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Luisa da Conceição S. Canto e Castro Loura
Doutora em Probabilidades e Estatística (Universidade de Lisboa)

Prof. Associado
Departamento de Estatística e Investigação Operacional
Faculdade de Ciências
Universidade de Lisboa
Campo Grande, 1749-016 Lisboa, Portugal


Luisa da Conceição S. Canto e Castro Loura
Educação:
  • Doutoramento em Estatística e Computação , área de Probabilidades e Estatística, pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, concluído em 1992
  • Mestrado em Probabilidades e Estatística, pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, concluído em 1986
  • Licenciatura em Matemática, ramo de Estatística, pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, concluída em 1982
Investigação: Assuntos de interesse:
  • Estatísticas da Educação
  • Estatísticas Ordinais e Valores Extremos
  • Extremos em Processos Aleatórios
  • Processos Pontuais
  • Modelação e Análise de Séries Temporais
  • Estatística em Genética
Outras actividades Profissionais:
  • Ocupa atualmente o cargo de Diretora-Geral da DGEEC (Direção-Geral das Estatísticas da Educação e Ciência)
Disciplinas leccionadas:
  • Probabilidades e Processos Estocásticos
  • Bioestatística
  • Introdução à Análise Numérica e Simulação
  • Filas de Espera
  • Métodos Estatísticos em Genética
  • Teoria Distribucional Assintótica de Valores Extremos
Publicações mais recentes:
  • Reis, P., Canto e Castro, L., Dias, S. & Gomes, M.I. (2015). Penultimate approximations and reliability of large coherent systems. Methodology and Computing in Applied Probability 17:1, 189-206.
     
  • Canto e Castro, L., Gomes, D. and Temido, M.G. (2013). Extremal Behavior of the Generalized Integer-valued Random Coefficient Autoregressive Process. In Advances in Regression, Survival Analysis, Extreme Values, Markov Processes and Other Statistical Applications, Studies in Theoretical and Applied Statistics, J. Lita da Silva et al. (eds.), Springer: Berlin and Heidelberg, pp. 93-101.
     
  • Soares, M. and Canto e Castro, L. (2012) – Continuous time simulation and discretized models for costeffectivness
    analysis, PharmacoEconomics
     
  • Canto e Castro, L., Dias, S. and Temido, M.G. (2011) - Looking for max-semistability: a new test for the
    extreme value condition, Journal of Statistical Planning and Inference, 141, 9, 3005-3020.
     
  • Ferreira, M. and Canto e Castro, L. (2010) - Modeling rare events through a pRARMAX process. Journal of
    Statistical Planning and Inference, Volume 140, Issue 11, Pages 3552-3566
     
Outras Publicações relevantes:
  • Temido, M. G. and Canto e Castro, L. (2000) - Max-semistable laws in extremes of stationary random
    sequences, Theory Probab. and its Applications 47:2, 365-374.
     
  • Canto e Castro, L., de Haan, L. and Temido, M.G. (2000) - Rarely observed sample maxima, Theory Probab.
    and its Applications, 45, 779-782.
     
  • Pechirra, P. Nunes, B., Coelho, A., Ribeiro, C., Pedro, S., Canto e Castro, L. and Rebelo-de-Andrade, A. (2005).
    Molecular Characterization of the HA Gene of Influenza Type B Viruses, Journal of Medical Virology 77, 541-
    549.
     
  • Ferreira, M. and Canto e Castro, L. (2008) - Tail and dependence behavior of levels that persist for a fixed
    period of time, Extremes, Vol. 11, N 2, 113-133.
     
  • Gomes, Dulce and Canto e Castro, Luísa (2009) Generalized integer-valued random coefficient for a first order
    structure autoregressive (RCINAR) process. J. Stat. Plann. Inference 139, No. 12, 4088-4097.
     

 

     
 
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