Carlos Alberto de Bragança Pereira

About

É graduado em Estatística pela Escola Nacional de Ciências Estatísticas (1968), obteve o mestrado em Estatística pela Universidade de São Paulo (1971) e o doutorado em Estatística - Florida State University (1980). Tem o título de Livre Docente obtido em 1984 e foi aprovado em concurso de adjunto em 1988. É professor titular da Universidade de São Paulo desde 1990. Tem experiência nas áreas de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Fundamentos da Estatística, atuando principalmente em aplicações médicas, biológicas e financeiras. Seus temas preferidos são Predição Bayesiana, Testes de Hipótese e Bioinformática. Foi chefe do departamento de Estatística do IME/USP até agosto de 2013 e é pesquisador principal de projetos temático da FAPESP. Participou ou participa de inúmeras bancas de concurso da carreira docente, de defesa de mestrado ou doutorado. Concursos esses tanto na USP como em outras universidades brasileiras ou internacionais, como em Portugal, Chile e EUA. Foi observador da OEA em diversas eleições da America Latina. Não listou muitas apresentações em congresso para não haver duplicação de informação de trabalhos relevantes. Atua como consultor ad hoc do CNPq, CAPES e FAPESP. Embora com mais de 5000 citações, o Índice Google de Produtividade H é 51! Confira em http://scholar.google.com.br/citations?user=PXX2AygAAAAJ&hl=pt-BR. Participou em um projeto de professor visitante na UFMS, projeto esse com duração de 2 ano (2018/2020)

Employment

• Universidade Federal de Mato Grosso do Sul Visiting Professor
  2018 - 2020
• Universidade de São Paulo Instituto de Matemática e Estatística Professor
  1969 - Present

Education

• Florida State University PhD
  1977 - 1980

Projects & Funding

Projects & funding information is unavailable.

Publications (228)

• A Bayesian Approach for Modeling and Forecasting Solar Photovoltaic Power Generation
  Entropy 2024 DOI: 10.3390/e26100824
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• On the Nuisance Parameter Elimination Principle in Hypothesis Testing
  Entropy 2024 DOI: 10.3390/e26020117
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• Adaptive Significance Levels in Tests for Linear Regression Models: The e-Value and P-Value Cases
  Entropy 2022 DOI: 10.3390/e25010019
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• Modeling Overdispersed Dengue Data via Poisson Inverse Gaussian Regression Model: A Case Study in the City of Campo Grande, MS, Brazil
  Entropy 2022 DOI: 10.3390/e24091256
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• The e-value: a fully Bayesian significance measure for precise statistical hypotheses and its research program
  São Paulo Journal of Mathematical Sciences 2022 DOI: 10.1007/s40863-020-00171-7
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• E‐Value
  Wiley StatsRef: Statistics Reference Online 2022 DOI: 10.1002/9781118445112.stat08375
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• Algal-Derived Halogenated Sesquiterpenes from Laurencia dendroidea as Lead Compounds in Schistosomiasis Environmental Control
  Marine Drugs 2022 DOI: 10.3390/md20020111
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• Incorporating Clustering Techniques into GAMLSS
  Stats 2021 DOI: 10.3390/stats4040053
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• Piecewise Modeling the Accumulated Daily Growth of COVID-19 Deaths: The Case of the State of São Paulo, Brazil
  Entropy 2021 DOI: 10.3390/e23081013
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• Comparison between Highly Complex Location Models and GAMLSS
  Entropy 2021 DOI: 10.3390/e23040469
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