Marcus Alexandre Nunes

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  • Última atualização do currículo em 06/11/2018


Professor Adjunto da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. É Doutor em Estatística pela Pennsylvania State University (2013). É Bacharel em Matemática Aplicada (2006) e Mestre em Matemática Pura com Ênfase em Probabilidade e Estatística pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2008). Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com destaque para Programação em R, Modelos Lineares Generalizados, Delineamento de Experimentos, Big Data e Machine Learning. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Marcus Alexandre Nunes
Nome em citações bibliográficas
NUNES, Marcus A.;NUNES, MARCUS A.;NUNES, MARCUS ALEXANDRE

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Ciências Exatas, Departamento de Estatística.
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Lagoa Nova
59078970 - Natal, RN - Brasil
Telefone: (84) 32153787
URL da Homepage: http://marcusnunes.me/


Formação acadêmica/titulação


2008 - 2013
Doutorado em Estatística.
Pennsylvania State University, PSU, Estados Unidos.
Título: Analysis of Next-Gen Sequence Data with Excess of Zeros, Ano de obtenção: 2013.
Orientador: James L. Rosenberger.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Delineamento de Experimentos; Modelos Lineares Generalizados; Inferência Paramétrica.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2007 - 2008
Mestrado em Matemática.
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.
Título: Processos Estocásticos de Longa Dependência com Parâmetro Fracionário Variando no Tempo,Ano de Obtenção: 2008.
Orientador: Sílvia Regina Costa Lopes.
Palavras-chave: Arfima; longa dependência; séries temporais; Mudança de Regime.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2002 - 2006
Graduação em Bacharelado em Matemática Aplicada.
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul, FAPERGS, Brasil.




Formação Complementar


2015 - 2015
Introdução Modelos com Misturas de Distribuições. (Carga horária: 8h).
Durham University, DURHAM, Inglaterra.
2014 - 2014
Moodle I. (Carga horária: 20h).
Universidade Federal de Juiz de Fora, UFJF, Brasil.
2014 - 2014
Estatística Espacial e Aplicações em R. (Carga horária: 3h).
Universidade Federal de Minas Gerais, UFMG, Brasil.
2014 - 2014
Introdução à Linguagem Julia. (Carga horária: 8h).
Universidade Federal de Juiz de Fora, UFJF, Brasil.
2007 - 2007
Nonlinear Time Series Models Parametric Models And. (Carga horária: 6h).
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.
2007 - 2007
Abordagem Bayesiana de Modelos de Séries Temporais. (Carga horária: 6h).
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.
2006 - 2006
Modelagem Bayesiana de Estruturas de Covariância E. (Carga horária: 12h).
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
2006 - 2006
Econometria Financeira. (Carga horária: 12h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2006 - 2006
Self Similarity And Long Range Dependence. (Carga horária: 16h).
Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada, IMPA, Brasil.
2005 - 2005
Extensão universitária em Álgebra Linear. (Carga horária: 48h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2005 - 2005
Analysis Of High Frequency Financial Data. (Carga horária: 12h).
Universidade Federal do Espírito Santo, UFES, Brasil.
2004 - 2004
Modelos Paramétricos. (Carga horária: 12h).
Universidade Federal Rural de Pernambuco, UFRPE, Brasil.
2004 - 2004
Percolation Theory The Number Of Infinity Clusters. (Carga horária: 20h).
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
2004 - 2004
Computação Quântica. (Carga horária: 6h).
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.
2004 - 2004
Computabilidade: Os Limites da Computação. (Carga horária: 6h).
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.
2003 - 2003
Extensão universitária em Pré Cálculo. (Carga horária: 45h).
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.
2002 - 2002
O Ensino do Cálculo. (Carga horária: 40h).
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.
2002 - 2002
Wavelets e Seu Impacto na Compressão de Sinais e I. (Carga horária: 40h).
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade Federal do Rio Grande do Norte, UFRN, Brasil.
Vínculo institucional

2015 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

07/2018 - Atual
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Métodos Estatísticos
Introdução à Modelagem de Big Data
10/2015 - Atual
Direção e administração, Centro de Ciências Exatas, Departamento de Estatística.

Cargo ou função
Membro do Colegiado do Curso de Estatística.
7/2015 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Centro de Ciências Exatas, .

Cargo ou função
Representante do CCET na Comissão de Extensão Universitária.
5/2015 - Atual
Direção e administração, Centro de Ciências Exatas, .

Cargo ou função
Coordenador do Laboratório de Estatística.
3/2015 - Atual
Direção e administração, Centro de Ciências Exatas, Departamento de Estatística.

Cargo ou função
Coordenador do Site do Departamento de Estatística.
3/2015 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Centro de Ciências Exatas, Departamento de Estatística.

Cargo ou função
Vice-Coordenador do Laboratório de Estatística Aplicada.
02/2018 - 07/2018
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução à Estatística e Probabilidade
Métodos Estatísticos
07/2017 - 12/2017
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução à Modelagem de Big Data
Métodos Estatísticos
02/2017 - 06/2017
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução à Estatística e Probabilidade
Métodos Estatísticos
07/2016 - 12/2016
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução à Modelagem de Big Data
Métodos Estatísticos
02/2016 - 06/2016
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução à Estatística e Probabilidade
Métodos Estatísticos
7/2015 - 12/2015
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução à Modelagem de Big Data
Métodos Estatísticos
07/2015 - 12/2015
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução à Modelagem de Big Data
Métodos Estatísticos
2/2015 - 06/2015
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução à Estatística e Probabilidade
Introdução ao R

Universidade Federal de Juiz de Fora, UFJF, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - 2015
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

06/2014 - 01/2015
Direção e administração, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística.

Cargo ou função
Vice-Coordenador do Design Lab.
08/2014 - 12/2014
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Processos Estocásticos
08/2014 - 12/2014
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Cálculo do Probabilidades I
04/2014 - 12/2014
Extensão universitária , Instituto de Ciências Exatas, .

Atividade de extensão realizada
Coordenador da Monitoria de Cálculo de Probabilidades I.
03/2014 - 07/2014
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Análise de Regressão
03/2014 - 07/2014
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Cálculo de Probabilidades I
10/2013 - 03/2014
Ensino, Administração, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Estatística Econômica I
12/2013 - 02/2014
Ensino, Abi - Matemática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Probabilidade e Estatística (Curso à Distância)
10/2013 - 02/2014
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Laboratório de Ciências

Pennsylvania State University, PSU, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2008 - 2013
Vínculo: Teaching Assistant, Enquadramento Funcional: Colaborador, Carga horária: 20

Atividades

01/2013 - 05/2013
Ensino, Psicologia, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Elementary Statistics
08/2012 - 12/2012
Ensino, Psicologia, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Elementary Statistics
01/2012 - 05/2012
Ensino, Biologia, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Biostatistics
08/2011 - 12/2011
Ensino, Biologia, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Biostatistics
01/2011 - 05/2011
Ensino, Biologia, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Biostatistics
08/2010 - 12/2010
Ensino, Biologia, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Biostatistics
01/2010 - 05/2010
Ensino, Psicologia, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Elementary Statistics
08/2009 - 12/2009
Ensino, Psicologia, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Elementary Statistics
01/2009 - 05/2009
Ensino, Psicologia, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Elementary Statistics
08/2008 - 12/2008
Ensino, Psicologia, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Statistical Concepts and Reasoning

Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.
Vínculo institucional

2007 - 2008
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Mestrado em Matemática Pura, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2003 - 2006
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Iniciação Científica, Carga horária: 20



Projetos de pesquisa


2018 - Atual
Ferramentas Gráficas de Diagnóstico para Modelos Lineares Generalizados Mistos Binomais
Descrição: Este projeto propõe criar uma maneira unificada de visualizar gráficos de diagnóstico para modelos lineares generalizados mistos binomiais. Acreditamos que facilitando o uso de uma ferramenta como esta vão haver mais pesquisadores verificando as hipóteses a respeito dos resíduos dos modelos que ajustam..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Marcus Alexandre Nunes - Coordenador.
2018 - Atual
Ferramenta de Pesquisa e Análise de Pedidos de Reembolso da Câmara dos Deputados
Descrição: Em 16 de maio de 2012 entrou em vigor no Brasil a Lei nº 12.527/2011, que trata do direito constitucional de acesso às informações públicas. Esta lei determina como os órgãos públicos devem agir para tornar seus dados disponíveis a quem quiser consultá-los. Embora o governo federal venha fazendo um bom trabalho para deixar seus dados disponíveis para quem quiser conferi-los, estes nem sempre estão acessíveis. Neste projeto iremos construir uma ferramenta online capaz de deixar a pesquisa, consulta e análise dos pedidos de reembolsos dos deputados federais. Para isto, utilizaremos todos os pedidos de reembolso feitos pelos deputados federais entre 2009 e 2017..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Marcus Alexandre Nunes - Coordenador.
2017 - Atual
O Câncer de Próstata no Rio Grande do Norte: Análise Epidemiológica e Genômica Comparativa utilizando Banco de Dados
Descrição: Segundo os projetos GLOBOCAN e Cancer Today, da Agência Internacional para Pesquisa sobre o Câncer da Organização Mundial da Saúde (IARC/OMS), em 2012 o câncer de próstata afetou 1,1 milhão de pessoas em todo o mundo, sendo o terceiro mais comum e o segundo com maior incidência entre os homens, responsável por 15% dos casos de câncer em homens (Ferlay, 2015). O Instituto Nacional do Câncer (INCA), órgão ligado ao Ministério da Saúde, estima que no Brasil 61.200 casos de câncer de próstata sejam diagnosticados entre 2016-2017, correspondendo assim a 61,82 casos novos para cada cem mil habitantes. Na região nordeste estima-se 51,84 novos casos para cada cem mil habitantes. Estudos têm mostrado que a incidência de câncer de próstata está relacionada à idade e certas etnias. Embora alguns dados mostrem que o número de sobreviventes de câncer cresce a uma taxa de 2% ao ano (Armstrong, 2004), estes dados mostram também que os sobreviventes estão sujeitos a um maior risco de adquirirem outras comorbidades, incluindo ocorrência de novos cânceres primários, e esta é a maior causa de morte em sobreviventes de câncer de longo termo. Como todos os tipos de câncer, o desenvolvimento do câncer de próstata é influenciado por fatores genéticos e ambientais. Estudos epidemiológicos e genéticos têm avaliado fatores que afetam a predisposição, o risco e o prognóstico, no intuito de prever a recorrência do câncer ou mortalidade depois do diagnóstico (Ambrosone, 2006). Os fatores de risco para desenvolver cânceres primários múltiplos inclui idade mais jovem do primeiro câncer, modalidade de tratamento do câncer de referência e fatores etiológicos como tabagismo, além de susceptibilidade genética (Travis, 2006; Travis, 2010). Em relação às alterações a nível de DNA, a heterogeneidade genômica dentro das glândulas prostáticas individuais e entre os pacientes deriva predominantemente de variantes estruturais e aberrações de número de cópias. Uma das alterações mais comuns nos genomas de câncer de próstata são fusões de promotores com ERG regulados por androgénios e membros da família de transformação E26 específica (ETS) de fatores de transcrição. A assinatura genômica relaciona aos subtipos de câncer de próstata estão sendo delineadas através do uso crescente de sequenciamento de próxima geração (next-generation sequencing) e esta classificação já começa ser usada para orientar o prognóstico ou estratégia terapêutica (Mitchell & Neal, 2015; TCGA, 2015). Neste trabalhos iremos estudar fatores genéticos e epidemiológicos relacionados ao câncer de próstata com o objetivo de gerar hipóteses e correlações de biomarcadores que possam auxiliar em um melhor diagnóstico, possíveis alvos de tratamento e prognóstico para esta doença..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2016 - 2018
Combinação de Modelos de Previsão Climática
Descrição: Não há um consenso na comunidade científica mundial a respeito do melhor modelo climático para realizar previsões sobre o clima. Graças a este fato, existem diversos métodos disponíveis para combinar diferentes modelos de previsão, onde o mais utilizado atualmente é o Reliability Ensemble Averaging (REA). Este trabalho se propõe a investigar novos métodos de combinação de modelos de previsão climática, procurando uma alternativa que obtenha resultados melhores do que aquelas disponíveis e aplicadas em dados climatológicos. Para tanto, iremos investigar os resultados mais atuais na teoria Estatística de combinação de modelos. Além disso, vamos aplicar ferramentas de big data que possam facilitar e melhorar os resultados deste trabalho..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Marcus Alexandre Nunes - Coordenador.
2016 - 2018
Efeitos sócio-ambientais do impacto de usinas hidrelétricas na pesca artesanal-comercial do médio rio Madeira (Rondônia ? Brasil)
Descrição: A pesca é uma importante atividade econômica e social em toda a região Amazônica. Apesar disto, há uma carência de séries temporais de desembarque pesqueiro impossibilitando a adequada avaliação da sustentabilidade da atividade de pesca e da manutenção dos estoques, especialmente quando há outros impactos ambientais, como o barramento de rios para construção de usinas hidrelétricas. A principal proposta desse projeto é avaliar uma série histórica de 25 anos de captura de pescado no rio Madeira. Os desembarques, que foram registrados pela Colônia de Pescadores Z-1 (Estado de Rondônia), serão analisados em relação a aspectos da história de vida das espécies e aos possíveis efeitos, sobre a atividade pesqueira, dos barramentos recentemente estabelecidos no rio Madeira. Os dados foram coletados entre 1990 e 2014, compondo as fases antes e após a formação dos reservatórios. Aqui as seguintes hipóteses serão testadas: (i) há manutenção da composição, do rendimento e da abundância da captura pesqueira ao longo dos 25 anos, (ii) há manutenção do rendimento econômico ao longo dos 25 anos e (ii) há aumento na captura das espécies com migração de média distância em detrimento das espécies de migração de longa distância, após a formação do reservatório. A análise estatística a ser usada será a de quebra estrutural (Break point) na série temporal de dados, que busca pontos (com intervalos de confiança) de mudanças na série, imperceptíveis na simples visualização dos gráficos. Serão realizados testes F associados a escala temporal, utilizando os valores de BIC, um teste equivalente ao clássico AIC e que seleciona os melhores modelos. Isto então será feito para as espécies mais abundantes e também para as categorias de migração e de hábito alimentar destas espécies a fim de se buscar padrões de alteração. As análises serão realizadas no software R e um algoritmo será desenvolvido..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Marcus Alexandre Nunes - Integrante / Ronaldo Angelini - Coordenador / Adriana Rosa Carvalho - Integrante / Maria Alice Leite Lima - Integrante.
2016 - 2016
Modelagem dos Efeitos de Alterações Genéticas na Progressão Tumoral
Descrição: Alterações genéticas que predispõem um indivíduo a um determinado câncer tem sido identificadas em estudos realizados na escala de todo o genoma. No entanto, a nossa compreensão dos aspectos da população de células tumorais, isto é, aqueles que aspectos referem-se à dinâmica da replicação, sobrevivência e evolução, ainda não atingiu o nível dos avanços obtidos na genética molecular. Neste projeto propomos utilizar um marcador quantitativo chamado 'S-Score' que incorpora dados de diferentes tipos de análise incluindo triagem de mutação, estado de metilação, a variação número de cópias e perfil de expressão a um modelo matemático baseado no processo de ramificação estocástica (branching process), processo frequentemente usado em genética de populações. A partir deste modelo iremos comparar os resultados de simulação com dados genômicos de pacientes obtidos pelo grupo de Bioinformática do professor Sandro de Souza da UFRN (http://www.bioinformatics-brazil.org/) para avaliar robustez do modelo e pertinência dos resultados obtidos. Esperamos que a introdução de dados genômicos no modelo matemático gere novas informações e hipóteses a cerca da dinâmica evolutiva de tumores, auxiliando a descoberta de novos tratamentos e terapias na clínica médica..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: Marcus Alexandre Nunes - Integrante / Beatriz Stransky Ferreira - Coordenador.
2016 - Atual
Semântica de termos coletivos e processamento linguístico
Descrição: O estudo semântico dos termos coletivos tem se desenvolvido a partir de uma perspectiva que tem, como método principal, a comparação de sentenças a partir de um julgamento introspectivo do pesquisador. Neste projeto, pretendemos testar algumas das predições dos modelos que explicam a semântica dos coletivos a partir de dados oriundos de experimentação psicolinguística offline. Nossa hipótese é de que o modelo de Landman (1989) será capaz de prever os resultados de um teste de julgamento de sentenças que tem, como principal objetivo, avaliar a percepção de falantes nativos do português acerca da pluralidade de termos coletivos..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2015 - 2016
Utilização de Ferramentas de Mineração de Dados na Análise do Mercado Imobiliário de Natal
Descrição: Com a explosão da procura pela casa própria nos últimos anos, o mercado imobiliário tem-se demonstrado uma boa alternativa para investidores. Por outro lado, o aumento na procura de imóveis elevou seus preços, fazendo com que seja difícil para o cidadão comum, sem muita experiência, poder avaliar se está ou não fechando um bom negócio ao adquirir seu imóvel. Acreditamos que uma maneira de resolver estes problemas seja coletar uma grande quantidade de informações a respeito de um mercado imobiliário local e, a partir daí, avaliar como este mercado está valorizado. Neste trabalho visamos levantar um conjunto de dados representativo do mercado imobiliário em Natal, capital do Rio Grande do Norte. Levantaremos este conjunto de dados através de ferramentas de mineração de dados. Mais precisamente, utilizaremos uma técnica chamada web scraping. Esta técnica consiste em criar um algoritmo que visite páginas da internet que nos interessem (por exemplo, páginas de ofertas de imóveis) e extrair delas informações importante sobre este imóveis, como preço, localização e características físicas dos imóveis. Entretanto, realizar apenas o levantamento dos dados não nos fornece informações resumidas sobre os dados, de modo que possamos entender a real dinâmica do mercado. Por isso, é interessante que ajustemos um modelo que seja capaz de fazer previsões a respeito dos dados obtidos, a fim de que saibamos como o preço de determinado imóvel se relaciona com os demais. Por exemplo, um consumidor interessado em adquirir um novo apartamento poderia checar nossas informações para descobrir se o determinado apartamento que lhe interessa está com preço acima ou abaixo do praticado no restante da cidade..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Marcus Alexandre Nunes - Coordenador.
2015 - Atual
Modelos Lineares Generalizados para Análise de Dados Genéticos e Fenotípicos de Gado de Leite
Descrição: Um grande problema enfrentado pela população bovina brasileira é a infestação por carrapatos. Os rebanhos que são acometidos por este tipo de infestação sofrem diversos problemas, desde perda de peso até diminuição na produção leiteira. Este projeto visa analisar geneticamente animais infestados por carrapatos e descobrir, dentre eles, quais apresentam resistência natural a este tipo de infecção. Para tal, usaremos Modelos Lineares Generalizados capazes de lidar com dados discretos que apresentem excesso de zeros. Além disso, de maneira a obter a maior quantidade de informação possível com os dados a serem gerados, vamos utilizar técnicas de delineamento de experimentos capazes de encontrar o delineamento quase-ótimo para o experimento que será realizado. Os resultados destas análises servirão para que os animais que sejam melhor avaliados sejam cruzados entre si, a fim de obter descendentes mais resistentes a este problema..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Marcus Alexandre Nunes - Coordenador.
2014 - 2015
Modelos Lineares Generalizados para Análise de Dados Genéticos e Fenotípicos de Gado de Leite
Descrição: Um grande problema enfrentado pela população bovina brasileira é a infestação por carrapatos. Os rebanhos que são acometidos por este tipo de infestação sofrem diversos problemas, desde perda de peso até diminuição na produção leiteira. Este projeto visa analisar geneticamente animais infestados por carrapatos e descobrir, dentre eles, quais apresentam resistência natural a este tipo de infecção. Para tal, usaremos Modelos Lineares Generalizados capazes de lidar com dados discretos que apresentem excesso de zeros. Além disso, de maneira a obter a maior quantidade de informação possível com os dados a serem gerados, vamos utilizar técnicas de delineamento de experimentos capazes de encontrar o delineamento quase-ótimo para o experimento que será realizado. Os resultados destas análises servirão para que os animais que sejam melhor avaliados sejam cruzados entre si, a fim de obter descendentes mais resistentes a este problema..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2011 - 2013
Análise de dados RNA-Seq com Excesso de Zeros
Descrição: Experimentos realizados com tecnologias de RNA-Seq são discretos. Por este motivo, métodos tradicionais de análise de dados de sequenciamento genético não são adequados para este tipo de análise. Além disso, devido à natureza deste tipo de dados, a distribuição de Poisson não é a mais indicada para a sua análise. Por este motivo, para termos mais liberdade no ajuste de modelos, assumimos que a distribuição das contagens é Binomial Negativa. Não obstante, há uma grande quantidade de zeros sendo gerada nas leituras das máquinas deste tipo de experimento. Assim, propomos uma nova maneira de solucionar este problema através de Modelos Lineares Generalizados, levando em conta sua natureza discreta e seu excesso de zeros..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2011 - 2013
Delineamento Ótimo de Experimentos para Modelos Lineares Generalizados com Excesso de Zeros
Descrição: Encontrar o delineamento ótimo para um experimento não é uma tarefa trivial. Geralmente é um processo de otimização intenso, que depende do tipo de dado analisado e do tipo de resposta que o pesquisador deseja obter. No caso de Modelos Lineares Generalizados, o problema é ainda mias complexo, pois os coeficientes estimados influem no delineamento obtido..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2005 - 2008
Processos de Longa Dependência com Parâmetro Fracionário Variando no Tempo
Descrição: Processos com longa dependência são aqueles utilizados para modelar dados que exibem decaimento lento das correlações entre as observações. Quebra estrutural é a observação em uma série temporal na qual ocorre algum tipo de mudança no mecanismo gerador da série. Em processos estacionários fracionariamente integrados esta mudança pode ocorrer, por exemplo, na média ou no parâmetro de longa dependência do processo. Em algumas áreas específicas, como por exemplo economia, meteorologia e finanças, conjuntos de dados com este tipo de comportamento são facilmente encontrados. Alguns artigos têm se ocupado deste problema, como os publicados por Dufrenot, Guegan e Peguin-Fassole (2003) e Ray e Tsay (2001). Neste trabalho descrevemos um novo método para detecção e estimação de pontos de quebra estrutural em processos estacionários fracionariamente integrados. O método de estimação aqui apresentado utiliza uma grade de procura para realizar a estimação destes pontos de quebra..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2003 - 2005
Análise de Longa Dependência em Sequências de DNA

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Silvia Regina Costa Lopes em 21/10/2013.
Descrição: Na literatura de séries temporais tem aparecido, com certa frequência, séries que possuem longa dependência. Estas séries temporais revelam-se em lugares diversos, como vazão de rios, tráfego de dados em redes de computadores e sequências de DNA, por exemplo. Neste trabalho estudamos a longa dependência em sequências de DNA através de processos auto-regressivos fracionariamente integrados de médias móveis (denotados por ARFIMA(p, d, q)), especificamente no caso em que p=0=q. A estimação do parâmetro de dife-renciação d é feita através de cinco métodos de estimação. Os dois primeiros são os propostos por Geweke e Porter-Hudak (1983) e sua variação suavizada, proposta por Reisen (1994). Estudamos também o estimador de Fox e Taqqu (1986). Para completar, veremos o estimador de Robinson (1995) e sua versão suavizada. Os focos do trabalho são a construção, através de estudos empíricos, de intervalos de confiança para o parâmetro d estimado conforme os cinco métodos citados..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.


Projetos de extensão


2018 - Atual
Laboratório de Estatística Aplicada: Estimulando a Colaboração Interdisciplinar Através da Ciência
Descrição: Necessitamos, cada vez mais, de pessoas preparadas para analisar a imensa quantidade de dados gerados pela sociedade atual. Seja através de experimentos científicos ou da coleta de dados abertos, é preciso que tenhamos profissionais capacitados em tratar e analisar estes dados de maneira adequada. Este projeto visa atender às demandas da comunidade acadêmica da UFRN, das universidades locais e das empresas privadas que porventura desejem dar tratamento estatístico adequado aos seus dados e às suas pesquisas. Para isto, utilizaremos uma equipe formada por alunos do curso de Bacharelado em Estatística da UFRN, devidamente orientados por uma equipe de professores do Departamento de Estatística (DEST)..
Situação: Em andamento; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (20) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: Marcus Alexandre Nunes - Coordenador / Carla Almeida Vivacqua - Integrante / André Luis Santos de Pinho - Integrante / Denize Araújo Barbosa - Integrante / Damião Nobrega da Silva - Integrante / Antonio Hermes Marques da Silva Junior - Integrante.
2017 - 2017
Laboratório de Estatística Aplicada (LEA): Transformando Conhecimento em Resultados
Descrição: Necessitamos, cada vez mais, de pessoas preparadas para analisar a imensa quantidade de dados gerados atualmente pela sociedade. Estas pessoas são os profissionais formados em Estatística. Este projeto visa atender às demandas da comunidade acadêmica da UFRN, das universidades locais de Natal e das empresas privadas que desejem dar tratamento estatístico aos seus dados e às suas pesquisas. Para isto, utilizaremos uma equipe formada por alunos de graduação do curso de Bacharelado em Estatística da UFRN, devidamente orientados por uma equipe de professores do Departamento de Estatística (DEST)..
Situação: Concluído; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (20) .
Integrantes: Marcus Alexandre Nunes - Coordenador / Carla Almeida Vivacqua - Integrante / Denize Araújo Barbosa - Integrante / Damião Nobrega da Silva - Integrante.
2016 - 2016
Laboratório de Estatística Aplicada (LEA): Estimulando a colaboração interdisciplinar para desenvolvimento de uma sociedade sustentável
Descrição: O Curso de Estatística possui uma consistência teórica considerável. Diante disso, é imprescindível proporcionar ao aluno condições para que ele possa desenvolver habilidades e competências para atuar em diversas situações reais nas quais, concretamente, ele aplique os conhecimentos teóricos adquiridos. A falta de sintonia entre teoria e prática tem sido um dos aspectos negativos mais apontados pelos alunos quando das avaliações do curso. Entendemos que atividades de colaboração estatística pavimentam o caminho para se conseguir a união entre a teoria e a prática na área de estatística. O Departamento de Estatística conta com um Laboratório de Estatística Aplicada (LEA). Este dispõe de demandas significativas envolvendo trabalhos acadêmicos tais como monografias, dissertações, pesquisas e teses. O cerne dessa proposta é a articulação entre o ensino e a extensão, de sorte que os alunos do curso de Estatística possam sedimentar os conhecimentos adquiridos ao longo de sua formação. Ademais, a participação dos alunos nesse projeto fortalece as atividades de extensão do Departamento de Estatística (DEST)..
Situação: Concluído; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (20) .
Integrantes: Marcus Alexandre Nunes - Coordenador / Carla Almeida Vivacqua - Integrante / Denize Araújo Barbosa - Integrante / Damião Nobrega da Silva - Integrante / Fidel Ernesto Castro Morales - Integrante.
2015 - 2015
Reelaboração do Website do Departamento de Estatística da UFRN
Situação: Concluído; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) .
Integrantes: Marcus Alexandre Nunes - Coordenador.
2015 - 2015
Aprender fazendo - Um estímulo à aprendizagem unindo a teoria com a prática
Descrição: O Curso de Estatística possui uma consistência teórica considerável. Diante disso, é imprescindível proporcionar ao aluno condições para que ele possa desenvolver habilidades e competências para atuar em diversas situações reais nas quais, concretamente, ele aplique os conhecimentos teóricos adquiridos. A falta de sintonia entre teoria e prática tem sido um dos aspectos negativos mais apontados pelos alunos quando das avaliações do curso. Entendemos que atividades de colaboração estatística pavimentam o caminho para se conseguir a união entre a teoria e a prática na área de estatística. O Departamento de Estatística conta com um Laboratório de Estatística Aplicada (LEA). Este dispõe de demandas significativas envolvendo trabalhos acadêmicos tais como monografias, dissertações, pesquisas e teses. O cerne dessa proposta é a articulação entre o ensino e a extensão, de sorte que os alunos do curso de Estatística possam sedimentar os conhecimentos adquiridos ao longo de sua formação. Ademais, a participação dos alunos nesse projeto fortalece as atividades de extensão do Departamento de Estatística (DEST)..
Situação: Concluído; Natureza: Extensão.
Alunos envolvidos: Graduação: (11) .
Integrantes: Marcus Alexandre Nunes - Coordenador / Carla Almeida Vivacqua - Integrante / Paulo Roberto Medeiros De Azevedo - Integrante.Financiador(es): Universidade Federal do Rio Grande do Norte - Bolsa.


Revisor de periódico


2017 - Atual
Periódico: Revista Brasileira de Biometria


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística/Especialidade: Inferência Paramétrica.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Matemática / Subárea: Estatística/Especialidade: Delineamento de Experimentos.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Matemática / Subárea: Estatística.
4.
Grande área: Ciências Biológicas / Área: Genética.
5.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Probabilidade e Estatística Matemática.
6.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística/Especialidade: Séries Temporais.


Idiomas


Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Espanhol
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.


Prêmios e títulos


2014
Primeiro colocado no concurso para Professor Adjunto no Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN).
2013
Primeiro colocado no concurso para Professor Adjunto no Departamento de Estatística, Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF).
2007
Bolsa de Estudos Fulbright, Fulbright.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
GODOY, MAHAYANA CRISTINA2017GODOY, MAHAYANA CRISTINA ; VIEIRA, CLÁUDIA BRANDÃO ; ANDRADE, GUILHERME LUIZ ; DE SOUZA FILHO, NEEMIAS ; NUNES, MARCUS ALEXANDRE . O papel do conhecimento de eventos no processamento de sentenças isoladas. LETRÔNICA, v. 10, p. 538, 2017.

2.
DELUIZ, DANIEL2016DELUIZ, DANIEL ; OLIVEIRA, LUCIANO ; FLETCHER, PAUL ; PIRES, FÁBIO R. ; NUNES, MARCUS A. ; TINOCO, EDUARDO M. B. . Fresh-Frozen Bone Allografts in Maxillary Alveolar Augmentation: Analysis of the Complications, Adverse Outcomes and Implant Survival. JOURNAL OF PERIODONTOLOGY, v. 7, p. 1-13, 2016.

3.
DELUIZ, DANIEL2016DELUIZ, DANIEL ; SANTOS OLIVEIRA, LUCIANO ; RAMÔA PIRES, FÁBIO ; REINER, TERESITA ; ARMADA, LUCIANA ; NUNES, MARCUS A. ; MUNIZ BARRETTO TINOCO, EDUARDO . Incorporation and Remodeling of Bone Block Allografts in the Maxillary Reconstruction: A Randomized Clinical Trial. Clinical Implant Dentistry and Related Research, v. 19, p. 180-194, 2016.

4.
NUNES, Marcus A.;NUNES, MARCUS A.;NUNES, MARCUS ALEXANDRE2006 NUNES, Marcus A.; LOPES, S. R. C. . Long memory analysis in DNA sequences. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, v. 361, n.2, p. 569-588, 2006.

5.
NUNES, Marcus A.;NUNES, MARCUS A.;NUNES, MARCUS ALEXANDRE2003NUNES, Marcus A.; GRAVINA, M. A. . Geometria dinâmica e a lei dos co-senos. REVISTA DO PROFESSOR DE MATEMÁTICA, São Paulo, v. 52, n.52, p. 33-39, 2003.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
VIVACQUA, C. A. ; PINHO, A. L. S. ; NUNES, MARCUS ALEXANDRE ; VANCE, E. A. . Designing Collaborative and Tailored Training in Statistics and Data Science. In: 10th International Conference on Teaching Statistics, 2018, Kyoto, Japão. Proceedings of 10th International Conference on Teaching Statistics, 2018.

2.
ARAUJO, A. L. C. ; DINIZ, R. F. ; NUNES, MARCUS A. . BALNEABILIDADE DAS PRAIAS DO RIO GRANDE DO NORTE: AVALIAÇÃO ESTATÍSTICA NO PERÍODO 2012-2016. In: XXIX Congresso Brasileiro de Engenharia Sanitária e Ambiental, 2017, São Paulo - SP. Anais do XXIX Congresso Brasileiro de Engenharia Sanitária e Ambiental. Rio de Janeiro - RK, 2017.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
NUNES, Marcus A.. Análise de dados genéticos: Um problema de Big Data a cada novo paciente. In: 61a. RBras, 2016, Salvador. Livro de Resumos da 61a. Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria, 2016.

2.
GOMES, P. L. ; NUNES, MARCUS A. . Ajuste de um modelo linear generalizado inflacionado de zeros a dados de infecção de nematóides em bovinos. In: XXII Sinape, 2016, Porto Alegre. Livro de Programação com Resumos, 2016.

3.
MOURA, I. S. ; NUNES, MARCUS A. . Utilização de Ferramentas de Mineração de Dados na Análise do Mercado Imobiliário de Natal, RN. In: XXII Sinape, 2016, Porto Alegre. Livro de Programação com Resumos, 2016.

4.
BORGES, C. A. V. ; NUNES, MARCUS A. ; SILVA, M. V. G. B. ; CARMO, A. S. ; MACHADO, M. A. ; FURLONG, J. ; PRATA, M. C. A. . Combinação de métodos concorrentes para classificação de bovinos leiteiros quanto à resistência a nematoides. In: XIV Encontro Mineiro de Estatística, 2016, Varginha, MG. Anais do XIV Encontro Mineiro de Estatística, 2016.

5.
NUNES, Marcus A.. Análise de Dados RNA-Seq Com Excesso de Zeros. In: 21º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, 2014, Natal - RN. Sessões Pôsteres ? Resumos, 2014.

6.
NUNES, Marcus A.; ROSENBERGER, J. L. . Analysis of RNA-Seq Data with Excess of Zeros. In: Joint Statistical Meeting, 2012, San Diego. JSM 2012 Program, 2012.

7.
NUNES, Marcus A.; ROSENBERGER, J. L. ; SHUMWAY, D. L. . An Improved Estimator for the Number of Landowners Along a Railroad Right of Way. In: Joint Statistical Meeting, 2011, Miami. JSM 2011 Program, 2011.

8.
NUNES, Marcus A.; LOPES, S. R. C. . Processos  de  Longa  Dependência  com Parâmetro  Fracionário  Variando  no  Tempo. In: ESTE 2007 - 12a. Escola de Séries Temporais, 2007, Gramado - RS. Artigos Confirmados - Apresentação Pôster, 2007.

9.
NUNES, Marcus A.; LOPES, S. R. C. . Processos de Longa Dependência com Parâmetro Fracionário Variando no Tempo. In: 17º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, 2006, Caxambu - MG, 2006.

10.
NUNES, Marcus A.; LOPES, S. R. C. . Change point estimation in fractionally integrated processes. In: 2006 IMS Meeting / X EBP - Escola Brasileira de Probabilidade, 2006, Rio de Janeiro, 2006.

11.
NUNES, Marcus A.; LOPES, S. R. C. . Processos de Longa Dependência com Parâmetro Fracionário Variando no Tempo. In: XVIII Salão de Iniciação Científica, 2006, Porto Alegre. Resumos do XVIII Salão de Iniciação Científica, 2006.

12.
NUNES, Marcus A.; LOPES, Artur Oscar . Processos de Longa Dependência com Parâmetro Fracionário Variando no Tempo. In: XVII Salão de Iniciação Científica, 2005, Porto Alegre. Resumos do XVII Salão de Iniciação Científica, 2005.

13.
NUNES, Marcus A.; LOPES, S. R. C. ; BETTI, Vagner Augusto . O Uso de Wavelets em Processos de Longa Dependência. In: XVII Salão de Iniciação Científica, 2005, Porto Alegre. Resumos do XVII Salão de Iniciação Científica, 2005.

14.
NUNES, Marcus A.. Análise de Longa Dependência em Seqüências de DNA. In: XVI Salão de Iniciação Científica, 2004, Porto Alegre. Livro de Resumos Iniciação Científica 2004. Porto Alegre: Editora da UFRGS, 2004. p. 73-73.

15.
NUNES, Marcus A.. Análise de Longa Dependência em Seqüências de DNA. In: Mostra de iniciação Científica 2004, 2004, São Leopoldo - RS, 2004.

16.
NUNES, Marcus A.; LOPES, S. R. C. . Análise de Longa Dependência em Seqüências de DNA. In: Escola Brasileira de Probabilidade, 2004, Ubatuba, 2004.

17.
NUNES, Marcus A.; LOPES, S. R. C. . Análise de Longa Dependência em Seqüências de DNA. In: 16º SINAPE, 2004, Caxambu. Livro de Resumos do 16º SINAPE, 2004.

18.
NUNES, Marcus A.; LOPES, S. R. C. . Análise de Longa Dependência em Sequências de DNA. In: XXVII CNMAC - Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2004, Porto Alegre - RS. Anais do XXVII CNMAC - Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2004.

19.
NUNES, Marcus A.; GRAVINA, M. A. . Geometria Dinâmica e uma Demonstração da Lei dos Cossenos. In: Mostra de Iniciação Científica, 2004, São Leopoldo. Mostra de Iniciação Científica 2004, 2004.

20.
NUNES, Marcus A.. Análise de longa Dependência em Seqüências de DNA. In: XV Salão de Iniciação Científica, 2003, Porto Alegre. Livro de Resumos Iniciação Científica 2003, 2003. p. 130-130.

Apresentações de Trabalho
1.
LIMA, M. A. L. ; DORIA, C. R. C. ; CARVALHO, A. R. ; NUNES, MARCUS A. ; ANGELINI, R. . Efeito da Construção de Usinas Hidrelétricas na Pesca de Pequena Escala do Rio Madeira. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

2.
NUNES, Marcus A.. Big data: a organização do dia a dia em um disco rígido. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

3.
NUNES, Marcus A.. Análise de Dados RNA-Seq com Excesso de Zeros. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

4.
NUNES, Marcus A.; CARMO, A. S. ; BORGES, C. A. V. ; FARAH, M. M. ; PRATA, M. C. A. ; MACHADO, M. A. ; FURLONG, J. ; ARBEX, W. ; SILVA, M. V. G. B. . Livestock classification as resistant or susceptible to endoparasite infections. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

5.
NUNES, Marcus A.. Análise de dados RNA-Seq com excesso de zeros. 2013. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

6.
NUNES, Marcus A.; LOPES, S. R. C. . Análise de Longa Dependência em Seqüências de DNA. 2004. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

7.
NUNES, Marcus A.; GRAVINA, M. A. . Geometria Dinâmica e uma Demonstração da Lei dos Cossenos. 2004. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).


Produção técnica
Assessoria e consultoria
1.
NUNES, MARCUS ALEXANDRE; PEREIRA, M. B. . Diagnóstico Atualizado Sobre a Necessidade de Ampliação da Quantidade de Leitos de Internação e de UTI Pediátricos da Rede Privada de Natal. 2018.

2.
PEREIRA, M. B. ; NUNES, MARCUS ALEXANDRE . Avaliação dos dados e indicadores constantes das 4 fórmulas referentes ao Projeto MP Resolutivo. 2018.

Programas de computador sem registro
1.
NUNES, MARCUS A.. modeloLEA. 2018.

2.
NUNES, Marcus A.. reembolsos. 2018.

3.
NUNES, Marcus A.. curso.ggplot2. 2018.

4.
NUNES, Marcus A.. regressao. 2018.

5.
NASCIMENTO, M. P. ; NUNES, MARCUS A. . Visualização dos resultados das edições de 2010 a 2015 do ENEM. 2017.

6.
NASCIMENTO, M. P. ; NUNES, MARCUS A. . Visualização dos resultados das edições de 2010 a 2015 do ENEM. 2017.

Trabalhos técnicos
1.
NUNES, Marcus A.; LOPES, S. R. C. . Análise de Longa Dependência em Seqüências de DNA. 2004.

Redes sociais, websites e blogs
1.
NUNES, Marcus A.. Site Pessoal. 2013. (Site).


Demais tipos de produção técnica
1.
NUNES, MARCUS ALEXANDRE. Introdução ao Shiny. 2018. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

2.
NUNES, MARCUS ALEXANDRE. Visualização de dados com ggplot2. 2018. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

3.
NUNES, MARCUS A.. R Markdown: Como Automatizar a Geração de Relatórios em R e LaTeX. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

4.
NUNES, Marcus A.. Introdução ao Big Data. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

5.
NUNES, Marcus A.. Análise de dados genéticos: Um problema de Big Data a cada novo paciente. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

6.
NUNES, Marcus A.. Analisando Dados Genéticos com o R e Ferramentas de Bioinformática. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

7.
NUNES, Marcus A.. Análise de Dados Genéticos. 2014. (Curso de curta duração ministrado/Outra).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
VIVACQUA, C. A.; LEE HO, L.; NUNES, Marcus A.. Participação em banca de Jordânia Furtado de Oliveira. Imputação de dados em experimentos fatoriais com dois níveis. 2017. Dissertação (Mestrado em Matemática Aplicada e Estatistica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

2.
VIVACQUA, C. A.; PINHO, A. L. S.; NUNES, Marcus A.; MESQUITA, M. D. S.. Participação em banca de Fábio Azevedo de Souza. Utilização de Experimentos Fatoriais Fracionados Assimétricos para Avaliação de Modelos para Previsão de Chuva no Nordeste do Brasil. 2015. Dissertação (Mestrado em Matemática Aplicada e Estatistica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Qualificações de Doutorado
1.
VALENTIM, R. A. M.; MARTINS, A. M.; COUTINHO, K. D.; NUNES, Marcus A.; ALVES, R. L. S.. Participação em banca de Gustavo Fontoura de Souza. Uma Metodologia Estatística para Análise do Instrumento de Avaliação do Programa Nacional de Melhoria do Acesso e da Qualidade da Atenção Básica (PMAQ-AB). 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Qualificações de Mestrado
1.
ANGELINI, R.; ARAUJO, A. L. C.; NUNES, MARCUS ALEXANDRE. Participação em banca de Amanda Carla Batista Querino da Rocha. FREQUÊNCIA DE COLIFORMES FECAIS EM PRAIAS DO LITORAL POTIGUAR (RN). 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Sanitária) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

2.
ANGELINI, R.; SILVA, F. O. A.; NUNES, Marcus A.. Participação em banca de João Vieira de Morais Neto. Effect of Land Use in the Water Quality of Brazilian Semiarid Reservoirs. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia Sanitária) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

3.
VIVACQUA, C. A.; LEE HO, L.; NUNES, MARCUS A.. Participação em banca de Jordânia Furtado de Oliveira. Dados perdidos em experimentos fatoriais com dois niveis. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Matemática Aplicada e Estatistica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

4.
VIVACQUA, C. A.; PINHO, A. L. S.; NUNES, Marcus A.. Participação em banca de Lycia Nascimento Rabelo. Melhoria de Processos via Gráficos de Controle e Delineamento de Experimentos. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia de Produção) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

5.
VIVACQUA, C. A.; PINHO, A. L. S.; NUNES, Marcus A.; MESQUITA, M. D. S.. Participação em banca de Fábio Azevedo de Souza. Utilização de Experimentos Fatoriais Fracionados Assimétricos para Avaliação de Modelos para Previsão de Chuva no Nordeste do Brasil. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Matemática Aplicada e Estatistica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

6.
VALENCA, D. M.; MOREIRA, J. A.; NUNES, Marcus A.. Participação em banca de Laís Helen Loose. Avaliação e correções dos testes de hipóteses no modelo de sobrevivência com fração de cura - tempo de promoção Weibull. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Matemática Aplicada e Estatistica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

7.
PINHO, A. L. S.; VIVACQUA, C. A.; NUNES, Marcus A.. Participação em banca de Jhonnata Bezerra de Carvalho. Classificador Maquina de Suporte Vetorial com Analise de Fourier Aplicada em Dados de EEG. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Matemática Aplicada e Estatistica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
FERREIRA, B. S.; SOUZA, S. J.; COSTA, C. R.; NUNES, MARCUS A.. Participação em banca de Ícaro Fernando Fonseca Braga.Modelagem dos Efeitos de Alterações Genéticas na Progressão Tumoral. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Biomédica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

2.
VALENCA, D. M.; MOREIRA, J. A.; NUNES, Marcus A.. Participação em banca de Joyce Bezerra Rocha.Fatores que Influenciam na Proporção de Indivíduos Imunes às Reações Hansênicas em Pacientes Diagnosticados com Hanseníase no RN. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

3.
CHAOUBAH, A.; BESSEGATO, L. F.; NUNES, Marcus A.. Participação em banca de Manoel Francisco de Souza Neto.Modelos de Decisão: Uma introdução à Aplicação em Saúde. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de Juiz de Fora.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
NUNES, Marcus A.; FREITAS, A. R.; MASCIOLI, A. S.. Concurso Público para o Magistério Superior na Área de Estatística Aplicada às Ciências Agrárias. 2015. Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

2.
MOREIRA, J. A.; BARBOSA, D. A.; NUNES, Marcus A.. Concurso Público para Professor Substituto para o Departamento de Estatística. 2015. Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

3.
BESSEGATO, L. F.; CHAOUBAH, A.; NUNES, Marcus A.; ZELLER, C. B.. Concurso Público para Professor Substituto para o Departamento de Estatística. 2014. Universidade Federal de Juiz de Fora.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
2º Encontro Paraibano de Estatística.Visualização de dados com ggplot2. 2018. (Encontro).

2.
Semana da Estatística 2018.Introdução ao Shiny. 2018. (Encontro).

3.
Semana da Estatística 2017.R Markdown: Como Automatizar a Geração de Relatórios em R e LaTeX. 2017. (Encontro).

4.
61a. RBras. Análise de dados genéticos: Um problema de Big Data a cada novo paciente. 2016. (Congresso).

5.
Encontro Paraibano de Estatística.Introdução ao Big Data. 2016. (Encontro).

6.
Semana da Estatística 2016.Analisando Dados Genéticos com o R e Ferramentas de Bioinformática. 2016. (Encontro).

7.
Joint Statistical Meeting. Analysis of RNA-Seq Data with Excess of Zeros. 2012. (Congresso).

8.
Twenty-seventh Annual Graduate Exhibition.Optimal Experiments for Two-Color Microarrays. 2012. (Encontro).

9.
Bioinformatics and Genomics Retreat.Optimal Designs for Two-Color Microarray Experiments. 2011. (Encontro).

10.
Joint Statistical Meeting. An Improved Estimator for the Number of Landowners Along a Railroad Right of Way. 2011. (Congresso).

11.
XII Escola de Séries Temporais. Processos de Longa Dependência com Parâmetro Fracionário Variando no Tempo. 2007. (Congresso).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
NUNES, MARCUS ALEXANDRE; VIVACQUA, C. A. ; COSTA, E. G. . 1ª Competição de Ciência de Dados da UFRN. 2018. (Festival).

2.
MEDEIROS, P. G. ; NUNES, Marcus A. . Semana da Estatística. 2015. (Congresso).

3.
NUNES, Marcus A.. Dia do Estatístico. 2014. (Festival).

4.
NUNES, Marcus A.. Semana da Estatística. 2014. (Festival).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Jefferson Barbosa da Silva. Combinação de Resultados Pesquisas Eleitorais Utilizando Técnicas de Machine Learning. Início: 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (Orientador).

Iniciação científica
1.
Rayland Matos Magalhães. Construção de Ferramenta de Pesquisa e Análise de Pedidos de Reembolso da Câmara dos Deputados. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (Orientador).

2.
Júlio César Soares. Criação de um Pacote no R com Ferramentas Gráficas de Diagnóstico para Modelos Lineares Generalizados Mistos Binomiais. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (Orientador).

Orientações de outra natureza
1.
Alessandro Pereira Torres de Sá Neto. Manutenção do Laboratório de Estatística e Matemática. Início: 2017. Orientação de outra natureza. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (Orientador).

2.
Ronne Von Pinheiro Ribeiro. Manutenção do Laboratório de Estatística. Início: 2017. Orientação de outra natureza. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Isabelle Sousa de Moura. Combinação de Modelos de Previsão Climática. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

2.
Marylaine Pereira do Nascimento. Visualização dos resultados das edições de 2010 a 2015 do ENEM através de um Shiny App. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

3.
Rafael Henrique Guimarães Lopes. APLICAÇÃO DE FERRAMENTAS DE BUSINESS INTELLIGENCE PARA GERENCIAMENTO DE LABORATÓRIO DE COLABORAÇÕES EM ESTATÍSTICA. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

4.
Waldemar Alves da Silva Neto. APLICAÇÃO DE UM MODELO DE REGRESSÃO LINEAR AOS DADOS DE BALNEABILIDADE DAS PRAIAS DE NATAL ENTRE 2011 e 2015. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

5.
GUSTAVO FONTOURA DE SOUZA. Modelo para Evidenciar Aprendizado no Ensino Médio e Fundamental no RN. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

6.
Pedro Luciano de Oliveira Gomes. Aplicação de um Modelo Linear Generalizado Misto a um Conjunto de Dados de Bovinos. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

Iniciação científica
1.
Isabelle Sousa de Moura. Combinação de Modelos de Previsão Climática. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

2.
PEDRO LUCIANO DE OLIVEIRA GOMES. Modelos Lineares Generalizados para Análise de Dados Genéticos e Fenotípicos de Gado de Leite. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

3.
Isabelle Sousa de Moura. Utilização de Ferramentas de Mineração de Dados na Análise do Mercado Imobiliário de Natal. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

Orientações de outra natureza
1.
Diogo Henrique da Silva Oliveira. Monitoria de Cálculo de Probabilidades I. 2014. Orientação de outra natureza. (Estatística) - Universidade Federal de Juiz de Fora. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

2.
Alvaro Salles Santiago. Monitoria de Cálculo de Probabilidades I. 2014. Orientação de outra natureza. (Estatística) - Universidade Federal de Juiz de Fora. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

3.
Bruce Thiago Dos Santos Rodrigues Machado. Monitoria de Cálculo de Probabilidades I. 2014. Orientação de outra natureza. (Estatística) - Universidade Federal de Juiz de Fora. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

4.
Carlos Guilherme Venancio Goncalves. Monitoria de Cálculo de Probabilidades I. 2014. Orientação de outra natureza. (Estatística) - Universidade Federal de Juiz de Fora. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

5.
Carlos Rafael Dos Santos. Monitoria de Cálculo de Probabilidades I. 2014. Orientação de outra natureza. (Estatística) - Universidade Federal de Juiz de Fora. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

6.
José Roberto Peres Júnior. Monitoria de Cálculo de Probabilidades I. 2014. Orientação de outra natureza. (Estatística) - Universidade Federal de Juiz de Fora. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

7.
Marcelo Vieira Lobo. Monitoria de Cálculo de Probabilidades I. 2014. Orientação de outra natureza. (Estatística) - Universidade Federal de Juiz de Fora. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

8.
Romário Parreira Pita. Monitoria de Cálculo de Probabilidades I. 2014. Orientação de outra natureza. (Estatística) - Universidade Federal de Juiz de Fora. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.

9.
Sebastião Lucio Reis De Souza. Monitoria de Cálculo de Probabilidades I. 2014. Orientação de outra natureza. (Estatística) - Universidade Federal de Juiz de Fora. Orientador: Marcus Alexandre Nunes.



Inovação



Programa de computador sem registro
1.
NUNES, Marcus A.. reembolsos. 2018.



Educação e Popularização de C & T



Apresentações de Trabalho
1.
NUNES, Marcus A.. Big data: a organização do dia a dia em um disco rígido. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).


Programa de Computador sem registro de patente
1.
NUNES, Marcus A.. curso.ggplot2. 2018.

2.
NUNES, Marcus A.. regressao. 2018.

3.
NASCIMENTO, M. P. ; NUNES, MARCUS A. . Visualização dos resultados das edições de 2010 a 2015 do ENEM. 2017.


Cursos de curta duração ministrados
1.
NUNES, Marcus A.. Analisando Dados Genéticos com o R e Ferramentas de Bioinformática. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Outra).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
NUNES, Marcus A.. Dia do Estatístico. 2014. (Festival).

2.
NUNES, MARCUS ALEXANDRE; VIVACQUA, C. A. ; COSTA, E. G. . 1ª Competição de Ciência de Dados da UFRN. 2018. (Festival).

3.
NUNES, Marcus A.. Semana da Estatística. 2014. (Festival).


Redes sociais, websites e blogs
1.
NUNES, Marcus A.. Site Pessoal. 2013. (Site).




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