Florencia Graciela Leonardi
Professora Associada do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo. Possui Bacharelado em Ciências Matemáticas, obtido em 2002 na Faculdade de Ciências Exatas e Naturais da Universidade Nacional de Mar del Plata, Argentina, e Doutorado em Bioinformática, obtido em 2007 na Universidade de São Paulo. Foi bolsista de Pós-Doutorado no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (entre 2007 e 2008) e no Instituto Federal Suíço de Tecnologia - ETHZ (entre 2014 e 2015). Em 2013 recebeu o prêmio L'Oréal-UNESCO-Academia Brasileira de Ciências "Para mulheres na ciência", na área de Matemática. Atua na área geral de Probabilidade e Estatística, com ênfase nas linhas de pesquisa de Processos Estocásticos, Bioestatística e Aprendizagem Estatística. É membro eleita do International Statistical Institute e foi presidente do Comité Regional Latinoamericano da Sociedade Bernoulli no período 2019-2021.
Informações coletadas do Lattes em 04/11/2022
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Bioinformática
2003 - 2007
Universidade de São Paulo
Título: Cadeias estocásticas parcimoniosas com aplicações à classificação e filogenia das seqüências de proteínas
Orientador: Jefferson Antonio Galves e Hugo Aguirre Armelin
, Ano de obtenção: 2007. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: cadeias estocásticas parcimoniosas; classificação de proteínas; análise filogenética de proteínas; velocidade de convergencia de algoritmos.
Graduação em Bacharelado em Matemática
1999 - 2002
Fac. de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad Nacional de Mar del Plata
Título: Propiedades de Riesz Multiwavelets Generadas por Análisis de Multiresolución
Orientador: Prof. Dr. Horacio A. De Pasquale
Bolsista do(a): Universidad Nacional de Mar del Plata - Proyecto FOMEC, UNMDP, Argentina.
Pós-doutorado
2017
Livre-docência. , Universidade de São Paulo, USP, Brasil. , Título: Inferência para processos estocásticos de memória variável, Ano de obtenção: 2017.
2014 - 2016
Pós-Doutorado. , Swiss Federal Institute of Technology Zurich, ETH Zurich, Suiça. , Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra, Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística / Especialidade: Regressão e Correlação. , Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística / Especialidade: Análise Multivariada.
2007 - 2008
Pós-Doutorado. , Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, IME-USP, Brasil. , Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra, Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Probabilidade. , Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Probabilidade e Estatística Aplicadas.
Formação complementar
2018 - 2018
Researcher Connect Course. (Carga horária: 24h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Francês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística/Especialidade: Inferência em Processos Estocásticos.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Probabilidade/Especialidade: Processos Estocásticos Especiais.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Probabilidade e Estatística Aplicadas.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Bioinformática.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Aprendizagem Estatística.
Organização de eventos
LEONARDI, F. ; Garcia, N. L. . Sessão temática "Inferência estatística para processos complexos". 2022. (Outro).
LEONARDI, F. ; Rodríguez, D. ; Llop, P. . Sessão temática de Estatística Matemática no VI Congresso Latinoamericano de Matemáticos. 2021. (Outro).
LEONARDI, F. ; Sued, M. . Sessão temática de Estatística na Reunión Anual de la Unión Matemática Argentina. 2020. (Outro).
LEONARDI, F.G. ; Dias, R. . Sessão temática "Aprendizagem estatística em alta dimensão" - 32 Colóquio Brasileiro de Matemática. 2019. (Outro).
LEONARDI, F.G. . Sessão temática "Statistical Model Selection". 2019. (Outro).
Branco, M. D. ; LEONARDI, F. ; Giampaoli, V. ; Harnik, S. B. ; Campos, A. ; Castro, T. . 2do Encontro da Pós-Graduação em Estatística do IME-USP. 2018. (Outro).
LEONARDI, F. ; Gallo, A. . Sessão temática "Processos Estocásticos e Aplicações" - III Congresso Brasileiro de Jovens Pesquisadores em Matemática Pura, Aplicada e Estatística. 2018. (Outro).
Giampaoli, V. ; LEONARDI, F. ; Branco, M. D. ; Harnik, S. B. . 1ro Encontro da Pós-Graduação em Estatística do IME-USP. 2017. (Outro).
Galves, A. ; Garcia, J. ; Oliveira, R.I. ; LEONARDI, F. . Jorma's Razor 2 - Workshop on chains and systems with interactions of variable range. 2011. (Congresso).
LEONARDI, F. ; Coletti, C. ; Garcia, J. . 6to Encontro Regional de Probabilidade e Estatística Matemática. 2009. (Congresso).
Participação em eventos
Latin American and Caribbean Workshop on Mathematics and Gender.Statistical Inference for the Stochastic Block Model. 2022. (Oficina).
Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.Detecção de pontos de mudança para a identificação de ilhas de homozigose. 2022. (Simpósio).
63rd ISI World Statistics Congress. Estimation and model selection for mixing graphical models. 2021. (Congresso).
Bernoulli IMS 10th World Congress in Statistics and Probability. Consistent change-point detection for general distributions. 2021. (Congresso).
VI Congresso Latinoamericano de Matemáticos. Structure recovery for partially observed discrete Markov random fields on graphs. 2021. (Congresso).
VII Encontro Baiano de Estatística.Detecção de estruturas de dependência em processos estocásticos. 2020. (Encontro).
32 Colóquio Brasileiro de Matemática. Aprendizagem estatística em alta dimensão. 2019. (Congresso).
Theory and Practice in Machine Learning and Computer Vision Workshop. ICERM.Change point detection for high-dimensional regression. 2019. (Oficina).
XV CLAPEM. Strong structure recovery for partially observed discrete Markov random fields on graphs. 2019. (Congresso).
CIMPA School and X Escuela Santaló.Some new results on the model selection problem for the Stochastic Block Model. 2018. (Encontro).
Internation Congress of Mathematicians ICM 2018. Statistical inference for sparse binary chains of unbounded memory. 2018. (Congresso).
Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE.Estatística para Dados em Alta Dimensão. 2018. (Simpósio).
Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE.Computationally efficient change point detection for high-dimensional regression. 2016. (Simpósio).
XX Escola Brasileira de Probabilidade. Neighborhood selection for discrete Markov random fields on graphs. 2016. (Congresso).
ISNPS Meeting 2015 "Bioscience, Medicine and novel Non-Parametric Methiethods".A Non-Parametric Test of Hypotheses for Random Graph Distributions and the Discrimination of EEG Brain Networks. 2015. (Encontro).
37th Conference on Stochastic Processes and Their Applications. Infinite and variable range models. 2014. (Congresso).
3rd Indo-Brazilian Symposium in Mathematics.The Smallest Maximizer Criterion for context tree selection. 2012. (Simpósio).
IV Congreso Latinoamericano de Matemáticos. Non-parametric inference for functionals of stochastic processes. 2012. (Congresso).
Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE).A variable range Markov random field model to find SNPs dependence windows. 2012. (Simpósio).
Workshop on chains and systems with interactions of variable length.A unifying approach of algorithms for context tree selection. 2011. (Oficina).
13a Escola Brasileira de Probabilidade. Context tree selection and linguistic rhythm retrieval from written texts. 2009. (Congresso).
Reunión Anual de la Unión Matemática Argentina.Pérdida de memoria para funciones aleatorias de cadenas de Markov y exponentes de Lyapunov. 2009. (Encontro).
Workshop projeto STIC AmSud.Modeling protein sequences using variable memory stochastic chains. 2009. (Oficina).
XI Congreso Latinoamericano de Probabilidad y Estadística Matemática (CLAPEM). Context tree selection: a unifying view. 2009. (Congresso).
12a Escola Brasileira de Probabilidade. How to tune the BIC to estimate probabilistic suffix trees. 2008. (Congresso).
5to Encuentro Regional de Probabilidad y Estadística Matemática.Random perturbations of stochastic chains with unbounded variable length memory. 2008. (Encontro).
First Indo-Brazilian Symposium in Mathematics. 2008. (Simpósio).
11a Escola Brasileira de Probabilidade. Rate of convergence of penalized likelihood contex tree estimators. 2007. (Congresso).
4to Encuentro Regional de Probabilidad y Estadística Matemática.Random perturbations of stochastic chains with unbounded variable length memory. 2007. (Encontro).
School and Workshop on Probability Theory and Applications ICTP/CNPq. Local and global estimation of context trees. Probabilistic Suffix Trees and Bayesian Information Criterion. 2007. (Congresso).
X Congreso Latinoamericano de Probabilidad y Estadística Matemática (CLAPEM). Rate of convergence of penalized likelihood context tree estimators. 2007. (Congresso).
3er Encuentro Regional de Probabilidad y Estadística Matemática.Exponential inequalities for empirical unbounded contexts trees. 2006. (Encontro).
Processos estocásticos aplicados à estatística espacial. 2006. (Oficina).
2do Encuentro Regional de Probabilidad y Estadística Matemática.Probabilistic forests and the rhythmic distinction between Brazilian and European Portuguese. 2005. (Encontro).
9a Escola Brasileira de Probabilidade. Using sparse probabilistic suffix trees in protein classification. 2005. (Congresso).
International Conference of the AB3C, X-meeting 2005. Probabilistic Tree Based Phylogenetics of Protein Families. 2005. (Congresso).
Probabilistic Phonology of Rhythm.Probabilistic forests associated to BP and EP. 2005. (Oficina).
Simpósio Brasileiro de Bioinformática, BSB 2005.Sequence Motif Identification and Protein Family Classification Using Probabilistic Trees. 2005. (Simpósio).
1er Encuentro Regional de Probabilidad y Estadística Matemática. 2004. (Encontro).
8va Escola Brasileira de Probabilidade. Use of sparse Markov transducers to retrieve rhythmic patterns in Brazilian and European Portuguese written texts. 2004. (Congresso).
1st International Conference on Bioinformatics and Computational Biology - ICoBiCoBi. 2003. (Congresso).
Participação em bancas
Rodriguez, P.M.;LEONARDI, F.; Carvalho, T.A.B.. Modelos de regularização com imputação e curvas de decisão aplicados a dados de medicina. 2022. Dissertação (Mestrado em Estatistica) - Universidade Federal de Pernambuco.
Ost, G.; Takahashi, D.Y.; Iacobelli, G.;LEONARDI, F.; Fonseca, T.. Inferência em modelos de mistura de distribuições de transição. 2022. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Silva, D.B.N.; Izbicki, R.;LEONARDI, F.. Mineração de dados textuais para a classificação da atividade econômica principal de empresas. 2022. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo.
Sued, M.; Izbicki, R.;LEONARDI, F.. Estimação da localização e número dos knots do modelo de regressão splines usando uma abordagem de otimização. 2022. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo.
Cerqueira, A.; Fujita, A.;LEONARDI, F.. Community detection in graphs. 2021. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo.
Valentim, F.; Reisen, V.;LEONARDI, F.. Estimadores robustos e concentração de medida: uma introdução. 2021. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Espírito Santo.
Fraiman, D.; Takahashi, D.Y.;LEONARDI, F.. Desvendando o cérebro: um estudo quantitativo de técnicas para classificação de EEG. 2021. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo.
Rodríguez, D.; de Castro, B.M.;LEONARDI, F.. Detecção offline de pontos de mudança para dados binários via métodos de regularização. 2021. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo.
Garcia, N. L.; Nakaguma, M. Y.;LEONARDI, F.. Predição de polaridade negativa em relatórios de auditoria utilizando dados socioeconômicos. 2020. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo.
Ost, G.; Iacobelli, G.;LEONARDI, F.. Teste de hipóteses com estrutura combinatorial: problemas de detecção de médias e correlações. 2020. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Garcia, J.; Fujita, A.;LEONARDI, F.. Um pacote R para detectar pontos de mudança. 2019. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo.
Garcia, N. L.; Motta, M. R.;LEONARDI, F.. Modeling textile images with Markov random fields. 2018. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.
Gallo, A.; Coletti, C. F.;LEONARDI, F.. Conectividade do grafo aleatório de Erdös-Rényi, e de uma variante com conexões locais. 2016. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.
LEONARDI, F.; Vargas, C.D.; Iambartsev, A.. Teste de hipóteses para grafos aleatórios com aplicação à neurociência. 2014. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo.
LEONARDI, F.; Iambartsev, A.; Garcia, J.. Seleção de modelos para segmentação de sequências simbólicas usando máxima verossimilhança penalizada. 2013. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo.
LEONARDI, F.; Kohayakawa, Y.; Martin, D.M.. Grafos aleatórios exponenciais. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.
Iambartsev, A.; Soukhov, I.;LEONARDI, F.. Construção de redes usando estatística clássica e Bayesiana - uma comparação. 2012. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo.
von Borries, G.; Otiniano, C.E.;LEONARDI, F.. Classificação de biopotenciais via cadeias de Markov ocultas. 2012. Dissertação (Mestrado em Estatistica) - Universidade de Brasília.
Galves, A.; Garcia, N. L.;LEONARDI, F.. O problema de Monge-Kantorovich para duas medidas de probabilidade sobre um conjunto finito. 2009. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo.
Garcia, N. L.; Garcia, J.; Migón, H.; Ludwig, G.;LEONARDI, F.. Seleção Bayesiana de Estruturas de Dependência para Processos Markovianos. 2022. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.
Oliveira, R.I.; Lacoin, H.; Orenstein, P.; Baraud, Y.;LEONARDI, F.; Avella, M.. Optimal statistical estimation: sub-Gaussian properties, heavy-tailed data, and robustness. 2022. Tese (Doutorado em Doutorado em Matemática) - Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada.
Izbicki, R.; Loschi, R.; Gonçalves, F.; Mayrink, V.;LEONARDI, F.. Agrupamento de interações não lineares em análise fatorial. 2020. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais.
Fujita, A.; Balardin, J.B.; Lopes, F.M.;LEONARDI, F.; Rodrigues, F.A. Estimadores de parâmetro consistentes para modelo de grafo aleatório e estudo sobre a relação entre a rede modo padrão do cérebro e o volume do corpo caloso. 2020. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.
Sanchis, R.; Valesin, D.;LEONARDI, F.; Hilário, M.; Oliveira, R.I.; Schieber, T.. Pólya urn models with reinforcement functions and time dependent fitness. 2020. Tese (Doutorado em Matemática) - Universidade Federal de Minas Gerais.
Bianco, A.; Alvarez, E.;LEONARDI, F.; Rodríguez, D.. Modelo lineal funcional con restricciones de forma. 2020. Tese (Doutorado em Doctorado em Matemática) - Universidad de Buenos Aires.
Setubal, J.C; Wakabashi, Y.; Meidanis, J.; Briones, M.;LEONARDI, F.. Ordenação evolutiva de genes. 2019. Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade de São Paulo.
LEONARDI, F.; Abadi, M.N.; Garcia, N. L.; Coletti, C.; Oliveira, R.I.. Statistical inference on random graphs and networks. 2018. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade de São Paulo.
Rifo, L.R.; Dorea, C.C.Y.; Ruffino, P.R.C.;LEONARDI, F.; Sobottka, M.. Estimação do índice de memória em processos estocásticos com memória longa: uma abordagem via ABC. 2016. Tese (Doutorado em Doutorado em Estatistica) - Universidade de São Paulo.
LEONARDI, F.; Garcia, J.; Dorea, C.C.Y.; Abadi, M.N.;Gallo, A.. Seleção de modelos para campos aleatórios Markovianos discretos sobre gratos. 2016. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade de São Paulo.
Garcia, N. L.;LEONARDI, F.; Abadi, M.N.; Rodriguez, P.M.; Gallesco, C.. Processos de renovação obtidos por agregação de estados a partir de um processo markoviano. 2014. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.
Garcia, N. L.; Garcia, J.;Gallo, A.; Abadi, M.N.;LEONARDI, F.. Processos de ordem infinita estocasticamente perturbados. 2012. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.
Durham, A.M.; Verjovski, S.; Setubal, J.C; Fujita, A.;LEONARDI, F.. MYOP/ToPS/SGEval: um ambiente computacional para estudo sistemático de predição de genes. 2012. Tese (Doutorado em Ciencia da Computacao) - Universidade de São Paulo.
Garcia, J.; Garcia, N. L.; Catuogno, P.; Abadi, M.N.;LEONARDI, F.. Tópicos em seleção de modelos markovianos. 2011. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.
Galves, A.; Garcia, N. L.; Garivier, A.; Rissanen, J.;LEONARDI, F.. Simulação perfeita de cadeias de alcance variável não limitado. 2009. Tese (Doutorado em Doutorado em Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo.
Pestov, V.; Oliveira, R.I.;LEONARDI, F.. Aprendizagem p-ádica. 2022. Exame de qualificação (Doutorando em Matemática e Computação Científica) - Universidade Federal de Santa Catarina.
Ospina, P.L.E; Izbicki, R.;LEONARDI, F.. Um Critério de Seleção Para Modelos Beta Baseado no Trade-off Predição e Qualidade de Ajuste. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em Estatística) - Universidade Federal de Pernambuco.
Galves, A.; Ost, G.;LEONARDI, F.. Inferência estatística para processos estocásticos multidimensionais. 2020. Exame de qualificação (Doutorando em Estatística) - Universidade de São Paulo.
Gallo, A.; Izbicki, R.;LEONARDI, F.. Estimacao do numero de comunidades no modelo estocastico por blocos. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.
Soler, J.P.; Hirata, M. H.;LEONARDI, F.. Farmacogenômica cardiovascular em dados de famílias brasileiras. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Bioinformática) - Universidade de São Paulo.
Soler, J.P.;LEONARDI, F.; Bonat, Wagner Hugo. Determinação das regiões de dependência do genoma humano usando modelos com correlação entre indivíduos. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Estatistica) - Universidade de São Paulo.
Iambartsev, A.; Garcia, N. L.;LEONARDI, F.. Inferência estatística em grafos aleatórios e redes. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo.
Abadi, M.N.; Simonis, A.;LEONARDI, F.. Propriedades do estimador da probabilidade condicional. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em Estatística) - Universidade de São Paulo.
Galves, A.LEONARDI, F.; Garcia, N. L.. Distância \bar{d} entre dois processos de renovação alcançada por um acoplamento de renovação. 2012. Exame de qualificação (Doutorando em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.
LEONARDI, F.; Iambartsev, A.; Vêncio,R.Z.N.. Busca de epistasia em estudos de associação. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Bioinformática) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo.
Duarte, D.; Assunção, R.;LEONARDI, F.. Modelos de vizinhança espacial. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais.
Galves, A.; Garcia, N. L.;LEONARDI, F.. Interações no modelo de Ising: estimação através de cadeias e processos de Markov em tempo contínuo. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Estatística) - Universidade de São Paulo.
Hirata, R.; Murai, F.;LEONARDI, F.. Inescapable bias: the role of recommender systems in social media radicalization. 2021. Exame de qualificação (Mestrando em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.
Kohayakawa, Y.; Fujita, A.;LEONARDI, F.. Grafos aleatórios exponenciais. 2013. Exame de qualificação (Mestrando em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.
Durham, A.M.; Passetti, F.;LEONARDI, F.. Desenvolvimento de um arcabouço probabilístico para a predição de genes utilizando campos aleatórios condicionais. 2012. Exame de qualificação (Mestrando em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.
Cerqueira, A.; Sousa, A. R.;LEONARDI, F.. Análise comparativa de estimadores de pontos de mudança em parâmetros de modelos de regressão linear. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Matemática Aplicada e Computacional Com Habilitação em Estatística Econômic) - Universidade de São Paulo.
Sousa, A. R.; Alencar, A.;LEONARDI, F.. A automatização da seleção de nós em regressão por splines e sua aplicação nas curvas de novos casos de COVID19. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Abi - Matemática Aplicada e Computacional) - Universidade de São Paulo.
Soler, J.P.; Cerqueira, A.;LEONARDI, F.. Predição estatística da resposta ao uso do medicamento Imiquimod em pacientes com câncer de pele não melanoma. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Abi - Matemática Aplicada e Computacional) - Universidade de São Paulo.
Iambartsev, A.; Belitsky, V.;LEONARDI, F.. Modelos de Séries Temporais para o número de ligações recebidas pela Gerência de Apoio às Agências do Banco Itaú Unibanco. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Matemática Aplicada e Computacional) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo.
Gallo, A.; Oliveira, R.I.; Pimentel, L.; Migón, H.;LEONARDI, F.G.. Concurso para Professor Adjunto - Edital 953/UFRJ/2019. 2021. Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Marrocos, M.; Lodovici, S.D.B; Kochloukov, P.E.;LEONARDI, F.; Apaza, C.A.M.. Concurso para Professor Adjunto - Edital 227/UFABC/2016. 2018. Universidade Federal do ABC.
Kendall, W. S.;LEONARDI, F.G.; Park, B.U.. Comitê da Medalha Willem van Zwet da Sociedade Bernoulli. 2021. Bernoulli Society.
Orientou
A ser definido; Início: 2022; Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo; (Orientador);
Métodos de regressão funcional para classificação de EEG; Início: 2021; Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo; (Orientador);
Algoritmos para seleção de modelos; Início: 2019; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);
Detecção de pontos de mudança; Início: 2022; Tese (Doutorado em Doutorado em Estatistica) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);
Seleção de modelos para redes neurais; Início: 2021; Tese (Doutorado em Doutorado em Estatistica) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);
V; Tapia; Seleção de modelos para redes aleatórias; Início: 2019; Tese (Doutorado em Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Coorientador);
G; Rodrigues; Estimação do número de aglomerados, via estimadores BIC e KT; Início: 2019; Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);
Inferência estatística para modelos dinâmicos de grafos e redes aleatórias; Início: 2018; Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);
Estimação da localização e número dos knots do modelo de regressão splines usando uma abordagem de otimização; 2022; Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
da Silva; Mineração de dados textuais para a classificação da atividade econômica principal de empresas; 2022; Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo,; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Detecção offline de pontos de mudança para dados binários via métodos de regularização; 2021; Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Community detection in graphs; 2021; Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo,; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Desvendando o cérebro: um estudo quantitativo de técnicas para classificação de EEG; 2021; Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Predição de polaridade negativa em relatórios de auditoria utilizando dados socioeconômicos; 2020; Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo,; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
S; de M; Neto; Um pacote R para detectar pontos de mudança; 2019; Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo,; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Teste de hipóteses para grafos aleatórios com aplicação à neurociência; 2014; Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Seleção de modelos para segmentação de sequências simbólicas usando máxima verossimilhança penalizada; 2013; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Statistical inference on random graphs and networks; 2018; Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Seleção de modelos para campos aleatórios Markovianos discretos sobre gratos; 2016; Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
2022; Universidade de São Paulo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Florencia Graciela Leonardi;
2019; Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Florencia Graciela Leonardi;
Análise comparativa de estimadores de pontos de mudança em parâmetros de modelos de regressão linear; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Matemática Aplicada e Computacional Com Habilitação em Estatística Econômic) - Universidade de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Estudo dos Métodos de Classificação Supervisionada na Identificação de Malignidade de Tumores Mamários; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Abi - Matemática Aplicada e Computacional) - Universidade de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Avaliação do desempenho do algoritmo k-médias e do método do cotovelo via simulação da distribuição normal multivariada; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Abi - Matemática Aplicada e Computacional) - Universidade de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Rede Adversária Generativa Convolucional Profunda Aplicada a Exames de Raio-x do Tórax; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Abi - Matemática Aplicada e Computacional) - Universidade de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Nowcasting de PIB sob a Ótica de Aprendizagem Estatística; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Matemática Aplicada e Computacional Com Habilitação em Estatística Econômic) - Universidade de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Análise estatística dos resultados do uso de Imiquimod para tratamento de câncer de pele não melanoma; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Abi - Matemática Aplicada e Computacional) - Universidade de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Estudo correlacionando achados tomográficos e eventos isquêmicos em pacientes com estenose carotídea; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Estatística) - Universidade de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Algoritmos para estimação de modelos gráficos; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Selección de modelos gráficos no-dirigidos en el contexto de alta dimensión; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Matemática) - Universidad de Buenos Aires; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
O papel da citoadesão e dos receptores do tipo Toll na imunopatogênese da Síndrome do Desconforto Respiratório Agudo Murino Associado à malária grave; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Estatística) - Universidade de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Guo e D; Yue; Caracterização molecular da GP120 do HIV-1 e suas implicações sobre o tropismo pelos co-receptores CCR5 e CXCR4; 2012; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Estatística) - Universidade de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Estratégia de potencialização medicamentosa no Transtorno Obsessivo-Compulsivo resistente: um estudo duplo-cego; 2009; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Os efeitos do uso de dicionários na compreensão escrita em italiano língua estrangeira; 2008; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Bacharelado em Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Algoritmos para estimação de modelos gráficos em altas dimensões; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Estatística) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Implementação, avaliação e disseminação de programas computacionais para estimação de estrutura em processos estocásticos; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Abi - Matemática Aplicada) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Modelagem de dados genotípicos e alélicos através de processos com interação de alcance variável; 2011; Iniciação Científica; (Graduando em Licenciatura em Matemática) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Modelagem de dados genotípicos através de processos com interação de alcance variável; 2010; Iniciação Científica; (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Florencia Graciela Leonardi;
Produções bibliográficas
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LEONARDI, F. . Alguns avanços na inferência para o modelo estocástico de blocos. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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LEONARDI, F. . Detecção de estrutura de interação para campos markovianos discretos sobre grafos. 2021. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . Structure recovery for partially observed discrete Markov random fields on graphs. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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LEONARDI, F. . Structure recovery for partially observed discrete Markov random fields on graphs. 2021. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . Qué nos dicen los datos de Covid-19?. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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LEONARDI, F. . Algumas ideias sobre seleção de modelos para processos estocásticos. 2020. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . Seleção de modelos para processos estocásticos. 2020. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . Seleção de modelos para processos estocásticos. 2020. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . Selección de modelos para procesos estocásticos. 2020. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . Identificação de tendência e pontos de mudança nas curvas de covid-19. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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LEONARDI, F. . Seleção de modelos para segmentação de sequências em alta dimensão. 2019. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . A decomposição em viés e variância e sua importância na seleção de modelos. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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LEONARDI, F. . Selección de modelos con variables latentes. 2018. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . Consistência do Critério da Informação Bayesiano para campos aleatórios discretos de Markov em grafos. 2018. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . Seleção de Modelos com o LASSO. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
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LEONARDI, F. . Estimação de árvores probabilísticas de contexto. 2008. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . Cadeias estocásticas parcimoniosas com aplicações à classificação e filogenia das seqüências de proteínas. 2007. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . On the rate of convergence of penalized likelihood context tree estimators. 2007. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . Parsimonious stochastic chains with applications to classification and phylogeny of protein sequences. 2007. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. . Protein classification and phylogeny using variable memory stochastic chains. 2007. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
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LEONARDI, F. ; Carvalho, R.R.S ; Frondana, I. . Strong structure recovery for partially observed discrete Markov random fields on graphs 2020 (Relatório técnico).
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Sousa, A. R. ; Severino, M.T.F. ; LEONARDI, F. . Model selection criteria for regression models with splines and the automatic localization of knots 2020 (Relatório técnico).
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LEONARDI, F. ; Bühlmann, P. . Computationally efficient change point detection for high-dimensional regression 2016 (Relatório técnico).
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Bianchi, A.J. ; Giolo, S.R. ; Soler, J.P. ; LEONARDI, F.G. . Finding the basic neighborhood in variable range Markov random fields: application in SNP association studies 2012 (Relatório técnico).
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LEONARDI, F. ; Matioli, S.R. ; Armelin, H.A. ; Galves, A. . Detecting phylogenetic relations out from sparse context trees 2007 (Relatório técnico).
Outras produções
Santos, C.de S. ; LEONARDI, F. ; Miranda, L.L ; Arruda, M.F.A. . Método de classificação de composição da dieta e sistemas produtivos em populações arqueológicas. 2021.
Duarte, A. ; Silva, A.C.S. ; Kanashiro, A.K. ; LEONARDI, F. . Estudo sobre eventos isquêmicos em pacientes com estenose carotídea. 2018.
Albiero, B. ; Paiola, M.F.S. ; Esteves, L.G. ; LEONARDI, F. . O papel da citoadesão e dos receptores do tipo Toll na imunopatogênese da Síndrome do Desconforto Respiratório Agudo Murino Associado à malária grave. 2016.
Consentino, L.R. ; Santos, R.R. ; Giampaoli, V. ; LEONARDI, F. . Estudo sobre a capacidade de formulação e execução de estratégias de organizações sem fins lucrativos. 2012.
LEONARDI, F. ; Soler, J.P. ; Guo, Y. ; Yue, D. . Caracterização molecular da GP120 do HIV-1 e suas implicações sobre o tropismo pelos co-receptores CCR5 e CXCR4. 2012.
PEIXOTO, C. M. ; LEONARDI, F.G. ; MELO, L. L. ; KUDA, M. K. . Estratégia de potencialização medicamentosa no transtorno obsessivo-compulsivo resistente: um estudo duplo-cego. 2009.
LEONARDI, F.G. ; Moreira, I. . Os efeitos do uso de dicionários na compreensão escrita em italiano lingua estrangeira. 2008.
LEONARDI, F. ; Bühlmann, P. . Regchange: um pacote R para estimação de pontos de mudanças num modelo de regressão lineal em alta dimensão. 2020.
MELLO, T. ; LEONARDI, F. . Segmentr - Segment data with maximum likelihood. 2019.
mrfse: Markov random field structure estimator. 2019.
LEONARDI, F. . SPST (Sparse Probabilistic Suffix Trees). 2006.
Gamerman, D. ; LEONARDI, F. ; Bastos, L. ; Cunha, A. . Propagação de epidemias. 2020. (Programa de rádio ou TV/Mesa redonda).
LEONARDI, F. ; Oliveira, R.I. . Conhecendo as áreas de pesquisa em Matemática - Probabilidade e Estatística. 2020. (Programa de rádio ou TV/Mesa redonda).
Bernardes, J ; LEONARDI, F. ; Severino, M.T.F. ; Sousa, A. R. . 'Desatando nós': método identifica e prevê mudanças na curva de casos de Covid-19. 2020. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).
Carvalho, Rone ; LEONARDI, F. . A matemática e a pandemia. 2020. (Programa de rádio ou TV/Comentário).
LEONARDI, F. . Entrevista para a revista Leia-Agora/Colégio Poliedro. 2019. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).
LEONARDI, F. . L'Oréal For Women In Science Brasil 2013 - Dra. Florencia G. Leonardi by Multimedia Deluxe. 2013. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).
LEONARDI, F. ; Severino, M.T.F. . Grupo de pesquisa em Estatística Computacional e Aprendizagem. 2020. (Site).
LEONARDI, F. . Editora da página da SLAPEM-Sociedade Bernoulli. 2019. (Site).
LEONARDI, F. . Página pessoal. 2008. (Site).
LEONARDI, F. . Informações sobre o Bacharelado em Estatística para a Feira das Profissões USP. 2020. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Vídeo).
Projetos de pesquisa
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2020 - Atual
Seleção de modelos em alta dimensão: propriedades teóricas e aplicações, Descrição: Este projeto de pesquisa tem como objetivo principal estudar métodos de seleção de modelos para análise de dados em alta dimensão. Os dados modelados serão de diferentes tipos e estruturas, como por exemplo grafos e redes aleatórias, vetores em alta dimensão ou dados espaço temporais. O foco deste projeto é principalmente em modelos preditivos e o objetivo é selecionar modelos com dimensão adequada com o objetivo de minimizar o erro de predição. Esta abordagem está relacionada com a teoria de aprendizagem estatística, que da suporte a várias das técnicas utilizadas na atualidade nos campos de aprendizagem de máquina ou ciência de dados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (5) Doutorado: (3) . , Integrantes: Florencia Graciela Leonardi - Coordenador.
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2019 - Atual
Medidas de Gibbs y sistemas de partículas. Teoría, aplicaciones y estimación., Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Pablo Augusto Ferrari em 11/08/2020., Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Florencia Graciela Leonardi - Integrante / Pablo Ferrari - Coordenador / Roberto Fernández - Integrante / Inés Armendáriz - Integrante / Sergio Andres Yuhjtman - Integrante / Santiago Saglietti - Integrante / Matthieu Jonckheere - Integrante / Julian Martínez - Integrante.
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2019 - Atual
Estatistica, processos estocasticos e estruturas discretas, Descrição: Este projeto reune pesquisadores interessados em aspectos estatisticos e probabilisticos de sistemas com muitas componentes em interacao. Em muitos casos, a estrutura de interacao e descrita por um grafo ou outro objeto discreto. Nestes casos, entender a relacao entre este objeto e os dados observados e um problema fundamental. Nosso projeto tem tres eixos. O principal e o de inferencia e testes de hipoteses para modelos com estrutura combinatorial. O segundo e a analise de processos estocasticos com muitas componentes em interação. O terceiro é abordar questões probabilísticas e estatísticas mais gerais, mas relevantes a aos acima. Problemas a serem estudados incluem estimacao do numero de comunidades de modelos estocasticos de blocos; inferencia de interacoes para processos de Hawkes multivariados; testes de hipoteses para processos pontuais; modelos de difusoes interagentes; analise de campo medio do "deep learning"; e metodos de boostrap em dimensao alta.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (5) Doutorado: (8) . , Integrantes: Florencia Graciela Leonardi - Integrante / Roberto Imbuzeiro Oliveira - Coordenador / Alexsandro Gallo - Integrante / Andressa Cerqueira - Integrante / aline duarte - Integrante / Guilherme Ost - Integrante.
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2017 - 2019
Seleção de estrutura para processos estocásticos em altas dimensões, Descrição: Este projeto de pesquisa tem como objetivo principal estudar métodos de inferência estatística para identificar diferentes aspectos de estrutura em processos estocásticos em altas dimensões. Abordaremos principalmente os problemas de estimação do grafo de interação de campos aleatórios markovianos, também conhecidos na literatura estatística como modelos gráficos, e de identificação de pontos de mudança para processos estocásticos, tanto discretos quanto contínuos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Florencia Graciela Leonardi - Coordenador / Miguel Abadi - Integrante / Roberto Imbuzeiro Oliveira - Integrante / Alexsandro Gallo - Integrante / Andressa Cerqueira - Integrante., Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2015 - 2018
Grafos aleatorios, processos puntuales y metaestabilidad, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Florencia Graciela Leonardi - Integrante / Roberto Fernández - Integrante / Inés Armendáriz - Integrante / Pablo Augusto Ferrari - Coordenador / Nahuel Soprano Loto - Integrante / Achilleas Tzioufas - Integrante / Sergio Andres Yuhjtman - Integrante.
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2013 - 2014
Inferência estatística para grafos aleatórios e redes probabilísticas, Descrição: Este projeto de pesquisa tem como objetivo principal estudar métodos de inferência estatística para distribuições de probabilidade sobre grafos e modelos de redes probabilísticas. Abordaremos o problema de identificar diferenças nas distribuições de dados empíricos, introduzindo testes de hipóteses de aderência e homogeneidade para distribuições em grafos e tendo como base algumas técnicas recentes na literatura. No caso de redes probabilísticas abordaremos o problema de seleção de modelos para a estrutura de dependência subjacente, utilizando principalmente métodos de máxima verossimilhança penalizada.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . , Integrantes: Florencia Graciela Leonardi - Coordenador.
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2013 - Atual
Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática - NeuroMat., Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jefferson Antonio Galves em 30/04/2015., Descrição: Propõe-se a criação de um centro de matemática, integrando modelagem matemática com pesquisa básica e aplicada na fronteira da neurociência. A proposta responde à crescente importância da matemática na neurociência teórica. Importante motivação para a criação do centro é a grande quantidade de dados que os laboratórios de pesquisa são capazes de gerar atualmente e cuja análise depende de novos modelos matemáticos. Também, o desenvolvimento de linguagem e estruturas matemáticas adequadas é essencial para desenvolver teorias explicando os fatos experimentais e sugerindo predições que possam ser testadas. A neurociência vive atualmente uma situação de desequilíbrio, entre uma grande capacidade de produzir dados experimentais e uma insuficiente capacidade de compreensão teórica. Ela é rica em dados, porém pobre em teoria. A matemática é a chave para fazer a ponte entre dados e explicação. O projeto visa construir um centro de pesquisa avançada em neurociência teórica, reunindo uma equipe de ponta composta de matemáticos, cientistas da computação, neurocientistas e clínicos especialistas em reabilitação. O foco do plano de transferência de tecnologia e inovação do projeto é o desenvolvimento de produtos para a saúde pública em neuro-reabilitação. Isso inclui a criação e análise de uma base de dados para o suporte ao diagnóstico clínico e acompanhamento de pacientes. O plano de difusão do conhecimento inclui a criação de cursos e oficinas destinados a estudantes de todos os níveis, professores de escolas públicas e jornalisticas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Florencia Graciela Leonardi - Integrante / Antonio Galves - Coordenador / Pablo Ferrari - Integrante / Nancy Lopes Garcia - Integrante / Anatoli Iambartsev - Integrante / Jesus Garcia - Integrante / Miguel Abadi - Integrante / Roberto Imbuzeiro Oliveira - Integrante / Yoshiharu Kohayakawa - Integrante / Luiz Renato Fontes - Integrante / Daniel Yasumasa Takahashi - Integrante / Verónica Andrea González-López - Integrante / Sidarta Tollendal Gomes Ribeiro - Integrante / Arnaldo Mandel - Integrante / Ana Carolina Simões - Integrante / Claudia Domingues Vargas - Integrante / Daniel Fraiman - Integrante / Sergio Neuenschwander Maciel - Integrante / Adriano Lopes Tort - Integrante / André Frazão Helene - Integrante / Angela Sirigu - Integrante / Annie Viala - Integrante / Antonio Silva Filho - Integrante / Diego Laplagne - Integrante / Doris Fontes - Integrante / Ernst Hamburger - Integrante / Fabio Kon - Integrante / Felipe Fregni - Integrante / Gilberto Xavier - Integrante / Guillermo Cecchi - Integrante / Jorge Stolfi - Integrante / Koichi Sameshima - Integrante / Laura Ramos Rifo - Integrante / Linamara Rizzo Battistella - Integrante / Marcello Magnasco - Integrante / Marcelo Gomes de Queiroz - Integrante / Marcos Romualdo Costa - Integrante / Mariano Sigman - Integrante / Paulo Balister - Integrante., Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2012 - 2016
Modelagem probabilística da atividade cerebral, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jefferson Antonio Galves em 18/03/2013., Descrição: Dados experimentais sugerem que neurônios, sinapses e sistemas neuronais seguem um regime inerentemente estocástico. Surpreendentemente, enquanto fenômenos nos níveis micro e meso parecem apresentar uma aleatoriedade inerente, muitos fenômenos ao nível macro são fundamentalmente previsíveis. Para conciliar esta aparente contradição e alcançar uma formulação reveladora do fenômeno, o grupo se propõe utilizar uma abordagem probabilística inovadora e baseada na premissa de que a dinâmica neuronal pode ser descrita, em todas as escalas, por processos estocásticos com valores numa configuração espacial adequada. Desta forma pode-se fornecer uma abordagem uniforme para a consideração simultânea de diferentes escalas e conexões entre elas. Esta abordagem deve fornecer uma melhor compreensão da relação existente entre a atividade neuronal e medidas comportamentais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (3) . , Integrantes: Florencia Graciela Leonardi - Integrante / Antonio Galves - Coordenador / Ricardo Fraiman - Integrante / Pierre Collet - Integrante / Nancy Lopes Garcia - Integrante / Jesus Garcia - Integrante / Roberto Imbuzeiro Oliveira - Integrante / Yoshiharu Kohayakawa - Integrante / Marzio Cassandro - Integrante / Roberto Fernández - Integrante / George Freitas von Borries - Integrante / Daniel Yasumasa Takahashi - Integrante / Eva Locherbach - Integrante / Sidarta Tollendal Gomes Ribeiro - Integrante / Claudia Domingues Vargas - Integrante / Thiago Lemos de Carvalho - Integrante / Daniel Fraiman - Integrante / Sergio Neuenschwander Maciel - Integrante / Simon Griffiths - Integrante / Robert David Morris - Integrante / Valeria Della Maggiore - Integrante / Fatima Smith Erthal - Integrante.
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2011 - 2018
Projeto MaCLinC: Matemática, Computação, Linguística e Cérebro, Descrição: Um dos maiores e mais urgentes desafios da comunidade científica do século 21 é processar, modelar e explicar a enorme massa dos dados produzidos nos laboratórios de pesquisa. Para isso são necessárias novas ideias e o desenvolvimento de novas estruturas matemáticas. O objetivo do Projeto-USP "Matemática, Computação, Linguagem e Cérebro" (MaCLinC) é alcançar uma compreensão teórica profunda de fenômenos centrais em linguística e em neurociência, através do desenvolvimento de novos modelos e resultados matemáticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (7) / Mestrado acadêmico: (22) / Doutorado: (25) . , Integrantes: Florencia Graciela Leonardi - Integrante / Antonio Galves - Coordenador / Pablo Ferrari - Integrante / Pierre Collet - Integrante / Nancy Lopes Garcia - Integrante / Anatoli Iambartsev - Integrante / Jesus Garcia - Integrante / Miguel Abadi - Integrante / Roberto Imbuzeiro Oliveira - Integrante / Yoshiharu Kohayakawa - Integrante / Oswaldo Luiz do Valle Costa - Integrante / Luiz Renato Fontes - Integrante / Fabio Prates Machado - Integrante / Yoshiko Wakabayashi - Integrante / Noga Alon - Integrante / Béla Bollobás - Integrante / Marzio Cassandro - Integrante / Roberto Fernández - Integrante / Ehud Friedgut - Integrante / John Anton Goldsmith - Integrante / Michael Krivelevich - Integrante / Anthony Kroch - Integrante / Nati Linial - Integrante / Eugene Pechersky - Integrante / Galves, Charlotte - Integrante / Daniel Yasumasa Takahashi - Integrante / Verónica Andrea González-López - Integrante / Eva Locherbach - Integrante / Rödl Vojtech - Integrante / Sidarta Tollendal Gomes Ribeiro - Integrante / Marie-France Sagot - Integrante / Alair Pereira do Lago - Integrante / Arnaldo Mandel - Integrante / Cristina Gomes Fernandes - Integrante / Domingos Humberto Urbano Marchetti - Integrante / Flaviane Romani Fernandes Svartman - Integrante / Marcello Modesto dos Santos - Integrante / Maria Clara Paixão de Souza - Integrante / Ana Carolina Simões - Integrante / Anusch Taraz - Integrante / Cristian Favio Coletti - Integrante / François Dufour - Integrante / Mathias Schacht - Integrante., Financiador(es): Universidade de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2009 - 2011
Estimação consistente de processos estocásticos com memória de comprimento variável. Aplicações na modelagem de sequências biológicas., Descrição: Este projeto de pesquisa tem como objetivo principal estudar as propriedades dos processos estocásticos com memória de comprimento variável e a sua estimação. Também propõe-se aplicar as ferramentas de análise de dados baseadas na modelagem com este tipo de processos estocásticos a dois problemas importantes da Biologia: o mapeamento de doenças complexas e a caracterização de estrutura secundária em proteínas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Florencia Graciela Leonardi - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
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2009 - 2011
Sistemas estocásticos com interação de alcance variável, Descrição: O objetivo deste projeto é o estudo dos sistemas estocásticos com interação de alcance variável. Esta nova classe de sistemas generaliza a noção de cadeia com memória de alcance variável, introduzida por Jorma Rissanen, colaborador deste projeto, em seu clássico artigo de 1983 no quadro de teoria da informação. Tais modelos foram utilizados como uma alternativa às cadeias de Markov e às cadeias de Markov ocultas em áreas tão variadas quanto a biologia (por exemplo, na modelagem de cadeias de aminoácidos em proteômica) como também em processamento automático de línguas e em musicologia. Muito além do seu interesse na modelagem de dados científicos, esses modelos revelam-se objetos matemáticos de grande interesse do ponto de vista da teoria das probabilidades. Este projeto visa estudar, primeiramente, questões relacionadas com a existência, unicidade, simulação perfeita, codificação finitária e outras propriedades básicas desta classe de sistemas. Além disto, estudaremos problemas de inferência estatística para tais modelos e suas generalizações naturais. Por fim, consideraremos aplicações das ferramentas desenvolvidas em dados reais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Florencia Graciela Leonardi - Integrante / Antonio Galves - Coordenador / Pierre Collet - Integrante / Nancy Lopes Garcia - Integrante / Aurélien Garivier - Integrante / Jorma Rissanen - Integrante / Jesus Garcia - Integrante / Denise Duarte - Integrante / Miguel Abadi - Integrante / Roberto Imbuzeiro Oliveira - Integrante / Enza Orlandi - Integrante / Matthieu Lerasle - Integrante / Davide Gabrielli - Integrante / Daniel Yasumasa Takahashi - Integrante / Eric Moulines - Integrante / Verónica Andrea González-López - Integrante / Clémentine Prieur - Integrante / Eva Locherbach - Integrante.
Prêmios
2020
Prêmio Vídeo Pós-Graduação da USP no combate ao COVID-19 - Aluno: Magno Tairone, Pró-Reitoria de Pós-Graduação da USP.
2020
Prêmio "Johannes Kepler" por artigo científico em co-autoria com Galves, A., Galves, C, Garcia, N. e Garcia, J., Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (SBMAC).
2020
Membro eleita do Instituto Internacional de Estatística (ISI), International Statistical Institute.
2016
Prêmio de desempenho didático, Curso de graduação em Ciências Contábeis - FEA - USP.
2013
"Para Mulheres na Ciência", L'Oréal - Academia Brasileira de Ciências - Unesco.
2002
Diploma de graduado sobressalente, Universidad Nacional de Mar del Plata.
Histórico profissional
Endereço profissional
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Universidade de São Paulo, Instituto de Matemática e Estatística. , Rua do Matão 1010 - Bloco A - Sala 297, Cidade Universitária, 05508090 - São Paulo, SP - Brasil, Telefone: (11) 30916233, URL da Homepage:
Experiência profissional
2019 - Atual
Instituto Nacional de matematica Pura e AplicadaVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Colaboradora em projeto de pesquisa
Outras informações:
Não há vínculo formal com esta instituição, mas o CV Lattes inclui automaticamente pela participação em projeto de pesquisa com sede nela.
Atividades
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01/2019
Pesquisa e desenvolvimento, Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada.,Linhas de pesquisa
2015 - Atual
Universidad de Buenos AiresVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Colaboradora em projeto de pesquisa
Outras informações:
Não há vínculo formal com esta instituição, mas o CV Lattes inclui automaticamente pela participação em projeto de pesquisa com sede nela.
Atividades
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01/2015
Pesquisa e desenvolvimento, Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.,Linhas de pesquisa
2021 - Atual
Universidade de São PauloVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Associado 2, Regime: Dedicação exclusiva.
2017 - 2021
Universidade de São PauloVínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Associado, Regime: Dedicação exclusiva.
2013 - 2017
Universidade de São PauloVínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Doutor 2, Regime: Dedicação exclusiva.
2008 - 2013
Universidade de São PauloVínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Doutor, Regime: Dedicação exclusiva.
2004 - 2006
Universidade de São PauloVínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário PAE, Carga horária: 6
Atividades
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09/2021
Direção e administração, Instituto de Matemática e Estatística, Departamento de Estatística.,Cargo ou função, Vice-chefe do Departamento.
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10/2020
Direção e administração, Instituto de Matemática e Estatística, Departamento de Estatística.,Cargo ou função, Vice coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Estatística.
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09/2018
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Matemática e Estatística.,Cargo ou função, Membro da Comissão Coordenadora do curso de Pós-graduação em Estatística.
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08/2009
Ensino, Doutorado em Estatistica, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, MAE 5730 - Técnicas computacionais em probabilidade e estatística II, MAE 5741 - Inferência em processos estocásticos, MAE 5898 - Estatística para dados superdimensionados, MAE 5904 - Aprendizagem estatística em altas dimensões
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10/2008
Ensino, Estatística, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, MAE0116 - Noções de Estatística, MAE0121 - Introdução à Probabilidade e à Estatístca I, MAE0212 - Introdução à Probabilidade e à Estatística II, MAE0312 - Introdução aos Processos Estocásticos, MAE0326 - Aplicações de Processos Estocásticos, MAE0399 - Análise de Dados e Simulação
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02/2007
Pesquisa e desenvolvimento, Instituto de Matemática e Estatística, Departamento de Estatística.,Linhas de pesquisa
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05/2009 - 04/2011
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto de Matemática e Estatística, Departamento de Estatística.,Cargo ou função, Membro do Conselho do Departamento.
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03/2009 - 07/2009
Ensino, Licenciatura em Matemática, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, MAE1512 - Estatística para Licenciatura II
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02/2009 - 07/2009
Ensino, Bacharelado em Matemática Aplicada e Computacional, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, MAE0399 - Análise de dados e simulação
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08/2004 - 12/2006
Estágios , Instituto de Matemática e Estatística.,Estágio realizado, PAE - MAE116 - Noções de Estatística.
2002 - 2002
Universidad Nacional de Mar del Plata, UNMdPVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de pesquisa
Outras informações:
Bolsa de pesquisa pelo projeto "Riesz multiwavelets obtidas por análise de multiresolução". Diretor: Prof. Dr. Horacio A. De Pasquale.
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todos os processos de Florencia Graciela Leonardi e sempre que o nome aparecer em publicações dos Diários Oficiais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todas as movimentações desse processo e sempre que o processo aparecer em publicações dos Diários Oficiais e nos Tribunais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Confirma a exclusão?