Guido Alberti Moreira

Doutorado em Ciências Estatísticas pela UFRJ em 2020. Entre 2009 e 2016, trabalhou como estatístico, inclusive na empresa de consultoria Bayes Forecast, utilizando inferência Bayesiana para previsões de séries temporais. Seu projeto de doutorado foi aplicado à ecologia e a distribuição das espécies através de Processos Poisson no plano. Durante o projeto, desenvolveu uma interface entre as linguagens R e Ox para a execução dos cálculos necessários. Coordenador do grupo de software do projeto CovidLP, também desenvolveu o pacote em R bayesPO, lançado em conjunto com seu artigo na Annals of Applied Statistics em decorrência da tese de doutorado. Tem pos-doc na UFMG no projeto CovidLP. Faz atualmente pós doutorado na Universidade do Minho no projeto PREFERENTIAL.

Informações coletadas do Lattes em 22/03/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Estatística

2016 - 2020

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Logistic modelling of point process: a Bayesian approach for presence-only data
Dani Gamerman. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Point Process; Presence-only; Spatial Statistics; Bayesian Analysis; Species Distribution Model.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Biológicas / Área: Biologia Geral / Subárea: Ecologia. Setores de atividade: Atividades ligadas ao patrimônio cultural e ambiental.

Mestrado em Estatística

2006 - 2009

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Dynamic Models for Cycle Estimation: A Study on Data Generation and Fit, Ano de Obtenção: 2009
Marina Silva Paez.Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Dynamic Models; Bayesian Inference; Economic Cycle Estimation; Spectral Analysis.Grande área: EngenhariasGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística / Especialidade: Inferência Paramétrica. Setores de atividade: Outras atividades profissionais, científicas e técnicas.

Graduação em Estatística

2001 - 2006

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Pós-doutorado

2021

Pós-Doutorado. , Universidade do Minho, UMINHO, Portugal. , Bolsista do(a): Fundação da Ciência e Tecnologia, FCT, Portugal. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra

2020 - 2020

Pós-Doutorado. , Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil. , Bolsista do(a): Fundação de Desenvolvimento da Pesquisa, FUNDEP, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Formação complementar

2003 - 2003

Conceitos Básicos de Computação Gráfica. , Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada, IMPA, Brasil.

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Francês

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Pouco.

Alemão

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Japonês

Fala Pouco.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatísica Espacial.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Probabilidade e Estatística Aplicadas.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Inferência Paramétrica.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Séries Temporais.

Participação em eventos

14º Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana.Logistic Modelling of Point Process: A Bayesian Approach for Presence-only Data. 2018. (Encontro).

2018 ISBA World Meeting. Logistic Modelling of Point Process: A Bayesian Approach for Presence-only Data. 2018. (Congresso).

International Statistical Ecology Conference. Logistic Modelling of Point Process: A Bayesian Approach for Presence-only Data. 2018. (Congresso).

International Statistical Ecology Conference. Modelling detection probability using a new link function in interval-censored detection. 2018. (Congresso).

Produções bibliográficas

SCHMIDT, ALEXANDRA M. ; CONCEIÇÃO, MA. DE FÁTIMA DA G. ; MOREIRA, GUIDO A. . Investigating the sensitivity of Gaussian processes to the choice of their correlation function and prior specifications. Journal of Statistical Computation and Simulation (Print) , v. 78, p. 681-699, 2008.
GAMERMAN, D. ; PAIVA, T. ; MOREIRA, GUIDO A. ; FREITAS, J. . Overview of the book. In: Dani Gamerman; Marcos O. Prates; Thais Paiva; Vinicius D. Mayrink. (Org.). Building a Platform for Data-Driven Pandemic Prediction. 1ed.Londres: Chapman and Hall/CRC, 2021, v. 1, p. 3-15.
MOREIRA, GUIDO A. ; FREITAS, J. ; GAMERMAN, D. . Data distributions. In: Dani Gamerman; Marcos O. Prates; Thais Paiva; Vinicius D. Mayrink. (Org.). Building a Platform for Data-Driven Pandemic Prediction. 1ed.Londres: Chapman and Hall/CRC, 2021, v. 1, p. 53-73.
MOREIRA, GUIDO A. ; PEDROSO, R. C. ; GAMERMAN, D. . Review of Bayesian Inference. In: Dani Gamerman; Marcos O. Prates; Thais Paiva; Vinicius D. Mayrink. (Org.). Building a Platform for Data-Driven Pandemic Prediction. 1ed.Londres: Chapman and Hall/CRC, 2021, v. 1, p. 93-109.
PRATES, M. O. ; MOREIRA, GUIDO A. ; BIANCHI, M. C. C. ; MAGALHAES, D. F. ; MENEZES, T. P. . PandemicLP package: Basic functionalities. In: Dani Gamerman; Marcos O. Prates; Thais Paiva; Vinicius D. Mayrink. (Org.). Building a Platform for Data-Driven Pandemic Prediction. 1ed.Londres: Chapman and Hall/CRC, 2021, v. 1, p. 277-313.
PRATES, M. O. ; MOREIRA, GUIDO A. ; BIANCHI, M. C. C. ; MAGALHAES, D. F. ; MENEZES, T. P. . Advanced settings: The pandemic_model function. In: Dani Gamerman; Marcos O. Prates; Thais Paiva; Vinicius D. Mayrink. (Org.). Building a Platform for Data-Driven Pandemic Prediction. 1ed.Londres: Chapman and Hall/CRC, 2021, v. 1, p. 315-331.
MOREIRA, GUIDO A. ; FREITAS, J. ; NASCIMENTO, L. ; PEDROSO, R. C. . Modelling specific data features. In: Dani Gamerman; Marcos O. Prates; Thais Paiva; Vinicius D. Mayrink. (Org.). Building a Platform for Data-Driven Pandemic Prediction. 1ed.Londres: Chapman and Hall/CRC, 2021, v. 1, p. 75-91.
MOREIRA, GUIDO A. ; GAMERMAN, D. . Analysis of presence-only data via exact Bayes, with model and effects identification. Annals of Applied Statistics , 2022.
MOREIRA, GUIDO A. . Building a Platform for Data-Driven Pandemic Prediction: From Data Modelling to Visualisation - The CovidLP Project. 2021. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
MOREIRA, GUIDO A. ; GAMERMAN, D. . Logistic modeling of point process: a Bayesian approach for presence-only data. 2021. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
MOREIRA, GUIDO A. ; GAMERMAN, D. . Logistic modeling of point process: a Bayesian approach for presence-only data. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
MOREIRA, GUIDO A. . Incluindo sobre-dispersão e múltiplas curvas no modelo de previsão de COVID19. 2020. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
MOREIRA, GUIDO A. . Modelagem estatística para análise de dados presence-only em Ecologia. 2020. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
MOREIRA, GUIDO A. . Logistic modeling of point process: a Bayesian approach for presence-only data. 2020. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
MOREIRA, GUIDO A. ; GAMERMAN, D. . Logistic modeling of point process: a Bayesian approach for presence-only data. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
MOREIRA, GUIDO A. ; GAMERMAN, D. . LOGIT-LINEAR MODELLING OF POISSON POINT PROCESS: A BAYESIAN OPTION FOR PRESENCE-ONLY TYPE DATA. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
MOREIRA, GUIDO A. ; GAMERMAN, D. . LOGISTIC MODELLING OF POINT PROCESS: A BAYESIAN APPROACH FOR PRESENCE-ONLY DATA. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
MOREIRA, GUIDO A. ; MIGON, H. S. . Modelo Dinâmico Generalizado de Crescimento Amortecido com Erros Autorregressivos: Aplicações Econométricas.. 2005. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
MOREIRA, GUIDO A. ; CONCEIÇÃO, MA. DE FÁTIMA DA G. ; SCHMIDT, ALEXANDRA M. . Investigando a Sensibilidade dos Processos Espaciais Gaussianos à Especificação da Função de Correlação e Distribuições a priori dos Parâmetros nela Envolvidos. 2004. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
CONCEIÇÃO, MA. DE FÁTIMA DA G. ; MOREIRA, GUIDO A. ; SCHMIDT, ALEXANDRA M. . Investigando o Comportamento de Partículas em Suspensão numa Região da Cidade do Rio de Janeiro. 2004. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
MOREIRA, GUIDO A. ; CONCEIÇÃO, MA. DE FÁTIMA DA G. ; SCHMIDT, ALEXANDRA M. . Investigando a Sensibilidade dos Processos Espaciais Gaussianos às Especificações da Função de Correlação e Distribuições a priori dos seus Parâmetros. 2004. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
MOREIRA, GUIDO A. ; CONCEIÇÃO, MA. DE FÁTIMA DA G. ; SCHMIDT, ALEXANDRA M. . Investigating the Sensibility of a Gaussian Process to the Specification of its Correlation Function and Prior Specifications. 2004. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
MOREIRA, G. A. ; SOLANO, P. M. C. ; COSWOSCK, F. A. . Um Modelo Preditivo para Epidemia de Arboviroses: Políticas Preventivas para Saúde Pública 2019 (Em produção).
MOREIRA, G. A. ; GAMERMAN, D. . Logistic Modelling of Point Process: A Bayesian Approach for Presence-only Data 2019 (Em produção).

Outras produções

bayesPO. 2021.

MOREIRA, GUIDO A. ; CARVALHO, L. M. . sumR. 2021.

MOREIRA, GUIDO A. ; BIANCHI, M. C. C. ; MAGALHAES, D. F. ; MENEZES, T. P. ; PRATES, M. O. . PandemicLP. 2020.

Prêmios

2018

Best oral comunication in the XIV Brazilian Meeting of Bayesian Statistics, International Society for Bayesian Analysis.

2004

Best Scientific Initiation work in the XXVI Jornada de Iniciação Científica da UFRJ, Federal University of Rio de Janeiro.

Histórico profissional

Experiência profissional

2013 - 2016

Bayes Forecast - Sistemas de Atenção Dinâmica, Bayes Forecast

Vínculo: , Enquadramento Funcional: Analista Sênior, Carga horária: 40

Outras informações:
Trabalhou com consultoria para clientes como Coca-Cola e Oi.

Atividades

03/2013 - 04/2016
Pesquisa e desenvolvimento, Modelagem de dados.,Linhas de pesquisa

2009 - 2013

Ágora Corretora

Vínculo: , Enquadramento Funcional: Analista Júnior, Carga horária: 40

Outras informações:
Trabalhou como analista de Database Marketing, com análise de perfil de clientes.

2018 - 2020

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor substituto, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Professor substituto de estatística pelo Instituto de Matemática.