Coordenador: Carlos Antonio Abanto Valle
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PPG: Estatística
Homepage: www.dme.ufrj.br 
Descrição do projeto: A modelagem estatística caracteriza de forma rigorosa os elementos da natureza passíveis de incerteza. Com isso, ela se presta aos seguintes estudos ligados à proteção da vida: 1) Efeitos da poluição na saúde: Existe consenso que a poluição produz efeitos nocivos à saúde da população. Como fazer essa constatação em larga escala e como quantificar esses possíveis efeitos? Estudos envolvem medidas de morbidade/mortalidade e de níveis de poluentes. A literatura faz várias escolhas arbitrárias para agregar/representar doenças, poluentes ou locais de medição. Nosso projeto usa modelagem hierárquica para prescindir de escolhas. 2) Análise de fenômenos extremos multivariados: As vazões mais extremas de uma bacia hidrográfica são os principais parâmetros para definição de altura de barragens e fundamentais para proteção da população residente rio abaixo. A teoria de extremos está bem desenvolvida para o caso de uma única variável mas a extensão para lidar com mais de uma variável (chuva e vento, por exemplo) está longe de estar definida e pretendemos desenvolvê-la. 3) Modelagem de epidemias por sistemas de partículas interagentes: Sistemas de partículas interagentes são modelos usados para modelagem de epidemias. Eles representam a evolução de uma configuração sobre células de um organismo ou indivíduos de uma população. A evolução do sistema determina como a infecção pode ser transmitida. Dai, surgem estudos sobre a persistência ou extinção da infecção ao longo do tempo, a abrangência da infecção e a densidade de novos indivíduos infectados por período de tempo entre outros. 4) Modelagem estatística da dinâmica do HIV: Modelos estatísticos têm sido usados para modelar a dinâmica do HIV ao longo das últimas décadas. No entanto, a estimação dos parâmetros chave a partir de dados clínicos continua a ser um problema desafiador. Uma abordagem considerando modelos dinâmicos fornecer uma alternativa para análise de dados de HIV. 5) Modelos para prevalência de doenças em populações rarefeitas: Em levantamentos estatísticos é possível deparar-se com dificuldades na coleta de dados devido ao objeto de estudo ser difícil de ser observado. Alguns problemas podem surgir ao aplicar-se um planejamento amostral tradicional a populações rarefeitas, resultando em alta imprecisão das estimativas. Com o objetivo de tirar vantagem do padrão espacial de populações raras e obter estimativas mais precisas, nosso projeto propõe o uso de amostragem adaptativa.