Gilberto de Andrade

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Produções bibliográficas

• CAMÊLO, G. J. ; ANDRADE, G. ; ALVES, H. J. P. ; LÔBO, T. S. ; DUARTE, A. R. ; SILVA, S. B. . Extensão da inferência Data-driven ao Scan Elíptico para avaliação de clusters irregulares. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto , v. 2, p. 222-226, 2012.

• ANDRADE, G. ; DUARTE, A. R. . Utilização do Procedimento Inferência Data-Driven para a Estatística Espacial Scan em Casos do Diabetes no Estado de Minas Gerais. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto , v. 1, p. 84-91, 2011.

• ANDRADE, G. ; DUARTE, A. R. ; SILVA, S. B. ; SANTOS, T. F. . Parametrização adequada do algoritmo genético NSGA-II para problemas de detecção e inferência em clusters espaciais. In: 58a. RBRAS e 15a. SEAGRO, 2013, Campina Grande. Anais 58a. RBRAS e 15a. SEAGRO, 2013. p. 1-15.

• Duarte, Anderson Ribeiro ; ANDRADE, G. ; CAMELO, G. J. ; ALVES, H. J. P. ; LOBO, T. S. ; SILVA, S. B. . Extensão da inferência Data-driven ao Scan Elíptico para avaliação de clusters irregulares. In: XI Encontro Mineiro de Estatística, 2012, Ouro Preto. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto: Revista da Estatística UFOP, 2012. v. 2. p. 222-226.

• ANDRADE, G. ; Duarte, Anderson Ribeiro . Utilização do Procedimento Inferência Data-Driven para a Estatística Espacial Scan em Casos do Diabetes no Estado de Minas Gerais. In: III Semana da Estatística de Ouro Preto, 2011, Ouro Preto. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto. Ouro Preto: Revista da Estatística UFOP, 2011. v. 1. p. 84-91.

• ANDRADE, G. ; Duarte, Anderson Ribeiro . UM NOVO PROCEDIMENTO INFERENCIAL PARA O PROCESSO DE DETECÇÃO DE CLUSTERS ESPACIAIS. In: XIX Semana de Iniciação Cientifica da Universidade Federal de Ouro Preto, 2011, Ouro Preto. Trabalhos nos anais do SIC. Ouro Preto: XIX Seminário de Iniciação Científica da UFOP, 2011. v. 2.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2012 - 2013

  Calibração do algoritmo genético NSGA-II para o problema de detecção de clusters espaciais, Descrição: Este projeto visa discutir a implementação do algoritmo genético NSGA-II para problemas de detecção de conglomerados (clusters). Os problemas em questão estão presentes em diversas áreas de estudo como: saúde pública (epidemiologia, vigilância sindrômica), poluição, criminologia, pesquisas de mercado, entre outras. Trata-se de uma área de pesquisa bastante vasta, portanto este projeto se restringirá somente ao estudo focado na detecção de clusters para dados agregados. Este estudo busca avaliar o adequado conjunto de parâmetros na aplicação do algoritmo NSGA-II. Os estudos estarão restritos à abordagens multi-objetivo para o problema. As funções objetivo para o procedimento de otimização possuirão uma associação direta à Estatística Espacial Scan. Serão realizados estudos comparativos entre os diferentes conjuntos de parâmetros para a utilização do algoritmo. A comparação será feita através de medidas de desempenha das soluções obtidas, como: poder de detecção, valor positivo preditivo (VPP) e sensibilidade.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Gilberto de Andrade - Integrante / Anderson Ribeiro Duarte - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2011 - 2012

  Estudo de métodos para detecção de clusters espaciais irregulares, Descrição: O projeto visava estudar metodologias aplicáveis em problemas de detecção de conglomerados (clusters). Estes problemas estão presentes em diversas áreas de estudo como: saúde pública (epidemiologia, vigilância sindrômica), poluição, criminologia, pesquisas de mercado, entre outras. O estudo discutiu estratégias de otimização (métodos estocásticos) e também uma nova avaliação inferencial, denominada Inferência Data-Driven, acerca dos resultados obtidos. Vale ressaltar que o procedimento de detecção clusters não pode se resumir aos passos anteriormente citados, uma análise inferencial do ponto de vista estatístico para as soluções obtidas é preponderante. O fato de detectar uma melhor solução ao longo dos subconjuntos de regiões no mapa em estudo não implica em detectar um cluster. A estratégia Scan Circular de Kulldorff, associada à Inferência Data-Driven foi utilizada em um problema aplicado estudo a possível dependência espacial de casos do Diabetes no Estado de Minas Gerais.Este projeto gerou um trabalho que foi submetido para apresentação na III Semana da Estatística do DEMAT-UFOP. O trabalho foi aceito para comunicação oral, e também foi incluído no primeiro volume da Revista de Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Gilberto de Andrade - Integrante / Anderson Ribeiro Duarte - Coordenador / Flavio dos Reis Moura - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Bolsa.