Doutorado de Pedro Luiz Ramos foi defendido no ICMC/USP
A tese de doutorado “Bayesian and classical inference for the generalized gamma distribution and related models”, defendida em fevereiro de 2018 no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP São Carlos, recebeu o 2º Lugar no Prêmio de Melhor Tese de Doutorado no Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística (SINAPE), maior evento da área da América Latina.
O trabalho é de autoria de Pedro Luiz Ramos e foi orientado pelo professor Francisco Louzada Neto, Coordenador de Transferência de Tecnologia do CEPID-CeMEAI, por meio do Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística USP-UFSCar. A tese aborda novos estimadores em forma fechada não viciados para algumas importantes distribuições probabilísticas. “O resultado principal é a proposição de novos métodos de estimação em forma fechada para alguns modelos estatísticos que necessitam ser calculados em tempo real e com o mínimo de custo computacional. Tais estimadores podem ser utilizados, por exemplo, para descrever diferentes tipos de sinais recebidos em celulares e drones”, detalha Pedro.
A premiação, que é dada a cada dois anos pela Associação Brasileira de Estatística (ABE), às melhores teses em estatística, defendidas nos dois anos anteriores. Nesta edição, o prêmio foi dado às melhores teses defendidas no período de 2016 a 2018 e foi entregue no dia 27 de setembro em São Pedro, SP, durante o 23º SINAPE.
“Estamos muito contentes com esse importante reconhecimento da qualidade do trabalho realizado pelo Pedro na sua tese. Particularmente, porque ele faz uma integração estruturada entre prática e teoria, o que está totalmente em acordo com a missão do CeMEAI”, ressalta Louzada.
Sobre o CeMEAI
O Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), com sede no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é um dos Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPIDs) financiados pela FAPESP.
O CeMEAI é estruturado para promover o uso de ciências matemáticas como um recurso industrial em quatro áreas básicas: Otimização Aplicada e Pesquisa Operacional, Mecânica de Fluidos Computacional, Modelagem de Risco, Inteligência Computacional e Engenharia de Software.
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Por Comunicação CeMEAI
