Bruno Santos

Meus atuais interesses de pesquisa são extensões dos modelos de regressão quantílica, para dados distribuídos no intervalo (0,1), assim como para dados com suposição de excesso de zeros. Também tenho interesse em estudar métodos de seleção de variáveis dentro da classe de modelos de regressão quantílica.

Dissertação de mestrado:

Publicações:

  1. Santos, B. e Elian, S. (2012). Analysis of residuals in quantile regression: an application to income data in Brazil. Proceedings of the 27th International Workshop on Statistical Modelling (Arnost Komarek, Stanislav Nagy, editors), vol. 2, 723-728.
  2. Santos, B. e Bolfarine, H. (2013). A two-part model using quantile regression under a Bayesian perspective. Proceedings of the 28th International Workshop on Statistical Modelling (Vito M.R. Muggeo, Vincenza Capursi, Giovanni Boscaino, Gianfranco Lovison, editors), vol. 1, 200-205.
  3. Alencar, A. P. e Santos, B. (2014). Association of pollution with quantiles and expectations of the hospitalization rate of elderly people by respiratory diseases in the city of São Paulo, Brazil. Environmetrics. DOI: 10.1002/env.2274. link.
  4. Santos, B. e Bolfarine, H. (2014). Bayesian analysis for zero-or-one inflated proportion data using quantile regression. Journal of Statistical Computation and Simulation. DOI: 10.1080/00949655.2014.986733. link
  5. Santos, B. e Elian, S. (2015). Influence measures in quantile regression models. Communications in Statistics - Theory and Methods. DOI: 10.1080/03610926.2013.799699. link
  6. Santos, B. e Bolfarine, H. (2015). Analysis of Brazil’s presidential election via Bayesian spatial quantile regression. Proceedings of the 30th International Workshop on Statistical Modelling (Herwig Friedl, Helga Wagner, editors), vol. 2, 239-242.
  7. Santos, B. e Bolfarine, H. (2016). Bayesian quantile regression analysis for continuous data with a discrete component at zero. link
  8. Santos, B. e Bolfarine, H. (2016). On Bayesian quantile regression and outliers. link

Trabalhos em andamento:

  1. Santos, B. e Bolfarine, H. (2015). Analysis of Brazil’s presidential election via Bayesian spatial quantile regression. Em preparação, versão para artigo.

Minicursos ministrados: