Frederico Monfardini

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• SAMOGY-COSTA, CLAUDIA ISMANIA ; VARELLA-BRANCO, ELISA ; MONFARDINI, FREDERICO ; FERRAZ, HELEN ; FOCK, RODRIGO AMBRÓSIO ; BARBOSA, RICARDO HENRIQUE ALMEIDA ; PESSOA, ANDRÉ LUIZ SANTOS ; PEREZ, ANA BEATRIZ ALVAREZ ; LOURENÇO, NAILA ; VIBRANOVSKI, MARIA ; KREPISCHI, ANA ; ROSENBERG, CARLA ; PASSOS-BUENO, MARIA RITA . A Brazilian cohort of individuals with Phelan-McDermid syndrome: genotype-phenotype correlation and identification of an atypical case. Journal of Neurodevelopmental Disorders , v. 11, p. 13, 2019.

Projetos de pesquisa

• 2013 - 2016

  Modelos Lineares Generalizados Bayesianos para Dados Longitudinais, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Helio dos Santos Migon em 15/02/2018., Descrição: Os Modelos Lineares Generalizados (GLM) foram introduzidos no início dos anos 70, tendo um grande impacto no desenvolvimento da teoria estatística. Do ponto de vista teórico, esta classe de modelos representa uma abordagem unificada de muitos modelos estatísticos, correntemente usados nas aplicações, podendo-se utilizar dos mesmos procedimentos de inferência. Com o avanço computacional das últimas décadas foi notável o desenvolvimento de extensões nesta classe de modelos e de métodos para os procedimentos de inferência. No contexto da abordagem Bayesiana, até a década de 80 utilizava-se de métodos aproximados de inferência, tais como aproximação de Laplace, quadratura Gaussiana e outros. No início da década de 90, foram popularizados os métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (Monte Carlo Markov Chain - MCMC) que revolucionaram as aplicações no contexto Bayesiano. Apesar de serem métodos altamente eficientes, a convergência do algoritmo em modelos complexos pode ser extremamente lenta, o que gera alto custo computacional. Em 2009 surgiu o método de Aproximações de Laplace Aninhadas Integradas (Integrated Nested Laplace Aproximation - INLA) que busca eficiência tanto no custo computacional como na precisão das estimativas. Considerando a importância desta classe de modelos, neste trabalho propõem-se explorar extensões dos MLG para dados longitudinais e recentes propostas apresentadas na literatura para os procedimentos de inferência. Mais especificamente, explorar modelos para dados binários (binomiais) e para dados de contagem (Poisson), considerando a presença de variabilidade extra, incluindo superdispersão e presença de efeitos aleatórios através de modelos hierárquicos e modelos hierárquicos dinâmicos. Além disso, explorar diferentes procedimentos de inferência no contexto Bayesiano, incluindo MCMC e INLA.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Frederico Monfardini - Integrante / Aparecida Doniseti Pires de Souza - Coordenador.

• 2012 - 2013

  Modelos Lineares Generalizados e Aplicações, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Frederico Monfardini - Integrante / Aparecida Doniseti Pires de Souza - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2011 - 2012

  Um Estudo sobre Regressão Logística Aplicado a Dados de Saúde, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Frederico Monfardini - Integrante / Aparecida Doniseti Pires de Souza - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2010 - 2011

  Estudo Introdutório de Prababilidade, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Frederico Monfardini - Coordenador / Aparecida Doniseti Pires de Souza - Integrante.

Prêmios