Josemar Rodrigues

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Produções bibliográficas

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• RODRIGUES, J. . Ensino da Amostragem Na Graduacao Em Estatistica. In: VII SIMPOSIO NACIONAL DE PROBABILIDADE E ESTATISTICA CAMPINAS - SP, 1986, Campinas. CAMPINAS, SAO PAULO, BRASIL. p. 0-0.

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• RODRIGUES, J. ; MILAN, L. A. ; LEITE, J. G. . A bayesian analysis for estimating the number of species in a population using nonhomogeneous Poisson process. In: TIES/SPRUCE 2000, 2000, Sheffield. Abstracts, 2000. p. 31-32.

• RODRIGUES, J. . Inferência Bayesiana Para O Número de Espécies Em Uma População Animal. In: 6A. ESCOLA DE MODELOS DE REGRESSÃO, 1999. RESUMOS. BRASÍLIA.

• RODRIGUES, J. . Inferência Bayesiana utilizando densidades a priori com dados ampliados. In: 5o. Encontro Brasileiro de Estatísticas Bayesianas, 1999, Campinas, 1999.

• RODRIGUES, J. ; LEITE, J. G. . Análise Bayesiana Para Dados Angulares. In: 13O. SINAPE, 1998. RESUMOS. CAXAMBÚ.

• RODRIGUES, J. . Bayesian Analysis For The Accelerated Life Tests With Informative Prior Distributions Obtained From Fixed Stresses. In: SIXTH VALENCIA MEETING ON BAYESIAN STATISTICS, 1998. RESUMOS. LAS FUENTES-ESPANHA.

• RODRIGUES, J. . Regressão Exponencial Bayesiana Para Dados Clínicos. In: IV- ENCONTRO BRASILEIRO DE ESTATÍSTICAS BAYESIANAS, 1997. RESUMOS. CAXAMBÚ.

• RODRIGUES, J. . Alguns Modelos Bayesianos Aplicados A Confiabilidade de Software. In: 12o Sinape, 1996. Anais do 12o. Sinape. Caxambú.

• RODRIGUES, J. . Bayesian solutions to selection problems using weighted loss functions. In: 4a. Escola de Modelos de Regressão, 1995, Aguas da Prata, 1995.

• RODRIGUES, J. . Uma medida de não normalidade aplicada a Inferência Bayesiana. In: Colóquio Brasileiro de Matemática, 1995, Rio de Janeiro, 1995.

• RODRIGUES, J. . The Kalman Filter Model For The Finite Population. In: II CONGRESSO NACIONAL DE ESTADISTICA LIMA - PERU, 1993, Lima. LIMA, PERU, 1993. p. 0-0.

• RODRIGUES, J. . Diagnostic Of Convergence Of Rao Blackwellized Estimate Of The Marginal Density Via Calibrated Measures. In: 5a. Escola de Modelos de Regressão, 1988, Campos de Jordão. Resumos da 5a. Escola de Regressão. Campos de Jordão, 1988.

• RODRIGUES, J. . Bayesian superposition of pure-birth destructive cure processes for tumor latency. 2018. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• RODRIGUES, J. . Teoria unificada de analisis de sobrevivencia. 2008. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

• CASTRO, M. ; CANCHO, V. G. ; RODRIGUES, J. . A note on a unified approach for cure rate model. 2008 (Submetido a JPBS) .

• CANCHO, V. G. ; CASTRO, M. ; RODRIGUES, J. . A flexible model for survival data with cure rate: A Bayesian approach. 2008 (Submetido JApplStats) .

• RODRIGUES, J. ; CANCHO, V. G. ; CASTRO, M. ; LOUZADA NETO, F. . A unified theory for cure rate models. 2008 (Submetido a SPL ( em revisão)) .

• RODRIGUES, J. . Bayesian Estimation of the Weibull Scale Parameters with Unkown Shape parameters under Weighted Loss Functions. 2004 (submetido a Statistics) .

• RODRIGUES, J. ; HARUMI, M. T. . Inferência Bayesiana par o modelo de Weibull com difrentes funções de perda. 2003 (Relatório Técnico) .

• RODRIGUES, J. ; LEITE, J. G. ; MILAN, L. A. ; ROSSI, R. M. . Estimação Bayesiana par o tamanho de uma população multinomial incompleta: Uma aplicação bayesiana. 2003 (submetido a Revista Brasileira de Estatística) .

Projetos de pesquisa

• 2024 - 2024

  Modelos Espaciais em Dados de Área para Dados de Contagem com priori penalizada, Descrição: A ideia deste projeto é basicamente especificar a priori de complexidade penalizada que utilizaremos para o ajuste do modelo espacial com dados de contagem.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / Davi Sousa Silva - Integrante.

• 2024 - 2024

  Priori Penalizada pela Complexidade para Modelos de Volatilidade Estocastica na Media com Parâmetros Variáveis, Descrição: Modelos de previsão bem-sucedidos encontram um equilíbrio entre parcimônia e flexibilidade. Este equilíbrio é frequentemente alcançado através do uso de prioris de redução adequadas, que penalizam a complexidade do modelo, ao passo que recompensam seu ajuste. A proposta deste projeto é realizar um estudo de inferência Bayesiana em Modelos de Volatilidade Estocástica na Média com Parâmetros Vari.aveis, explorando sua aplicabilidade e capacidade preditiva no contexto de séries financeiras. Além disso, objetiva-se utilizar o método iterativo de Monte Carlo Hamiltoniano (HMC) com o auxílio do pacote RStan, disponível na linguagem R.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / Bruno E. Holtz - Integrante.

• 2024 - 2024

  Bayesian Inference with Spatial Autoregressive Model, Descrição: We introduce the Penalized Complexity Prior (PCP) in the Spatial Autoregressive Model (SAR) for the spatial correlation parameter within a Bayesian framework. We outline the steps involved in formulating the basic model from the complex spatial model, obtaining the Kullback-Leibler divergence, and proposing a weakly informative prior for the correlation parameter associated with penalization. Additionally, we establish weakly informative priors for the regression parameters and the variance associated with the model. Furthermore, Jeffreys prior is proposed as an objective prior for the correlation parameter.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / Jorge Bazan - Integrante / Victorr Eduardo Lachos Olivares - Integrante.

• 2023 - 2024

  Bayesian trivariate spatial modeling of malnutrition in Nigeria, Descrição: Protein energy malnutrition is highly prevalent among children, caused by persistent illnesses linked to poor medical results, hunger and improper feeding or psychological conditions. It can lead to the impaired physical growth, cognitive and intellectual impairments, growth retardation, increased morbidity and mortality, reduced productivity, among other adverse consequences. The study aims to geographically represent the prevalence of the three indicators of the protein-energy malnutrition and identify the factors contribut- ing to the slow recovery among children under the age of five in Nigeria. It also seeks to examine the prior sensitivity of the posterior distribution of the Bayesian hierarchical linear mixed model, with a multivariate conditional autoregressive model estimated using an Integrated Nested Laplace Approximation (INLA). A secondary data obtained from the Demographic and Health Survey (DHS) for the period 2018 which com- prises of six (6) geopolitical zones and thirty#8722;six states plus Federal Capital Territory (FCT) in Nigeria was used. The study, therefore, explains how Bayesian hierarchical model is used to incorporate spatial effects by including spatially structured effects and the distribution of the effects after observing the data is represented by the posterior distribution. Results showed that children from the Northern part of Nigeria, particularly the North East and the North West have high prevalence of the protein-energy malnutrition.This suggests that geographical locations plays a pivotal role in child malnutrition, reflecting the spatial disparities in socioeconomic development within the regions. The joint prevalence of the protein-energy malnutrition was suggested to prior sensitivity and the study concluded that the data is not sensitivity to prior assumption. Thus, the study suggested that policymakers should prioritize the implementation of comprehensive nutrition education and awareness campaigns across communities, schools, and healthcare facilities.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / Oluwafummilayo A. Dawodu - Integrante.

• 2023 - Atual

  Deep Cure Rate Models: A Flexible Class with Calibration-Guided Evaluation, Descrição: This paper generalizes the promotion cure rate model with unstructured variablesusing neural networks. We assume the competing causes to follow a Modified PowerSeries Distribution, which includes distributions such as Borel, Restricted GeneralizedPoisson, Negative Binomial, and Haight, all as special cases. Estimation is performedby Expectation Maximization algorithm. Simulation studies are performed to examinethe performance of the estimation method and also to evaluate the effects of modelmisspecification of the MPS distribution. We propose a new approach on the openproblem of evaluating cure models with complex likelihood structures, such as themodels with neural network components, by considering the Penalized Expected CalibrationError (PECE). We conclude with an application on a subset of the OASIS-3Alzheimers diagnosis dataset.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / Cancho, Vicente G. - Integrante / Balakrishnan, Narayanaswamy - Integrante / Adriano Nakamura - Integrante / Natan H. Silva - Integrante.

• 2023 - Atual

  Deep Cure Rate Models: A Flexible Class with Calibration-Guided Evaluation, Descrição: This paper generalizes the promotion cure rate model with unstructured variablesusing neural networks. We assume the competing causes to follow a Modified PowerSeries Distribution, which includes distributions such as Borel, Restricted GeneralizedPoisson, Negative Binomial, and Haight, all as special cases. Estimation is performedby Expectation Maximization algorithm. Simulation studies are performed to examinethe performance of the estimation method and also to evaluate the effects of modelmisspecification of the MPS distribution. We propose a new approach on the openproblem of evaluating cure models with complex likelihood structures, such as themodels with neural network components, by considering the Penalized Expected CalibrationError (PECE). We conclude with an application on a subset of the OASIS-3Alzheimers diagnosis dataset.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / Cancho, Vicente G. - Integrante / Balakrishnan, Narayanaswamy - Integrante / Adriano Nakamura - Integrante / Natan H. Silva - Integrante.

• 2023 - Atual

  A Bayesian analysis in Garch models with asymmetric and asymmetric residual distributions, Descrição: Este trabalho tem como objetivo o estudo e a resolução de um problema de análise estatística envolvendo os princípios da inferência Bayesiana. Mais especificamente, será proposta uma generalização dos resultados obtidos por Hao et al.. No artigo original, foi desenvolvida uma metodologia Bayesiana para a determinação de observações influentes considerando o modelo GARCH com inovações normalmente distribuídas usando a diver- gência de Kullback-Leibler. Ao longo do desenvolvimento do projeto, tem-se o interesse de expandir a proposta do artigo original através do uso de diferentes medidas de divergência baseadas em funções convexas #968; e da proposta de aplicação da mesma metodologia para o contexto do modelo GARCH cujas inovações tem distribuição Normal assimétrica. A teoria desenvolvida é testada através de estudos de simulação e de uma aplicação a dados reais, correspondentes a séries de retornos de despesas de municípios do estado de São Paulo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / Adriano Nakamura - Integrante / Natan H. Silva - Integrante.

• 2021 - Atual

  Network biology: Long-Term Survival Analysis from an interconnectivity perspective, Descrição: One of the main purpose of the network biology is the investigation of the protein interactions in a cell where proteins are nodes and their interactions are edges ( connectivity property )\citep{Kovacs2019}. It was discovered the proteins or genes with high degrees of connectedness ( called hub, influencer node or biological marker in a given network) are crucial for survival of cancer patients \citep{Hyunjeong2013}. In anticancer therapy these hubs must be eliminated to control the cancer cells. Motivated by this fact, we will try to answer the following question not addressed up to now in long-term survival analysis \citep{rodrigues2008}: How can we understand the global impact of the interactions of damaged proteins (risk factors) on the lifetime and cure fraction of the cancer patients? The problem will be approached from a network biology perspective addressed in \cite{barabasi2004,barabasi2016} and \cite{Charpentier2019}. Since the nodes ( genes or proteins) interact each other, we believe that including the interconnectivity between them in the cure rate models is a new and best way to understand the human disease and how to formulate an efficient cancer treatment. This work will be focalized on two cure rate models from the complex network perspective: the random promotion (Poisson case) and scale-free cure rate models.. , Situação: Desativado; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / N. Balakrishnan - Integrante / Adriano Nakamura - Integrante / Jonathan K. J. Vasquez - Integrante.

• 2021 - Atual

  Two-stage binomial model for Bayesian hypothesis testing of COVID-19 disease using historical data, Descrição: The objective of this proposal is to formulate a simple two-stage binomial model to develop Bayesian hypothesis testing to determine whether there is enough statistical evidence in favor of herd-immunity/self-isolation for the coronavirus pandemic. The power prior and the methodology on controlling the power of the test and Bayesian type error I developed by \cite{Ibrahim2015} will be addressed for this specific problem, as well as, to estimate the incubation period of the coronavirus disease (COVID-19). The power distribution is an informative prior formulated from historical data which has been used with success in clinical trails. A simulation study to investigate the impact of the historical data on the testing procedures based on current data and an application with the real Covid-19 data will be considered during the developing of this research. We hope the results of this proposal can be useful as a guideline for the decision makers to save lives.. , Situação: Desativado; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador.

• 2019 - 2024

  Modelo de regressão destrutivo Waring Generalizado com taxa de cura e decomposição da variância, Descrição: A finalidade deste trabalho é formular um modelo de longa duração em dois estágios onde o tempo de vida de um paciente depende internamente de um mecanismo destrutivo dos fatores de risco responsáveis pela sua sobrevivência com uma taxa cura personalizada. O número de fatores de risco é um efeito aleatório latente que expressa o comportamento heterogêneo dos pacientes em relação ao risco básico da população conhecido na literatura recente como fragilidade discreta. Esta fragilidade está diretamente conectada ao fenômeno de superdispersão e o mecanismo destrutivo dos fatores de risco.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / Cancho, Vicente - Integrante / Balakrishnan, Narayanaswamy - Integrante / Jonathan Kevin Jordan Vasquez - Integrante.

• 2017 - 2024

  Modelos multivariados para repostas limitadas via cópulas elípticas, Descrição: Introduzir modelos de regressão multivariados mais flexiveis com estrutura de dependência via cópulas elipticas para dados limitados. Abordagem inferencial Bayesiana aplicada a dados reais. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / Cancho, Vicente - Integrante / Balakrishnan, Narayanaswamy - Integrante / Jorge Bazan - Integrante / Adriano Nakamura - Integrante.

• 2017 - 2019

  Series temporais para dados discretos, Descrição: Formular novos modelos do tipo INAR(1) e procedimentos para obter distribuções de probabildades para "innovation variable". Estudar a uitlização dos modelos INAR(1) em Análise de Sobrevivência de Longa duracão e pesquisas de mercado varejista.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / N. Balakrishnan - Integrante / Marcelo Bourguignon1 - Integrante / Manoel Santos-Neto - Integrante.

• 2016 - 2020

  Algumas generalizações do modelo de cura Poisson, Descrição: Nesta linha de pesquisa pretendemos formular algumas generalizações do modelo de cura Poisson utilizando os seguintes processos de renovação que biológicamente associem a dispersão ao risco das varia ́veis de renovação: ? Processo renovacão de Mittag-Lefler no intervalo [0, 1] (Seetha Lekshmi & Thrippu- nithura, 2012; Jose & Abraham, 2011). ? Processo de renovação gama no intervalo [0, 1] (Seetha Lekshmi & Thrippunithura, 2012; Winkelmann, 1995; Parzen, 1962). ? Processo de renovação Weibull no intervalo[0,1] (SeethaLekshmi&Thrippunithura, 2012; McShane & FaderSource, 2008).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / Cancho, Vicente - Integrante / Balakrishnan, Narayanaswamy - Integrante / Adriano Nakamura - Integrante.

• 2009 - 2016

  Formulação de modelos unificados em Análise de Sobrevivência, Descrição: Construção de modelos alternativos em Análise de Sobrevivência com interpretação biológica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / Castro, M. - Integrante / Cancho, Vicente - Integrante / Borges, P. - Integrante / Balakrishnan, Narayanaswamy - Integrante / Jorge Bazan - Integrante.

• 2008 - 2009

  Teoria Unificada de Longa Duração, Descrição: Neste projeto estaremos interessados exclusivamente em dados m´edicos. A teoria proposta ir´a unificar a AS com os modelos cl´assicos de Berkson & Gage (1952) e Boag (1949) e os modelos mais recentes de longa dura¸c?ao (Chen et al., 1999; Yakovlev & Tsodikov, 1996). Em particular, neste projeto ser?ao utilizados procedimentos de mv e bayesianos para a an´alise de dados m´edicos relacionados com a ocorr?encia de tumor dentro do contexto de AS e ASLD. 1. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador / Mario de Castro - Integrante / Vicente G. Cancho - Integrante / Vera Lucia D. Tomazella - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1

• 2005 - 2007

  Inferência Bayesiana para distribuições normais assimétricas, Descrição: O objetivo principal do projeto é desenvolver uma metodologia bayesiana para modelos com erros nas variáveis e mistos supondo distribuições normais assimétricas. Neste sentido desenvolvemos: ? Um modelo de regressão condicional quando o valor real da covariada é positivo. ? Extenção do modelo de regressão condicional quando a covariada é um vetor. ? Formulação de um modelo misto assimétrico no contexto de Sahu/Dey/Branco (2003) para dados preteste/postest. Estes resultados foram apresentados em encontros nacionais e internacionais gerando vários artigos publicados ou submetidos em periódicos nacionais e internacionais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Josemar Rodrigues - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 2

Prêmios