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Revista Brasileira
de Estatística

Carla Silva Oliveira

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Doutora em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2003), mestre em Matemática pela Universidade Federal Fluminense (1996), licenciada em matemática pela Universidade Federal Fluminense (1993).

Pesquisadora da Fundação Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, onde exerce a função de professora na Escola Nacional de Ciências Estatísticas ENCE/IBGE. e professora do Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção e Sistemas do CEFET-RJ. Mais...

Áreas de Pesquisa: Teoria dos Grafos, Teoria Espectral dos Grafos e Otimização Combinatória.

Publicações mais recentes:

DE LIMA, L.S. ; MOHAMMADIAN, A. ; OLIVEIRA, C.S. . On integral graphs with at most two vertices of degree larger than two. Linear Algebra and Its Applications, v. 584, p. 164-184, 2020.

ABREU, N. M. M. ; Justel, C. M. ; MARKENZON, L. ; OLIVEIRA, C. S. ; WAGA, C. F. E. M. . Block-indifference graphs: Characterization, structural and spectral properties. DISCRETE APPLIED MATHEMATICS, v. 269, p. 60-67, 2019.

GRIJÓ, RODRIGO ; DE LIMA, LEONARDO ; OLIVEIRA, CARLA ; PORTO, GUILHERME ; TREVISAN, VILMAR . Nordhaus-Gaddum type inequalities for the two largest Laplacian eigenvalues. Discrete Applied Mathematics, v. xx, p. xx, 2019.

Pessoas2

Coordenação

Andrea Diniz da Silva

Pareamento de Dados, Direitos Humanos e Métodos de Pesquisa

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Professores e Pesquisadores



Carla Oliveira Teoria dos Grafos, Teoria Espectral dos Grafos e Otimização Combinatória	Cassio Almeida Probabilidade e Estatística, Modelos Analíticos e de Simulação, Geoestatística e Análise de Dados	Denise Silva Probabilidade e Estatística: Análise de Dados Amostrais, Estatísticas Públicas, Métodos de Pesquisas, Estimação em Pequenas Áreas e Análise de Séries Temporais de Pesquisas Amostrais	Flávio Montenegro Cluster analysis, Metaheuristics, Heuristics, Euclidean Steiner Problem

José André Brito

Metaheurísticas, Programação Inteira, Otimização Combinatória, Programação Não Diferenciável e Suavização, Análise de Algoritmos, Análise de Agrupamentos e Amostragem

Juscelino Santos

Torres de Corpos de Funções Algébricas sobre Corpos Finitos e Curvas Maximais

Lucia Pinto

Redução de Dimensionalidade, Aplicação de Difusão, Clusterização, Reconhecimento e Reconstrução de Sinais

Pedro Silva

Estatística, Amostragem, Análise de Dados, Estimação para pequenas áreas, Análise Multivariada e Estatísticas Públicas

Andrea Diniz da Silva

Andrea

Doutora em População, Território e Estatísticas Públicas e mestre em Estudos Populacionais e Pesquisas Sociais, ambos pela Escola Nacional de Ciências Estatísticas, com doutorado sanduiche na University of Wollongong, Austrália. Bacharel em estatística pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro - UERJ.

Professora nos programas de graduação e pós-graduação da Escola Nacional de Ciências Estatísticas – ENCE/IBGE; pesquisadora nos grupos de pesquisas "DHPJS - Direitos Humanos, Poder Judiciário e Sociedade" e "CAST - Computational Agriculture Statistics Laboratory". Mais...

Áreas de Pesquisa: Pareamento de Dados, Direitos Humanos e Métodos de Pesquisa.

Publicações mais recentes:

Chambers, Ray; Salvati, Nicola; Fabrizi, Enrico; Da Silva, Andrea Diniz. Domain estimation under informative linkage. Statistical Theory and Related Fields. , v.1, p.1 - 13, 2019.

CHAMBERS, R.; SILVA, A. D. Improved secondary analysis of linked data: a framework and an illustration. Journal of The Royal Statistical Society Series A-Statistics In Society. , v.1, p.1 - 1, 2019.

Da Silva, Andréa Diniz; De Freitas, Marcos Paulo Soares; Pessoa, Djalma Galvão Carneiro. Assessing coverage of the 2010 Brazilian Census. Statistical Journal of the IAOS. , v.31, p.215 - 225, 2015.

Programa de Amostragem para Estatísticos

Fundado pelo professor Leslie Kish em 1961, o Programa de Amostragem é dedicado ao treinamento de estatísticos em métodos de amostragem aplicados a diversos desenhos amostrais complexos. Desde a sua criação, o Programa de Amostragem treinou centenas de participantes de mais de 100 países.

O Programa tem duração de oito semanas, de 01 de junho a 31 de julho de 2020, e abrange princípios e prática da amostragem, análise de dados amostrais complexos e a aplicação de métodos de amostragem sob diversos cenários, por meio de três cursos:

• Métodos de Amostragem
• Análise de Dados Amostrais Complexos
• Workshop de Técnicas de Amostragem

Os cursos são conduzidos por professores e pesquisadores do Survey Research Center e instrutores convidados e abrangem tópicos que vão desde métodos tradicionais de amostragem e análise de dados amostrais até métodos de ponta, incluindo o uso de aprendizado de máquina e big data e métodos de amostragem não probabilística.

A inscrição on-line em http://www.si.isr.umich.edu
visite http://www.si.isr.umich.edu/spss

Bolsas de estudo disponíveis para concorrência

Núcleo de Pesquisas da ENCE

Extensão

As atividades de extensão constituem parte integrante do ensino e da pesquisa numa IES. De acordo com o Art. 3, capítulo 1 da Resolução CNE/CES 7/2018, "A Extensão na Educação Superior Brasileira é a atividade que se integra à matriz curricular e à organização da pesquisa, constituindo-se em processo interdisciplinar, político educacional, cultural, científico, tecnológico, que promove a interação transformadora entre as instituições de ensino superior e os outros setores da sociedade, por meio da produção e da aplicação do conhecimento, em articulação permanente com o ensino e a pesquisa".

Chamada para participação no Projeto de Extensão ENCE/EMOVB:

As inscrições para participar do Projeto de Extensão ENCE/EMOVB estão abertas no período de 03/02/2020 até o dia 21/02/2020.

O Edital para o programa se encontra abaixo:
Edital 01

Resultado do processo seletivo

Para acessar a ficha de inscrição para este projeto, clique aqui.