Especialistas Seniores em Covid-19 com atuação no Brasil

Marcos Oliveira Prates

Em 2006 obteve seu bacharelado em Matemática Computacional pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e seu mestrado em Estatística em 2008 pela mesma instituição. Em 2011 recebeu seu título de Doutor pela University of Connecticut aonde foi professor visitante de 2019 à 2020. Atualmente é professor Associado da UFMG e atua nos programas de graduação e pós-graduação em Estatística. Suas principais áreas de interesse de pesquisa são Aprendizado de Máquina, Estatística Bayesiana, Estatística Espacial e Modelos Lineares Generalizados Mistos. Foi Coordenador do programa de pós-graduação em Estatística da UFMG (2016-2018), foi secretário do ISBRA capítulo Brasileiro do ISBA (2015-2016) e, atualmente é o Presidente da Associação Brasileira de Estatística (2020-2022). (Texto informado pelo autor)

https://lattes.cnpq.br/7893235207392165 (14/09/2021)

Rótulo/Grupo:

Bolsa CNPq: Nível 2

Período de análise:

Endereço: Universidade Federal de Minas Gerais, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística. Avenida Antônio Carlos, 6627 Pampulha 31270901 - Belo Horizonte, MG - Brasil Telefone: (31) 34095932 URL da Homepage: https://www.est.ufmg.br/~marcosop

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Probabilidade e Estatística

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (42)
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2. SCHUMACHER, F. L. ; FERREIRA, C. S. ; PRATES, MARCOS O ; LACHOS, A. ; LACHOS, VICTOR H.. A robust nonlinear mixed-effects model for COVID-19 death data. Statistics and Its Interface. v. 14, p. 49-57, issn: 1938-7989, 2021.
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38. SANTOS, Marcos Antônio da Cunha ; COSTA, M. A. ; Prates, M. O.. ANÁLISE DE CONGLOMERADOS DE ACIDENTES DE TRÂNSITO UTILIZANDO GOOGLE MAPS E ESTATÍSTICA ESPACIAL. Cadernos do IME. Série Estatística. v. 35, p. 1-15, issn: 1413-9022, 2013.
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39. Cabral, Celso Rômulo Barbosa ; Lachos, Víctor Hugo ; Prates, Marcos O.. Multivariate mixture modeling using skew-normal independent distributions. Computational Statistics & Data Analysis (Print). v. 56, p. 126-142, issn: 0167-9473, 2012.
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41. Prates, Marcos O. ; Assunção, Renato M. ; Costa, Marcelo A.. Flexible scan statistic test to detect disease clusters in hierarchical trees. Computational Statistics (Zeitschrift. Internet). v. 27, p. 715-737, issn: 1613-9658, 2012.
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42. Prates, Marcos O.; Dey, Dipak K. ; Willig, Michael R. ; Yan, Jun. Intervention Analysis of Hurricane Effects on Snail Abundance in a Tropical Forest Using Long-Term Spatiotemporal Data. Journal of Agricultural, Biological and Environmental Statistics. v. 16, p. 142-156, issn: 1085-7117, 2011.
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Livros publicados/organizados ou edições (1)
1. GAMERMAN, D. ; Prates, Marcos O. ; GALLETTI, T. P. ; Mayrink, Vinícius D.. Building a Platform for Data-Driven Pandemic Prediction: From Data Modelling to Visualisation - The CovidLP Project. 1 ed. Boca Raton: CRC Press, 2021. v. 1, p. 368.
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Capítulos de livros publicados (2)
1. Assunção, Renato M. ; Souza, Roberto C. S. N. P. ; Prates, Marcos O.. New Frontiers for Scan Statistics: Network, Trajectory, and Text Data. Em: Joseph Glaz; Markos V. Koutras. (Org.). Handbook of Scan Statistics. 1ed.New York. : Springer New York. 2020.p. 1-24.
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2. ASSUNÇÃO, Renato Martins ; Costa, Marcelo A. ; Prates, M. O. ; Silva e Silva. Spatial Analysis. Em: Arthur Charpentier. (Org.). Computational Actuarial Science with R. 01ed.Boca Raton. : Chapman & Hall. 2014.v. 1, p. 207-256.
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Textos em jornais de notícias/revistas (1)
1. CARVALHO, O. S. F. ; W. Meira Jr. ; PRATES, M. O. ; ASSUNCAO, R. M. ; MINARDI, R. C. M. ; ARABE, J. N. C.. InfoSAS: um sistema de mineração de dados para controle da produção do SUS. Revista do TCU, p. 52-59, 30 mar. 2017.
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Trabalhos completos publicados em anais de congressos (4)
1. Assunção, Renato M. ; CARVALHO, O. S. F. ; Prates, Marcos O. ; CAMPOS, M. A.. Detecção de anomalias nos pagamentos do Sistema Único de Saúde. Em: XV Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, p. 459-468, 2016.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
2. VILELA, M. L. B. ; XAVIER, S. I. R. ; PRATES, R. O. ; PRATES, M. O. ; SHIPMAN, F. ; PRATES, A. A. P. ; CARDOSO, A. A.. Contrasting People's Attitudes towards Self-disclosure in Online Social Networks and Face-to-face Settings. Em: International Conference on Collaboration and Technology (CRIWG), 2015.
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3. XAVIER, S. I. R. ; VILELA, M. L. B. ; PRATES, R. O. ; PRATES, M. O. ; PRATES, A. A. P. ; CARDOSO, A. A.. Migrando das redes sociais offline para as redes sociais online: o que houve com a privacidade?. Em: XIII Simpósio Brasileiro Sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais, p. 265-274, 2014.
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
4. COSTA, M. A.; Prates, M. O. ; SANTOS, Marcos Antônio da Cunha. Análise de conglomerados de acidentes de trânsito utilizando Google maps e estatística espacial. Em: XLV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2013.
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Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (0)
Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (23)
1. AZEVEDO, D. R. M. ; PRATES, MARCOS O ; BANDYOPADHYAY, D.. Spatial Confounding Beyond Generalized Linear Mixed Models: Extension to Shared Components and Spatial Frailty Models. 2020. Apresentação de Trabalho/Seminário
2. AZEVEDO, D. R. M. ; PRATES, MARCOS O ; BANDYOPADHYAY, D.. Spatial Confounding Beyond Generalized Linear Mixed Models: Extension to Shared Components and Spatial Frailty Models. 2020. Apresentação de Trabalho/Seminário
3. AZEVEDO, D. R. M. ; Prates, Marcos O. ; BANDYOPADHYAY, D.. Assessing spatial confounding in Bayesian shared component disease mapping models via SPOCK: With applications to SEER cancer data. 2019. Apresentação de Trabalho/Seminário
4. PRATES, M. O. Os desafios do Big Data em Estatística. 2017. Apresentação de Trabalho/Seminário
5. PRATES, M. O. Um passeio por aplicações e problemas em diferentes áreas da Estatística nas quais tenho dedicado o meu tempo. 2017. Apresentação de Trabalho/Seminário
6. SANTOS, L. S. F. C. ; PRATES, M. O. ; RODRIGUES, E. C.. Estudo Online da Dinâmica Espaço-Temporal de Dados de Crime a Partir de Dados da Rede Social Twitter. 2016. Apresentação de Trabalho/Seminário
7. Prates, Marcos O. Pós-Graduação em Estatística e Aplicações na Pesquisa. 2014. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
8. Prates, Marcos O.; RODRIGUES, E. C. ; ASSUNCAO, R. M.. When is the spatial confounding a real problem? A fast Gaussian Markov random fields alternative to alleviate spatial confounding. 2014. Apresentação de Trabalho/Seminário
9. GONCALVES, F. B. ; PRATES, M. O. ; V. H. Lachos. Robust Bayesian Model Selection for Heavy-tailed Linear Regression Models Using Mixtures. 2014. Apresentação de Trabalho/Congresso
10. Prates, Marcos O. Pesquisa na Pós-Graduação e Aplicações das Pesquisas no Mundo Real. 2014. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
11. Prates, Marcos O.; RODRIGUES, E. C. ; ASSUNCAO, R. M.. When is spatial confounding a real problem? A fast Gaussian Markov random fields alternative to alleviate spatial confounding. 2014. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
12. Prates, Marcos O.; Dey, Dipak K. ; Willig, Michael R. ; Yan, Jun. Transformed Gaussian Markov Random Fields and Spatial Modeling. 2013. Apresentação de Trabalho/Congresso
13. COSTA, D. R. ; V. H. Lachos ; PRATES, M. O.. Estimação em Modelos Lineares Mistos Generalizados para Dados Binários Correlacionados com Distribuição Link Normal e t-Student. 2013. Apresentação de Trabalho/Congresso
14. CORNEJO, Z. Q. ; PRATES, M. O. ; RUE, H.. A Bayesian approach to estimate the abundance of anchovies in the coast of Perú. 2013. Apresentação de Trabalho/Seminário
15. CORNEJO, Z. Q. ; Prates, Marcos O. ; RUE, H.. A Bayesian approach to estimate the abundance of anchovies in the coast of Perú. 2013. Apresentação de Trabalho/Seminário
16. CORNEJO, Z. Q. ; Prates, Marcos O. ; RUE, H.. A Bayesian approach to estimate the abundance of anchovies in the coast of Perú. 2013. Apresentação de Trabalho/Seminário
17. Prates, Marcos O.; Dey, Dipak K. ; Willig, Michael R. ; Yan, Jun. Transformed Gaussian Markov Random Fields and Spatial Modeling. 2012. Apresentação de Trabalho/Congresso
18. Prates, Marcos O.; Dey, Dipak K. ; V. H. Lachos. A Dengue Fever Study in the State of Rio de Janeiro with the Use of Generalized Skew-Normal/Independent Spatial Field. 2012. Apresentação de Trabalho/Seminário
19. PRATES, M. O.; Dey, Dipak K. ; V. H. Lachos. A Dengue Fever Study in the State of Rio de Janeiro with the Use of Generalized Skew-Normal/Independent Spatial Field. 2012. Apresentação de Trabalho/Simpósio
20. PRATES, M. O.; Dey, Dipak K. ; Willig, Michael R. ; Yan, Jun. Transformed Gaussian Markov Random Fields: Properties and Applications. 2011. Apresentação de Trabalho/Congresso
21. PRATES, M. O.; Dey, Dipak K. ; Yan, Jun. A New Class of Link Function for Generalized Linear Mixed Models. 2011. Apresentação de Trabalho/Simpósio
22. PRATES, M. O.; Dey, Dipak K. ; Yan, Jun. A New Class of Link Function for Generalized Linear Mixed Models. 2011. Apresentação de Trabalho/Seminário
23. PRATES, M. O. Introdução a Estatística Espacial. 2011. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra
Demais tipos de produção bibliográfica (8)
1. PRATES, M. O.; RODRIGUES, E. C. ; ASSUNCAO, R. M.. When is the spatial confounding a real problem? A fast Gaussian Markov random fields alternative to alleviate spatial confounding. 2014. Relatório Técnico
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2. COSTA, D. R. ; PRATES, M. O. ; V. H. Lachos. Generalized linear mixed models for correlated binary data with t-link. 2013. Relatório Técnico
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
3. PRATES, M. O.; Dey, Dipak K. ; Lachos, Víctor Hugo. A Dengue Fever Study in the State of Rio de Janeiro with the Use of Generalized Skew-Normal/Independent Spatial Fields. 2012. Relatório Técnico
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
4. MATOS, L. A. ; Prates, Marcos O. ; CHEN, M. ; V. H. Lachos. Likelihood Based Inference for Linear and Nonlinear Mixed-Effects Models with Censored Response Using the Multivariate-t Distribution. 2012. Relatório Técnico
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
5. PRATES, M. O.; Dey, Dipak K. ; V. H. Lachos. Generelized Skew-Normal/Independent Fields with Applications. 2011. Relatório Técnico
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
6. PRATES, M. O.; Dey, Dipak K. ; Willig, Michael R. ; Yan, Jun. Transformed Gaussian Markov Random Fields and Spatial Modeling. 2011. Relatório Técnico
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
7. PRATES, M. O.; Dey, Dipak K. ; Yan, Jun. A New Class of Link Function for Generalized Linear Mixed Model. 2010. Relatório Técnico
  [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
8. Cabral, Celso Rômulo Barbosa ; Lachos, Víctor Hugo ; PRATES, M. O.. Multivariate Mixture Modeling Using Skew-Normal Independent Distributions. 2010. Relatório Técnico
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Produção técnica

Programas de computador com registro de patente (0)
Programas de computador sem registro de patente (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (1)
1. GOMES, T. ; COMIN, B. ; PRATES, M. O.. Como a Inteligência Artificial está transformando o Marketing?. 2018.
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Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (4)
1. Alisson Carlos da Costa Silva. Uma Análise Espacial da Recorrência de Crimes em Belo Horizonte. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . Início: 2021.
  Orientador: Marcos Oliveira Prates.
2. Gabriel Oliveira Assunção. Aumento de Dados para Balançeamento de textos. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . Início: 2021.
  Orientador: Marcos Oliveira Prates.
3. Guilherme Aguilar. Beyond Gaussian Processes: Flexible Bayesian modeling and inference for geostatistical processes. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais. (Coorientador)., . Início: 2020.
  Supervisor: Marcos Oliveira Prates.
4. Juliana Fagundes Mafra. Análise Jurimétrica da Jurisprudência sobre Dano ao Erário do Superior Tribunal de Justiça. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . Início: 2020.
  Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Dissertação de mestrado (3)
1. Samuel Faria Cândido. Um Modelo Espacial Latente para COVID-19. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . Início: 2021.
  Orientador: Marcos Oliveira Prates.
2. Vitor Faria de Carvalho Oliveira. Acessando Informação de Esporte através do SofaScore. Dissertação (Mestrado profissional em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . Início: 2021.
  Orientador: Marcos Oliveira Prates.
3. Nara Maria de Oliveira Dornela. Análise da gestão do saneamento na perspectiva dos distintos modelos de prestação dos serviços de abastecimento de água e esgotamento sanitário no estado de Minas Gerais. Dissertação (Mestrado em Saneamento, Meio Ambiente e Recursos Hídricos) - Universidade Federal de Minas Gerais. (Coorientador).. Início: 2021.
  Supervisor: Marcos Oliveira Prates.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (6)
1. Luis Alejandro Másmela Caita. Imputation of Missing Data Using Gaussian Linear Cluster-Weighted Modeling. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2021.
  Supervisor: Marcos Oliveira Prates.
2. Douglas Roberto Mesquita Azevedo. Spatial Confounding Beyond Generalized Linear Mixed Models: Extension to Shared Components and Spatial Frailty Models. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2020.
  Orientador: Marcos Oliveira Prates.
3. Larissa Sayuri Futino Castro dos Santos. Miniing Large Amount of Short Text Data in your Desktop. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2019.
  Orientador: Marcos Oliveira Prates.
4. Zaida Jesus Quiroz Cornejo. On spatial statistical methods and applications for large datasets. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
  Orientador: Marcos Oliveira Prates.
5. Ali Abolhassani. Zero-Inflated Bell Scan: A More Flexible Spatial Scan Statistic. Tese (Doutorado em Estatística) - Isfahan University of Technology, . 2018.
  Supervisor: Marcos Oliveira Prates.
6. Nívea Bispo da Silva. Modelagem Bayesiana Semi-paramétrica via Misturas. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais. 2017.
  Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Dissertação de mestrado (12)

Felipe Amorim Sousa. INLAmod: Uma Interface Gráfica Modular para o R-INLA. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2021.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Thais Pacheco Menezes. Arquétipos latentes: os modulos dos padrões espaciais compleos do câncer. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2020.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Carla Paula Soares Moreira. A semi-parametric fraction cure model. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2020.
Supervisor: Marcos Oliveira Prates.
Ana Carolina Fernandes Dias. Uma Solução Bayesiana para se Considerar a Incerteza Associada à Calibração de Itens na Teoria de Resposta ao Item. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2019.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Gabriel Henrique Oliveira Assunção. Regressão Espacial Quantílica para Previsão da Velocidade do Vento. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Douglas Roberto Mesquita Azevedo. Modelagem Espaço-tempora para Campos Gaussianos Transformados. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2016.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Ana Gabriela Braga. Modelagem Espaço Temporal de Processos Pontuais: Aplicação em Circuitos de Televisão para Controle de Crimes. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2016.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Milton Pifano Soares Ferreira. Inferência em Grafos Aleatórios Exponenciais através do ABC. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2016.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Larissa Sayuri Futino Castro dos Santos. Estudo Online da Dinâmica Espaço-temporal de Crimes através de Dados da Rede Social Twitter. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2015.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Renan Xavier Cortes. Estimando Modelos Dinâmicos Utilizando o INLA para Campos Aleatórios Markovianos Não Gaussianos. Dissertação (Mestrado em Estatística e Probabilidade) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2014.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Zaida Quiroz Cornejo. Abordagem Bayesiana para Estimar a Biomassa da Anchova na Costa do Perú. Dissertação (Mestrado em Estatística e Probabilidade) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2014.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Calisto Manuel Máquina. Análise de Dados de Sobrevivência Espacialmente Correlacionados. Dissertação (Mestrado em Estatística e Probabilidade) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2014.
Supervisor: Marcos Oliveira Prates.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (4)

Felipe Freitas Viveiros Ribeiro. Previsão Da Volatilidade Realizada Utilizando Modelos Lineares, Híbridos E Machine Learning. (Aperfeiçoamento/Especialização em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2021.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Máiron Cesar Simão Chaves. O Uso de Apredizagem de Máquina para Previsão de Vendas. (Aperfeiçoamento/Especialização em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2018.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Marcela Maione Lopes de Almeida. Comparação de Métodos Estatísticos de previsão de venda para varejo. (Aperfeiçoamento/Especialização em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2018.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Carolina Santos Lages. Impacto dos Programas de Infraestrutura Rodoviária no desenvolvimento Econômico de Minas Gerais e Visualização da Cobertura Rodoviária de Estado. (Aperfeiçoamento/Especialização em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2013.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Trabalho de conclusão de curso de graduação (12)

Adriana Lana Oliveira. Desenvolvimento de um módulo de Análise de Sobrevivência para o software INLAMod. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2021.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Ítalo Ferreira Fernandes. Desenvolvimento de um Módulo de Série Temporal para o Software INLAMod. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2021.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Pedro Henrique Araujo Pinto. Comparação de técnicas de Machine Learning para classificação de empréstimos peer-to-peer. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2018.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Aline Moreira Martins. INTERFACE INTERATIVA SHINY APLICADA A ANÁLISE CONJUNTA BASEADA EM POSTOS. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2017.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Maria Eugênia Ferreira da Fonseca. Análise de Sentimentos no Twitter sobre as Eleições Americanas em inglês e português. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2017.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Fernanda Cardoso Barbosa. Uma Aplicação de Aprendizado de Máquinas no Futebol. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2017.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Karina Carneiro Costa. Utilizando Equações Estruturais para confirmação de Teorias sobre Ética e Valores pessoais. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2017.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Thais Tássia Pereira. Transferência de informação em níveis geográficos via Modelos Lineares Generalizados. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2017.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Brandon Ferreira de Mendonça. Desafios em Big Data: Análise de Desempenho de Sistemas de Recomendação em Aprendizado de Máquina. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2016.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Mariana Ribeiro Texeira. Aprendizao de Máquina: Uma Aplicação para Previsão do Vento. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2016.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Beatriz Marinho Cadilhe. Previsão de Vento Utilizando Redes Neurais em Comparação com outros Métodos Preditivos. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2016.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Ricardo Luiz Correa. Uma análise dos corredores de Belo Horizonte com a estatística scan curvi-linear. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais, . 2013.
Orientador: Marcos Oliveira Prates.
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (10)

2019-Atual. Avancos na Estatistica Espacial na Era do Big Data
Descrição: O objetivo geral deste projeto é propor e desenvolver metodologias na fronteira do conhecimento em estatística espacial para sobrepor as limitações dos modelos existentes na literatura para análises de grandes bancos de dados.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Marcos Oliveira Prates - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
2019-Atual. Avancos em Modelagens Espaciais
Descrição: O objetivo geral deste projeto é propor e desenvolver metodologias na fronteira do conheci- mento em estatística espacial para sobrepor as limitações dos modelos existentes na literatura tanto para análises de grandes bancos de dados como em áreas que ainda não incorporam efeitos espaciais ou não trabalham apropiadamente com dados georeferenciados.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Marcos Oliveira Prates - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
2016-Atual. Novas Modelagens: Bayesianas, Processos Espaciais e Modelos Hierarquicos
Descrição: O objetivo geral deste projeto é propor novas metodologias estatísticas para sobrepor as limitações existentes de modelos Gaussianos para modelagem de dados espaciais. Também visa propor funções de ligação mais flexíveis que se adequem melhor ao conjunto de dados analisados.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Marcos Oliveira Prates - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
2015-2018. Desenvolvimento de Modelos, Metodo e Sistema Computacional para a Previsao da Velocidade do Vento em Horizontes de Curto e Longo Prazo
Descrição: O objetivo principal desta proposta é o desenvolvimento de métodos melhorados de modelagem do vento tanto para fins de previsão em horizontes de curto, médio e longo prazo como para determinar o recurso de vento de um local de interesse em estudos de potencial eólico para geração de eletricidade. Espera-se que os métodos desenvolvidos tenham um desempenho superior ao de métodos comumente usados na indústria para esses fins, dando assim um diferencial aos empreendimentos eólicos do grupo Cemig. Os novos métodos serão disponibilizados para uso operacional na forma de ferramentas de software de fácil uso por profissionais de outras áreas. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) . Integrantes: Marcos Oliveira Prates - Coordenador / Costa, Marcelo A. - Integrante / Thais Cristina Oliveira da Fonseca - Integrante / Paulo Justiniano Ribeiro Jr - Integrante / Ramiro Ruiz Cardenas - Integrante. Financiador(es): Companhia Energética de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
2014-2016. Extensoes Robustas Para Processos Espaciais E Modelos Lineares Generalizados
Descrição: Flexibilização de Modelos Espaciais através de diferentes técnicas estatíticas: uso de distribuição assimétricas, cópulas, etc.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Marcos Oliveira Prates - Coordenador / Dey, Dipak K. - Integrante / Willig, Michael R. - Integrante / Yan, Jun - Integrante / Víctor Hugo Lachos Dávila - Integrante / Renato Martins Assunção - Integrante / Marcelo Azevedo Costa - Integrante / Martin Kulldorff - Integrante / Havard Rue - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
2013-2016. InfoSAS - Um Sistema para Controle da Producao do SUS por Tecnicas de Aprendizado de Maquina e Mineracao de Dados
Descrição: O controle da produção do Sistema Único de Saúde (SUS) é um desafio de vital importância para seus gestores, e este controle é central para a missão do Departamento de Regulação, Avaliação e Controle (DRAC) da Secretaria de Atenção à Saúde (SAS) do Ministério da Saúde (MS). Com o objetivo de melhorar seu ferramental de controle, o DRAC solicitou à UFMG o desenvolvimento de um sistema que explore técnicas de aprendizado de máquina e de mineração de dados para a detecção automática de desvios de séries históricas e de outras anomalias.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Marcos Oliveira Prates - Integrante / Renato Martins Assunção - Integrante / Wagner Meira Junior - Integrante / Osvaldo Sergio Farhat de Carvalho - Coordenador / Márcio Luiz Bunte de Carvalho - Integrante / Andrea Iabrudi Tavares - Integrante / Dorgival Olavo Guedes Neto - Integrante.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
2013-2014. CAMPOS GAUSSIANOS ALEAT ORIOS TRANSFORMADOS
Descrição: Utilização de cópulas para flexibilziar modelos em estatística espacil. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Marcos Oliveira Prates - Coordenador. Financiador(es): Universidade Federal de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
2012-2013. MODELOS ESPACIAIS ASSIM ETRICOS USANDO MISTURAS DE ESCALA SKEW-NORMAL
Descrição: Flexibilização de modelos espacais através do uso de distribuição assimétricas e de caudas pesadas. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Marcos Oliveira Prates - Coordenador. Financiador(es): Universidade Federal de Minas Gerais - Auxílio financeiro.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
2012-2013. Processos Espaciais Assimetricos
Descrição: Grupo de pesquisa é voltado a criação de metodologias e modelos assimétricos para ajuste à dados espaciais. Os modelos assimétricos são mais flexíveis e capazes de acomodar de forma mais realísitica as características dos dados à modelos estatísticos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (3) . Integrantes: Marcos Oliveira Prates - Coordenador / Renato Martins Assunção - Integrante / Marcelo Azevedo Costa - Integrante / Fábio Nogueira Demarqui - Integrante / Vinícius Diniz Mayrink - Integrante.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
2011-2012. Gestao Integrada para a Seguranca no Transito - GISTRAN
Descrição: Desenvolvimento de metodologias de análise espacial de acidentes de trânsito, implantação de um modelo de Gestão Integrada para Segurança no Trânsito GISTRAN, no município de Belo Horizonte, com desenvolvimento de análise do banco de dados, estruturação das informações, desenvolvimento do plano de ação e da formatação da matriz de avaliação. O serviço compreenderá a estruturação da base de dados existentes na BHTRANS, tendo como referência a REDS, modelagem para análise de acidentes territorialidade, coleta de dados complementares outra fontes e estruturação das unidades gerenciais.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Marcos Oliveira Prates - Integrante / Marcelo Azevedo Costa - Integrante / Marcos Antônio da Cunha Santos - Integrante / Cláudio Chaves Beato Filho - Coordenador. Financiador(es): Empresa de Transportes e Trânsito de Belo Horizonte - Bolsa.
Membro: Marcos Oliveira Prates.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (6)

Prêmio de Melhor Trabalho, 5th Latin American Conference on Statistical Computing - LACSC.. 2021.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
Prêmio de Melhor Poster, EBEB 2020.. 2020.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
Prêmio de Melhor Poster, GEOMED 2017.. 2017.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
Doctoral Dissertation Award, University of Connecticut.. 2011.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
Multidisciplinary Environmental Research Award for Graduate Students, Center for Environmental Sciences and Engineering at the University of Connecticut.. 2010.
Membro: Marcos Oliveira Prates.
Appreciation fo the 2010 Best Performance in Teaching Assistant, Departament of Statistics, University of Connecticut.. 2010.
Membro: Marcos Oliveira Prates.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (30)

30th International Biometric Conference. Projection-based approach to alleviating Spatial Confounding in Spatial Frailty Models. 2020. (Congresso).
JSM 2020. Projection-based approach to alleviate Spatial Confounding in Spatial Frailty Models. 2020. (Congresso).
2019 INFORMS Annual Meeting. Generalized Predictive Comparisons for Intepreting Complex Models. 2019. (Congresso).
GEOMED 2019. Alleviating Spatial Confounding For Areal Data Problems By Displacing The Geographical Centroids. 2019. (Congresso).
ISI World Statistics Congress. Block Nearest Neighboor Gaussian Processes. 2019. (Congresso).
XVI Escola de Modelos de Regressão. ALLEVIATING SPATIAL CONFOUNDING FOR AREAL DATA PROBLEMS BY DISPLACING THE GEOGRAPHICAL CENTROIDS. 2019. (Congresso).
63 Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria (RBRAS). Spatial Extreme Learning Machines: An Application on Predicitiono of Disease Counts. 2018. (Congresso).
ISBA World Meeting 2018. Spatial Quantile Regression for Wind Speed Prediction. 2018. (Congresso).
Second BRICS mathematics conference. Block Nearest Neighboor Gaussian Processes. 2018. (Congresso).
XIV Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana. Spatial Quantile Regression for Wind Speed Prediction. 2018. (Congresso).
Congresso de Estatística - CONE 2017. InfoSAS: Resultados, Situação e Perspectivas. 2017. (Congresso).
GEOMED 2017 ? International Conference on Spatial Statistics. Relative risk estimates from spatial and space-time scan statistics: Are they biased?. 2017. (Congresso).
Spatial Statistics 2017. Bayesian spatio-temporal modeling of anchovy abundance through the SPDE Approach. 2017. (Congresso).
Thirteenth World ISBA Meeting. Non-separable Space-time Models using Transformed Gaussian Markov Random Fields. 2016. (Congresso).
60a Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria e 16o Simpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronomica. Non-separable Spatio-temporal Models via Transformed Gaussian Markov Random Fields. 2015. (Congresso).
60th World Statistics Congress. Robust Bayesian model selection for heavy-tailed linear regression using finite mixtures. 2015. (Congresso).
GEOMED 2015. Where geography lives? A spectral projection approach for spatial confounding. 2015. (Congresso).
XIV Escola de Modelos de Regressão. Robust Bayesian model selection for heavy-tailed linear regression models using finite mixtures. 2015. (Congresso).
12th Brazilian Meeting on Bayesian Statistics. A Bayesian Approach to estimate the biomass of anchovies in the coast of Perú. 2014. (Congresso).
12th Brazilian Meeting on Bayesian Statistics. Inference on Dynamic Models for non-Gaussian Random Fields using INLA: A Homicide Rate Analysis of Brazilian Cities. 2014. (Congresso).
III Fórum Mineiro de Estatística e Probabilidade. Robust Bayesian Model Selection for Heavy-tailed Linear Regression Models Using Mixtures. 2014. (Congresso).
Twelfth World Meeting of ISBA. When is the spatial confounding a real problem? A fast Gaussian Markov random fields alternative to alleviate spatial confounding. 2014. (Congresso).
XIII MGEst. When is the spatial confounding a real problem? A fast Gaussian Markov random fields alternative to alleviate spatial confounding. 2014. (Congresso).
XXI Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatítica. When is the spatial confounding a real problem? A fast Gaussian Markov random fields alternative to alleviate spatial confounding. 2014. (Congresso).
13 Escola de Modelos de Regressão. Transformed Gaussian Markov Random Fields and Spatial Modeling. 2013. (Congresso).
13 Escola de Modelos de Regressão. Estimação em Modelos Lineares Mistos Generalizados para Dados Binários Correlacionados com Distribuição Link Normal e t-Student. 2013. (Congresso).
New England Statistical Symposium.Homicide Rate Analysis with Dynamic Models for near-Gaussian Random Fields using INLA. 2013. (Simpósio).
II Jornada Internacional de Probabilidad y Estadística. Transformed Gaussian Markov Random Fields and Spatial Modeling. 2012. (Congresso).
Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.A Dengue Fever Study in the State of Rio de Janeiro with the Use of Generalized Skew-Normal/Independent Spatial Fields. 2012. (Simpósio).
Spatial Statistics 2011. Transformed Gaussian Markov random fields: Properties and applications. 2011. (Congresso).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (9)

PRATES, MARCOS O. Prêmio ABE 2020. 2021. (Outro).. . 0.
FRANCISCO NETO, A. ; TORRES, C. E. G. ; FERRAZ, D. ; OLIVEIRA, H. C. ; SILVA, I. R. ; DUCZMAL, L. H. ; PRATES, MARCOS O ; BARRENECHEA, M. H. V. ; RIBEIRO, M. M. ; MUKHOPADHYAY, N. ; SANTOLIN, R. S. ; FERNANDES, R. S.. 8th International Workshop in Sequential Methodologies (IWSM2022). 2021. Congresso
SILVA, D. B. N. ; PRATES, MARCOS O ; TOLEDO, M. L. ; MAGALHAES, M. S.. XVII Escola de Modelos de Regressão - EMR 2021. 2021. Congresso
PRATES, MARCOS OLIVEIRA; MATOS, L. A. ; Cabral, Celso R. B.. 24º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística. 2021. Congresso
PIRES, M. C. ; RIBEIRO, A. J. F. ; ALVES, D. D. S. M. ; MONTENEGRO, L. C. C. ; Santos, M. A. C. ; SILVA, R. W. C. ; LOSCHII, R. H. ; SANTOS, T. R. ; Mayrink, Vinícius D. ; SOUZA, W. B. ; FRANCO, G. C. ; COLOSIMO, E. A. ; PRATES, M. O.. XV MGEST - Encontro Mineiro de Estatística. 2017. Congresso
GONCALVES, F. B. ; PRATES, M. O. ; Mayrink, Vinícius D. ; LOSCHII, R. H. ; FRANCO, G. C. ; Demarqui, Fabio N. ; SANCHEZ, L. E. B.. XIII EBEB - Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana. 2016. Congresso
CORDEIRO, G. M. ; V. H. Lachos ; SANCHEZ, L. E. B. ; COLOSIMO, E. A. ; MORAIS, A. L. ; Demarqui, Fabio N. ; PRATES, M. O. ; SOUZA, W. B.. IV Workshop em Análise de Sobrevivência e Aplicações. 2015. Congresso
Prates, Marcos O.; ALVES, D. D. S. M. ; Demarqui, Fabio N. ; Santos, M. A. C. ; Assunção, Renato M. ; LOSCHII, R. H.. III Fórum Mineiro de Estatística e Probabilidade. 2014. Congresso
CHEN, M. ; Pozdnyakov, Vladimir ; Yan, Jun ; PRATES, M. O.. 25º New England Statistical Symposium. 2011. Congresso

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (3)

Marcos Oliveira Prates ⇔ Marcelo Azevedo Costa (6.0)
COSTA, MARCELO AZEVEDO ; RUIZ-CÁRDENAS, RAMIRO ; MINETI, LEANDRO BRIOSCHI ; PRATES, MARCOS OLIVEIRA. Dynamic Time Scan Forecasting for multi-step wind speed prediction. RENEWABLE ENERGY. v. 177, p. 584-595, issn: 0960-1481, 2021.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
SANTOS, Marcos Antônio da Cunha ; COSTA, M. A. ; Prates, M. O.. ANÁLISE DE CONGLOMERADOS DE ACIDENTES DE TRÂNSITO UTILIZANDO GOOGLE MAPS E ESTATÍSTICA ESPACIAL. Cadernos do IME. Série Estatística. v. 35, p. 1-15, issn: 1413-9022, 2013.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
Prates, Marcos O. ; Assunção, Renato M. ; Costa, Marcelo A.. Flexible scan statistic test to detect disease clusters in hierarchical trees. Computational Statistics (Zeitschrift. Internet). v. 27, p. 715-737, issn: 1613-9658, 2012.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
ASSUNÇÃO, Renato Martins ; Costa, Marcelo A. ; Prates, M. O. ; Silva e Silva. Spatial Analysis. Em: Arthur Charpentier. (Org.). Computational Actuarial Science with R. 01ed.Boca Raton. : Chapman & Hall. 2014.v. 1, p. 207-256.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
COSTA, M. A.; Prates, M. O. ; SANTOS, Marcos Antônio da Cunha. Análise de conglomerados de acidentes de trânsito utilizando Google maps e estatística espacial. Em: XLV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2013.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
PRATES, M. O. Introdução a Estatística Espacial. 2011. Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra

Marcos Oliveira Prates ⇔ Bráulio Figueiredo Alves da Silva (2.0)
CORTES, R. X. ; MARTINS, T. G. ; PRATES, M. O. ; SILVA, Bráulio Figueiredo Alves da. Inference on dynamic models for non-Gaussian random fields using INLA. Brazilian Journal of Probability and Statistics. v. 31, p. 1-23, issn: 0103-0752, 2017.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
SOUZA, E. ; SILVA, Bráulio Figueiredo Alves da ; PRATES, M. O.. Street drug markets beyond favelas in Belo Horizonte, Brazil. Crime Science. v. 4, p. 1-11, issn: 2193-7680, 2015.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

Marcos Oliveira Prates ⇔ Glaura da Conceição Franco (1.0)
FRANCO, G. C. ; MIGON, H. S. ; Prates, Marcos O.. Time series of count data: A review, empirical comparisons and data analysis. Brazilian Journal of Probability and Statistics. v. 33, p. 756-781, issn: 0103-0752, 2019.
[ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

(*) Relatório criado com produções desde 2010 até 2021
Data de processamento: 06/11/2021 15:23:34

Relatório gerado por scriptLattes V8.11. Os resultados estão sujeitos a falhas devido a inconsistências no preenchimento dos CVs Lattes. E-mail de contato: henriquimicosp@gmail.com