Carlos Daniel M. Paulino

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Situação atual:

• Professor Associado do Departamento de Matemática do Instituto Superior Técnico (IST) - desde 1995.

Graus/títulos académicos:

• Agregação em Estatística e Investigação Operacional, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, 2005.
• Doutor em Estatística, Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo, 1989.
• Mestre em Estatística e Investigação Operacional, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, 1984.
• Licenciado em Engenharia Química, IST, 1975.

Publicações selecionadas:

• Paulino, C. D. and Silva, G. L. (2019). Bayesian comparison of diagnostic tests with largely non-informative missing data. Journal of Statistical Computation and Simulation 89, 1877-1886. DOI 10.1080/00949655.2019.1601726.

• Amaral Turkman, M.A., Paulino, C.D. and Müller, P. (2019). Computational Bayesian Statistics -- An Introduction . Cambridge University Press, Cambridge (243p).

• Paulino, C.D., Amaral Turkman, M.A., Murteira, B. e Silva, G.L. (2018). Estatística Bayesiana - 2ª edição. Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa (601p).

• Sepúlveda N., Paulino, C. D. and Drakeley, C. (2015). Sample size and power calculations for detecting changes in malaria transmission using antibody seroconversion rate. Malaria Journal, 14, 529 (14 pp).

• Amaral Turkman, M.A. e Paulino, C. D. (2015). Estatística Bayesiana Computacional - uma introdução. Edições SPE, Lisboa.

• Poleto, F., Paulino, C. D., Singer, J. and Molenberghs, G. (2015). Semi-parametric Bayesian analysis of binary responses with a continuous covariate subject to non-random missingness. Statistical Modeling, 15, 1-23.

• Guindani, M., Sepúlveda, N., Paulino, C. D. and Müller, P. (2014). A Bayesian semi-parametric approach for the differential analysis of sequence counts data. Journal of the Royal Statistical Society C 63, 3, 385-404.

• Poleto, F., Singer, J. and Paulino, C. D. (2014). A product-multinomial framework for categorical data analysis with missing responses. Brazilian Journal of Probability and Statistics 28, 1, 109-139.

• Correia, C., Sepúlveda, N. and Paulino, C.D., Bayesian Genetic Mapping of Binary Trait Loci (2013). In Advances in Regression, Survival Analysis, Extreme Values, Markov Processes and other Statistical Applications; Lita da Silva, J.; Caeiro, F.; Natário, I.; Braumann, C.A. (Eds.), Springer (Studies in Theoretical and Applied Statistics - Selected Papers of the Statistical Societies).

• Paulino, C.D., Silva, G.L. and Branco, M. (2013). A fully Bayesian parametric approach for cytogenetic dosimetry. Brazilian Journal of Probability and Statistics 27, 1, 70-83.

• Poleto, F., Paulino, C.D., Molenberghs, G. and Singer, J. (2011). Inferential implications of over-parameterization: a case study in incomplete categorical data. International Statistical Review 79, 1, 92-113.

• Poleto, F., Molenberghs, G., Paulino, C.D., and Singer, J. (2011). Sensitivity analysis for incomplete continuous data. Test 20, 3, 589-601.

• Poleto, F., Singer, J. and Paulino, C. D. (2011). Comparing diagnostic tests with missing data. J. Applied Statistics 38, 6, 1207-1222.

• Poleto, F., Singer, J. and Paulino, C. D. (2011). Missing data mechanisms and their implications on the analysis of categorical data. Statistics and Computing 21, 31-43.

• Silva, L., Amaral Turkman, A. and Paulino, C.D. (2010). Statistical evaluation of repeated peak area measurements using Bayesian inference. Applied Radiation and Isotopes 68, 1397-1402.

• SEPÚLVEDA, N., PAULINO, C.D. and CARNEIRO, J. (2010). Estimation of T-cell repertoire diversity and clonal size distribution by Poisson abundance models. Journal of Immunological Methods 353, 124-137.

• ACHCAR, J., RODRIGUES, E., PAULINO, C.D. and SOARES, P. (2010). Non-homogeneous Poisson models with a change-point: an application to ozone peaks in Mexico City. Environmental and Ecological Statistics 21, 31-43.

• SEPÚLVEDA, N., PAULINO, C.D. and PENHA-GONÇALVES, C. (2009). Bayesian analysis of allelic penetrance models for complex binary traits. Computational Statistics and Data Analysis 53, 1271-1283.

• MACHADO, C., PAULINO, C. D. and NUNES, F. (2009). Deprivation analysis based on Bayesian latent class models. J. Applied Statistics 36/8, 871-891.

• ACHCAR, J. A., MARTINEZ, E. Z., RUFFINO-NETTO, A., PAULINO, C. D. and SOARES, P. (2008). A statistical model investigating the prevalence of tuberculosis in New York City using counting processes with two change-points. Epidemiology and Infection, 136, 1599-1605.

• POLETO, F., SINGER, J. and PAULINO, C.D. (2007). A product-multinomial framework for analysis of categorical data with missing responses. In Proceedings of the 22nd International Workshop on Statistical Modelling (J. Castillo, A. Espinal and P. Puig, eds.), p. 508-511, Barcelona.

• SEPÚLVEDA, N., PAULINO, C.D., CARNEIRO, J. and PENHA-GONÇALVES, C. (2007). Two-gene Interaction Models for Complex Binary Traits Based on the Allelic Penetrance Approach. Heredity, 99, 173-184.

• PAULINO, C. D. e SINGER, J. M. (2006). Análise de Dados Categorizados. Edgard Blucher, São Paulo.

• SEPÚLVEDA, N., PAULINO, C.D. and PENHA-GONÇALVES, C. (2006). Bayesian Two-gene Interaction Models in Complex Binary Traits. In Statistics in Genomics and Proteomics (W. Urfer and M.A. Turkman, eds.), 27, p. 103 - 116, CIM, Coimbra.

• PAULINO, C. D., SILVA, G. and ACHCAR, J. (2005). Bayesian analysis of correlated misclassified binary data. Computational Statistics and Data Analysis, 49, 1120-1131.

• PAULINO, C. D. e BRANCO, J. (2005). Exercícios de Probabilidade e Estatística. Escolar Editora, Lisboa.

• PAULINO, C. D., AMARAL TURKMAN, A. e MURTEIRA, B. (2003). Estatística Bayesiana. Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa.

• PAULINO, C.D., SOARES, P. and NEUHAUS, J. (2003). Binomial Regression with Misclassification. Biometrics 59, 670-675.
  Notice: This is an electronic version of an article published in Biometrics: complete citation information for the final version of the paper, as published in the print edition of Biometrics, is available on the Blackwell Synergy online delivery service, accessible via the journal's website at http://www.blackwellpublishing.com/journals/BIOM or http://www.blackwell-synergy.com.

• PAULINO, C.D. and SOARES, P. (2003). Analysis of rates in incomplete Poisson Data. The Statistician, 52, Part 1, 1 - 13.

• SOARES, P. and PAULINO, C.D. (2001). Incomplete categorical data analysis: A Bayesian perspective. Journal of Statistical Computation and Simulation, 69, 157 - 170.

• PAULINO, C.D. (2000). Analysis of Missing Categorical Data. Revista de Estatística (Statistical Review), Vol.1, 25 - 46.

• PAULINO, C. D., PACHECO, A., PIRES, A. e FERREIRA DA CUNHA, eds. (1999). Afirmar a Estatística: Um desafio para o século XXI. Edições SPE, Lisboa.

• PAULINO, C.D.M. and SILVA, G.L. (1999). On the maximum-likelihood analysis of the general linear model in categorical data. Computational Statistics and Data Analysis, 30, 197-204. (ps.zip).

• PAULINO, C.D.M. AND PEREIRA, C.A.B. (1995). Bayesian Methods for Categorical Data under Informative General Censoring. Biometrika 82(2), 439-446.

• PAULINO, C.D.M. AND PEREIRA, C.A.B. (1994). On Identifiability of Parametric Statistical Models. Journal of the Italian Statistical Society, 3(1), 125-151.

• PAULINO, C.D.M. (1993). A Teoria Clássica da Suficiência numa Caracterização Bayesiana de Identificabilidade. 1° Congresso Ibero-Americano de Estatística e Investigação Operacional, Cáceres, Outubro 1992. Artigo do livro Estatística Robusta, Extremos e mais alguns temas. Col. Novas Tecnologias/Estatística, Salamandra, Lisboa.

• PAULINO, C.D.M. (1993). I. O modelo estatístico bayesiano e sua estrutura matemática; II. Independência condicional e suficiência bayesiana amostral; III. Identificabilidade paramétrica. Capítulos do livro Teoria Estatística, pp. 118-176, ed. Carlos Pereira, 19° Colóquio Brasileiro de Matemática, IMPA, Rio de Janeiro.

• PAULINO, C.D.M. e PEREIRA, C.A.B. (1992). Bayesian Analysis of Categorical Data Informatively Censored. Communications in Statistics - Theory Meth., 21(9), 2689-2705.

• PAULINO, C.D.M. (1991). Analysis of Incomplete Categorical Data: a Survey of the Conditional Maximum Likelihood and Weighted Least Squares Approaches. Brazilian Journal of Probability and Statistics (REBRAPE), vol. 5, 1 - 42.

Investigação:

Áreas de Interesse:

• Inferência Estatística
• Estatística Bayesiana
• Dados Categorizados
• Dados Incompletos
• Aplicações da Estatística às Ciências Biomédicas

Ensino:

• Cursos de pós-graduação:
  • Teoria Estatística (Doutoramento, Universidade de São Paulo)
  • Análise de Dados Categorizados (Mestrado, IST)
  • Análise de Sobrevivência (Mestrado, IST)
  • Estatística Bayesiana (Mestrado, IST e Fac. Ciências-Univ. Lisboa)
  • Inferência Estatística (Mestrado, IST)
  • Regressão e Análise Numérica (Mestrado, Faculdade de Farmácia - Universidade de Lisboa)
  • Estatística Matemática(Mestrado pós-Bolonha, IST).
• Disciplinas lecionadas na Licenciatura de Matemática Aplicada e Computação (LMAC, IST):
  • Análise de Dados Categorizados
  • Inferência e Decisão I
  • Inferência e Decisão II
  • Modelos Multivariados
  • Inferência Estatística
  • Estatística
• Disciplinas lecionadas em Licenciaturas em Engenharia:
  • Probabilidades e Estatística
    • Notas de Análise Combinatória
  • Métodos Estatísticos
  • Álgebra Linear e Geometria Analítica
• Outros cursos:
  • Analysis of complete and incomplete categorical data via Catdata (library of functions in R). (Minicurso, ESALQ/Universidade de São Paulo e Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, Brasil - 2007)
  • Estatística Bayesiana. (Minicurso, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Brasil - 2007)
  • Tópicos Especiais de Estatística - Análise Multivariada (Graduação, Univ. São Paulo -1988)
  • Probabilidades e Estatística (Training, Renault)

• Última modificação: 18/03/2019