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Maria João Teixeira Martins
Doutor em Probabilidades e Estatística (Universidade de Lisboa)

Prof. Auxiliar
Instituto Superior de Agronomia
Secção de Matemática do Dep. Ciências e Engenharia de Biossistemas
Tapada da Ajuda
1349-017 Lisboa


Maria João Teixeira Martins
Educação:
  • Doutoramento em Estatística e Investigação Operacional, especialidade de Probabilidades e Estatística pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa (2001)
  • Mestrado em Matemática Aplicada pelo Instituto Superior Técnico, Universidade Técnica de Lisboa (1994)
  • Licenciatura em Engenharia Química pelo Instituto Superior Técnico, Universidade Téncina de Lisboa (1986)
Investigação: Assuntos de interesse:
  • Estimação semi-paramétrica em Teoria de Valores Extremos.
  • Aplicação da Probabilidade e Estatística ao desenvolvimento de ferramentas matemáticas para aplicação em Ecologia, Biodiversidade e Biologia da conservação.
  • Regressão não paramétrica. Métodos numéricos.
Outras actividades Profissionais:
Disciplinas leccionadas:
  • Análise Matemática (vários 1º ciclos do ISA)
  • Estatística (vários 1º ciclos do ISA)
  • Estatística e Delineamento (vários 2º ciclos do ISA)
  • Biologia Computacional (parte de Regressão Linear, ANOVA e Superfícies de Resposta a vários 3º ciclos do ISA)
  • Análise Exploratória de Dados com R (pós graduação em Estatística com R Aplicada às Ciências Biológicas)
  • Modelos Probabilísticos (pós graduação em Estatística com R Aplicada às Ciências Biológicas)
Publicações mais recentes:
  • Francisca C. Aguiar, M. João Martins, Pedro C Silva, M. Rosário Fernandes (2016), "Riverscapes downstream of hydropower dams: Effects of altered flows and historical land-use change". Landscape and Urban Planning 153, 83-98. (doi: 10.1016/j.landurbplan.2016.04.009).
     
  • T. Monteiro-Henriques, M.J. Martins, J.O. Cerdeira, P. Silva, P. Arsénio, Á. Silva, A. Bellu, J.C. Costa (2016), "Bioclimatological mapping tackling uncertainty propagation: application to mainland Portugal". International Journal of Climatology 36, 400-411. (doi: 10.1002/joc.4357).
     
  • M. Ivette Gomes, Fernanda Figueiredo, M. João Martins, M. Manuela Neves (2015). "Resampling Methodologies and Reliable Tail Estimation". South African Statist. J., 49, 1–20 (http://reference.sabinet.co.za/webx/access/electronic_journals/sasj/sasj_v49_n1_a1.pdf).
     
  • J. Orestes Cerdeira, T. Monteiro-Henriques, M. João Martins, Pedro C. Silva, D. Alagador, Aldina M.A. Franco (2014). "Mathematical contributions to link biota with environment". Journal of Vegetation Science 25, 1148–1153 (doi: 10.1111/jvs.12188).
     
  • Pedro C. Silva, J. Orestes Cerdeira, M. João Martins, T. Monteiro-Henriques (2014). “Data depth for the uniform distribution”. Environmental and Ecological Statistics 21, 27-39 (doi: 10.1007/s10651-013-0242-7).
     
Outras Publicações relevantes:
  • M. Ivette Gomes, M. João Martins, M. Manuela Neves (2013). "Generalised Jackknife-Based Estimators for Univariate Extreme-Value Modelling". Communications in Statistics - Theory and Methods 42:7, 1227-1245 (doi: 10.1080/03610926.2012.725263).
     
  • Filipe S. Dias, Miguel N. Bugalho, J. Orestes Cerdeira, M. João Martins (2013). "Is forest certification targeting areas of high biodiversity in cork oak savannas?" Biodiversity and Conservation 22:1, 93-112 (doi: 10.1007/s10531-012-0401-4).
     
  • Francisca C. Aguiar, Jorge Orestes Cerdeira, Maria João Martins, Maria Teresa Ferreira (2013). "Riparian forests of Southwest Europe: are functional trait and species composition assemblages constrained by environment?". Journal of Vegetation Science 24, 628–638 (doi: 10.1111/jvs.12009).
     
  • J. Orestes Cerdeira, M. João Martins, Pedro C. Silva (2012). "A combinatorial approach to assess the separability of clusters", Journal of Classification, 29:1, 7-22 (doi: 10.1007/s00357-012-9098-z).
     
  • Diogo Alagador, Maria João Martins, Jorge Orestes Cerdeira, Mar Cabeza, Miguel Bastos Araújo (2011). "A probability-based approach to match species with reserves when data are at different resolutions", Biological Conservation, 144, 811–820. (doi: 10.1016/j.biocon.2010.11.011).

     

 

     
 
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