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Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima
Doutor em Doctor (PhD), Equiv. Doutor em Estatística e Computação - Probabilidades e Estatística (Universidade de Kent em Cantuária)

Prof. Associado
Professor Associado na Secção de Matemática (DCEB) do Instituto Superior de Agronomia da Universidade de Lisboa.

Tapada da Ajuda
1399 LISBOA CODEX
Portugal


Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima
Educação:
  • Doutoramento (PhD) em Estatística, na área de Estatística Multivariada, concluída em Novembro de 1992 na Universidade de Kent em Cantuária (Reino Unido).
  • Licenciatura em Matemática Aplicada, Ramo de Estatística e Computação, pela Faculdade de Ciências de Lisboa, concluída em Julho de 1978.
Investigação: Assuntos de interesse:
  • Análise em Componentes Principais
  • Estatística Multivariada
  • Álgebra Linear e Teoria de Matrizes
Outras actividades Profissionais:
  • Presidente do Conselho Pedagógico do Instituto Superior de Agronomia
Disciplinas leccionadas:
  • Em Licenciaturas no Instituto Superior de Agronomia (nos últimos 5 anos lectivos): Análise Matemática.
  • Em Mestrados no Instituto Superior de Agronomia (nos últimos 5 anos): Estatística e Delineamento.
  • Em Doutoramentos, no Instituto Superior de Agronomia (nos últimos 2 anos): Métodos Matemáticos e Aplicações
  • No SupAgro (Montpellier, França): parte do módulo Experimental Methodology and Statistics no Vinifera European Master of Sciences of Viticulture and Oenology
Publicações mais recentes:
  • Martins, D.S.; Paredes, P.; Raziei, T.; Pires, C.; Cadima, J. & Pereira, L.S. (2016)
    Assessing reference evapotranspiration estimation from reanalysis weather products. An application to the Iberian Peninsula.
    International Journal of Climatology (wileyonlinelibrary.com) doi: 10.1002/joc.4852
     
  • Jolliffe, I.T. & Cadima, J. (2016)
    Principal component analysis: a review and recent developments.
    Phil. Trans. R. Soc. A 374: 20150202 in Theme issue on Adaptive data analysis: theory and applications.
    http://dx.doi.org/10.1098/rsta.2015.0202
     
  • Martins.I.; Ye, M.; Constantino, M.; Fonseca, M.C. & Cadima,J. (2012)
    Modelling target volume flows in forst harvesting scheduling subject to maximum area restriction,
    TOP, July 2012 (publicação online 21.7.12), doi: 10.1007/s11750-012-0260-x
    online: http://link.springer.com/article/10.1007/s11750-012-0260-x

     
  • Bruno-Soares, A.M., Matos, T.J.S. & Cadima, J. (2011)
    Nutritive value of Cistus salvifolius shrubs for small ruminants,
    Animal Feed Science and Technology, 165, p. 167-175,
    doi:10.1016/j.anifeedsci.2011.02.021
    online (publicado 4.4.11): http://www.journals.elsevierhealth.com/periodicals/anifee/article/S0377-8401(11)00082-4/fulltext
     
  • Cadima, J., Calheiros, F.L. & Preto, I.P. (2010)
    The eigenstructure of block-structured correlation matrices and its implications for Principal Component Analysis.
    Journal of Applied Statistics, 37 (3-4), 577-589.
     
Outras Publicações relevantes:
  • Cadima, J. & Jolliffe, I.T. (2009)
    On relationships between uncentred and column-centred principal components.
    Pakistan Journal of Statistics, 25(4), 473-503.
     
  • Cadima, J., Cerdeira, J.O. & Minhoto, M. (2004).
    Computational aspects of algorithms for variable selection in the context of Principal Components,
    Computational Statistics and Data Analysis, 47(2), 225-236.
     
  • Cadima, J. & Jolliffe, I.T. (2001).
    Variable selection and the interpretation of principal subspaces.
    Journal of Agricultural, Biological and Environmental Statistics, 6(1), 62-79.

     
  • Cadima, J. & Jolliffe, I.T. (1996).
    Size and shape-related Principal Components.
    Biometrics 52(1), 344-350.
     
  • Cadima, J. & Jolliffe, I.T. (1995).
    Loadings and Correlations in the Interpretation of Principal Components.
    Journal of Applied Statistics, 22(2), 201-212.
     

 

     
 
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