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Carlos Daniel Paulino
Doutor em Estatística (Universidade de São Paulo)

Prof. Associado
Departamento de Matemática
Instituto Superior Técnico
Av. Rovisco Pais, 1,
1049-001 Lisboa, Portugal


Carlos Daniel Paulino
Educação:
  • Agregação em Estatística e Investigação Operacional, FC - Universidade de Lisboa, 2005
    Doutor em Estatística, IME - Universidade de São Paulo, Brasil, 1989
    Mestre em Estatística e Investigação Operacional, FC - Universidade de Lisboa, 1984
    Licenciado em Engenharia Química, IST - Universidade Técnica de Lisboa, 1975
Investigação: Assuntos de interesse:
  • Estatística Bayesiana
    Dados Categorizados
    Dados Incompletos
    Aplicações da Estatística às Ciências Biomédicas
Outras actividades Profissionais:
  • Investigador, Centro de Matemática e Aplicações, IST- Universidade Técnica de Lisboa, 1996-2006
    Professor Auxiliar, Departamento de Matemática, IST- Universidade Técnica de Lisboa, 1990-1995
    Assistente/Monitor, Departamento de Matemática, IST- Universidade Técnica de Lisboa, 1975-1990
Disciplinas leccionadas:
  • Probabilidades e Estatística/ Métodos Estatísticos - nas Licenciaturas em Engenharia do IST
    Estatística Matemática - 2º ciclo/Mestrado em Matemática Aplicada e Computação
    Análise de Dados Categorizados - na Licenciatura de Matemática Aplicada e Computação do IST e Mestrado em Estatística da Universidade de São Paulo
    Inferência e Decisão I / Inferência e Decisão II - na Licenciatura de Matemática Aplicada e Computação do IST
    Modelos Multivariados - na Licenciatura de Matemática Aplicada e Computação do IST
    Inferência Estatística - na Licenciatura de Matemática Aplicada e Computação do IST, Mestrado em Matemática Aplicada e em Estatística do IST e Mestrado em Estatística da FCUL
    Estatística - na Licenciatura de Matemática Aplicada e Computação do IST
    Análise de Sobrevivência - no Mestrado em Matemática Aplicada e em Estatística do IST
    Estatística Bayesiana - no Mestrado em Matemática Aplicada e em Estatística do IST
    Regressão e Análise Numérica - no Mestrado em Farmácia da Faculdade de Farmácia da Universidade de Lisboa
    Teoria Estatística - no Doutoramento em Estatística da Universidade de São Paulo
    Álgebra Linear e Geometria Analítica - nas Licenciaturas em Engenharia do IST
Publicações mais recentes:
  • Poleto, F., Paulino, C. D., Singer, J. and Molenberghs, G. (2015). Semi-parametric Bayesian analysis of binary responses with a continuous covariate subject to non-random missingness. Statistical Modeling 15, 1-23.

    Sepúlveda N., Paulino, C. D. and Drakeley, C. (2015). Sample size and power calculations for detecting changes in malaria transmission using antibody seroconversion rate. Malaria Journal, 14, 529.




     
  • Guindani, M., Sepúlveda, N., Paulino, C. D. and Müller, P. (2014). A Bayesian semi-parametric approach for the differential analysis of sequence counts data. J. Royal Statistical Society C (Appl. Statist.) 63, 3, 385 - 404.

    Poleto, F., Singer, J. and Paulino, C. D. (2014). A product-multinomial framework for categorical data analysis with missing responses. Brazilian Journal of Probability and Statistics 28, 1, 109-139.

    Paulino, C. D. Silva, G. and Branco, M. (2013). A fully Bayesian parametric approach for cytogenetic dosimetry. Brazilian Journal of Probability and Statistics 27, 1, 70-83.

     
  • Poleto, F., Paulino, C.D., Molenberghs, G. and Singer, J. (2011). Inferential implications of over-parameterization: a case study in incomplete categorical data. International Statistics Review 79, 1, 92-113.

    Poleto, F., Molenberghs, G., Paulino, C.D., and Singer, J. (2011). Sensitivity analysis for incomplete continuous data. Test 20, 3, 589-601.

    Poleto, F., Singer, J. and Paulino, C. D. (2011). Comparing diagnostic tests with missing data. J. Applied Statistics 38, 6, 1207-1222.

    Poleto, F., Singer, J. and Paulino, C. D. (2011). Missing data mechanisms and their implications on the analysis of categorical data. Statistics and Computing 21, 31-43.

     
  • Silva, L., Amaral Turkman, A. and Paulino, C.D. (2010). Statistical evaluation of repeated peak area measurements using Bayesian inference. Applied Radiation and Isotopes, 68, 1397-1402.

    Sepúlveda, N., Paulino, C.D. and Carneiro, J. (2010). Estimation of T-cell repertoire diversity and clonal size distribution by Poisson abundance models. Journal of Immunological Methods, 353: 124–137.

    Achcar, J., Rodrigues, E., Paulino, C.D. and Soares, P. (2010). Non-homogeneous Poisson models with a change-point: an application to ozone peaks in Mexico City. Environmental and Ecological Statistics, 17, 521–541.



     
  • Machado,C., Paulino, C.D. and Nunes, F. (2009). Deprivation Analysis based on Bayesian Latent Class Models. J. Applied Statistics, 36/8, 871-891.

    Sepúlveda, N., Paulino, C.D. and Penha- Gonçalves, C. (2009). Bayesian Analysis of Allelic Penetrance Models for Complex Binary Traits. Computational Statistics and Data Analysis 53, 1271-1283.


    Achcar, J. A., Martinez, E. Z., Ruffino-Netto, A., Paulino, C. D. and Soares, P. (2008). A statistical model investigating the prevalence of tuberculosis in New York City using counting processes with two change-points. Epidemiology and Infection, 136, 1599-1605.

    Sepúlveda, N., Paulino, C.D., Carneiro, J. and Penha-Gonçalves, C. (2007). Two-gene Interaction Models for Complex Binary Traits Based on the Allelic Penetrance Approach. Heredity, 99, 173-184.

    Paulino, C.D., Silva, G. and Achcar, J. (2005). Bayesian Analysis of Correlated Misclassified Binary Data. Computational Statistics and Data Analysis, vol. 49/4, 1120-1131.
     
Outras Publicações relevantes:
  • Amaral Turkman, M.A. e Paulino, C. D. (2015). Estatística Bayesiana Computacional – uma introdução. Edições SPE, Lisboa.

    Pacheco, A., Oliveira, R., Santos, R. and Paulino, C. D., eds. (2014). New Advances in Statistical Modelling and Applications. Springer (Studies in Theoretical and Applied Statistics - Selected Papers of the Statistical Societies). ISBN 978-3-319-05323-3.

    Paulino, C.D. e Singer, J.M. (2006). Análise de Dados Categorizados. Edgard Blucher, São Paulo.
     
  • Paulino, C.D. e Branco, J. (2005). Exercícios de Probabilidade e Estatística. Escolar Editora, Lisboa.

    Paulino, C.D., Amaral Turkman, A. e Murteira, B. (2003). Estatística Bayesiana. Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa


     
  • Paulino, C.D., Soares, P. and Neuhaus, J. (2003). Binomial Regression with Misclassification. Biometrics, 59, 670-675.

     
  • Paulino, C.D. and Soares, P. (2003). Analysis of Rates in Incomplete Poisson Data. The Statistician, 52, 87-99.

    Soares, P. and Paulino, C.D. (2001). Incomplete categorical data analysis: A Bayesian perspective. Journal of Statistical Computation and Simulation, 69, 157 - 170.



     
  • Paulino, C.D.M. and Silva, G.L. (1999). On the maximum-likelihood analysis of the general linear model in categorical data. Computational Statistics and Data Analysis, 30, 197-204.

    Paulino, C.D.M. AND Pereira, C.A.B. (1995). Bayesian Methods for Categorical Data under Informative General Censoring. Biometrika, 82, 439-446//

    Paulino, C.D.M. and Pereira, C.A.B. (1994). On Identifiability of Parametric Statistical Models. Journal of the Italian Statistical Society (Statistical Methods and Applications), 3, 1, 125-151.

     

 

     
 
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