Alisson Silva Neimaier

Formação complementar

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Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• NEIMAIER, ALISSON SILVA ; PRASS, TAIANE SCHAEDLER . Preenchimento de valores faltantes em séries temporais utilizando árvores de decisão. CIÊNCIA E NATURA , v. 46, p. e84257, 2024.

• HILGEMBERG, JOÃO OTÁVIO ; ANDRETTA, INES ; MARIANI, ALEXANDRE BONADIMAN ; NEIMAIER, ALISSON ; VALK, MARCIO ; BITTARELLO, FERNANDO ; HILGEMBERG, RAFAELA ; LEHNEN, CHEILA ROBERTA . Decision trees as a tool for selecting sows in commercial herds. SCIENTIA AGRICOLA , v. 81, p. 1, 2024.

• BEDOYA-PERALES, NOELIA S. ; MAUS, DIOGO ; NEIMAIER, ALISSON ; ESCOBEDO-PACHECO, ELIAS ; PUMI, GUILHERME . Assessment of the variation of heavy metals and pesticide residues in native and modern potato (Solanum tuberosum L.) cultivars grown at different altitudes in a typical mining region in Peru. TOXICOLOGY REPORTS , v. 11, p. 23-34, 2023.

• BEDOYA-PERALES, NOELIA S. ; NEIMAIER, ALISSON ; MAUS, DIOGO ; ESCOBEDO-PACHECO, ELIAS ; EDUARDO, KARINA ; PUMI, GUILHERME . Patterns of accumulation and baseline values for metals in agricultural soils from a copper mining region in southern Peru. ENVIRONMENTAL NANOTECHNOLOGY, MONITORING & MANAGEMENT , v. 20, p. 100896, 2023.

• BEDOYA-PERALES, NOELIA S. ; ESCOBEDO-PACHECO, ELIAS ; MAUS, DIOGO ; NEIMAIER, ALISSON ; PUMI, GUILHERME . Dataset of metals and metalloids in food crops and soils sampled across the mining region of Moquegua in Peru. Scientific Data , v. 10, p. 1, 2023.

• NEIMAIER, A. S. . PERFIL DOS EGRESSOS DO CURSO TÉCNICO EM ADMINISTRAÇÃO INTEGRADO AO ENSINO MÉDIO DO IFRS ? CAMPUS CANOAS. 2017 (Trabalho de Conclusão de Curso) .

Projetos de pesquisa

• 2019 - Atual

  Ferramentas para Data Science e Big Data, Descrição: 2021 - Atual Estudo de series temporais no dominio da frequencia Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Cleiton Guollo Taufemback em 13/08/2021. Descrição: Esse projeto pode ser visto como uma extensão da tese de doutorado do proponente. Em especial, de onde dois artigos se encontram em processo de revisão no mesmo periódico, Journal of Time Series Analysis. Ambos já passaram por uma rodada de correções e esperam a resposta dos revisores. Dando continuidade a esses dois artigos, há o entendimento que no primeiro artigo seria de grande interesse o desenvolvimento de uma análise não-paramétrica, pois apenas os efeitos da agregação temporal em espectros de bandas bem definidos são analisados. Ao desenvolver a mesma análise via métodos não paramétricos, podemos avaliar tais efeitos frequência por frequência. Já para o segundo, temos o exato oposto. Se antes analisávamos uma frequência por vez, agora nosso objetivo é desenvolver uma análise de causalidade de Granger para bandas de frequência. Tal feito teria seu mérito por dois motivos: (i) não há hoje análise semelhante na literatura, e (ii) eliminaria uma crítica comum a esse tipo de teses, o de não ter grande poder de rejeição da hipótese nula, pois que quando se olha apenas em uma pequena vizinhança de frequências e a quantidade de dados é diminuta, a inferência de ausência ou evidência de causalidade pode não ser tida como robusta.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Taiane Schaedler Prass - Integrante / Cleiton Guollo Taufemback - Coordenador. 2019 - Atual Ferramentas para Data Science e Big Data Descrição: Este projeto de pesquisa engloba aspectos de cunho teórico, computacional e de aplicação prática. Problemas envolvendo programação e otimização de rotinas computacionais serão constantemente abordadas. Estudaremos também problemas envolvendo resumo e visualização de grande volumes de dados. Voltamos nossa atenção não só à programação em R, que é uma linguagem mais acessível ao público em geral, mas também trataremos de programação em FORTRAN, que é uma linguagem mais robusta, e do ambiente Hadoop que vem ganhando cada vez mais espaço no mercado. Além dos já citados acima, outros programas e linguagens de programação voltados para analise e visualização de grandes volumes de dados serão identificados e estudados no decorrer do projeto.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Alisson Silva Neimaier - Integrante / Taiane Schaedler Prass - Coordenador / Guilherme Pumi - Integrante / Rosangela de Fátima Pereira Marquesone - Integrante / Cleiton Guollo Taufemback - Integrante.

• 2019 - Atual

  Análise de correlação no contexto de séries temporais não estacionárias e na presença de dados faltantes, Descrição: Neste projeto abordamos aspectos metodológicos, computacionais e aplicados no contexto de séries temporais. O foco principal do estudo são séries temporais não estacionárias com grande volume de dados faltantes. O objetivo geral do trabalho é desenvolver metodologias para análise de associação/correlação entre séries temporais com tais características, bem como recomposição dos dados faltantes. Como complementação da teoria já existente, serão derivadas propriedades assintóticas de estimadores para a medida de correlação entre séries temporais não-estacionárias e com isso definiremos testes de hipóteses e intervalos de confiança assintóticos para os parâmetros envolvidos. Tendo em vista que tais metodologias não aceitam a presença de dados faltantes, estudaremos modelos de recomposição de séries temporais não estacionárias e proporemos metodologias que combinem recomposição e estimação de associação em um mesmo algoritmo. Desenvolveremos modelos para recomposição de séries temporais que utilizem metodologias como regressão em covariáveis, algoritmo EM (expectation-maximization), algoritmo para dados aumentados (data augmentation) e modelos de espaço de estados. Utilizaremos também modelos de cópulas, com parâmetros fixos ou variando no tempo, por exemplo, com a dinâmica descrita por um modelo GAS. Com esses modelos pretende-se não só analisar a associação entre séries temporais não-estacionárias, mas também incorporar informações sobre a estrutura de dependência das séries temporais, de forma a obter melhores resultados na recomposição de casos faltantes. Daremos especial atenção à implementação e otimização de rotinas computacionais para divulgação das metodologias desenvolvidas. Projeto desenvolvido na Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) no período de Dezembro/2017 a Julho/2018.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Alisson Silva Neimaier - Integrante / Taiane Schaedler Prass - Coordenador / Guilherme Pumi - Integrante / Fábio Mariano Bayer - Integrante.