statistics and Bayesian approaches. Moreover, she works on accelerated life testing under censoring, being also involved in Engineering
Applications. Since 2017 she is Editor of Metrika.
