Rafael Izbicki

Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2

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  • Última atualização do currículo em 20/10/2018


Bacharel e Mestre em Estatística pela Universidade de São Paulo, Rafael é PhD em Estatística pela Carnegie Mellon University (2014). Atualmente é Professor Adjunto da UFSCar- Universidade Federal de São Carlos. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Machine Learning (aprendizado de máquina), Bioestatística, Astroestatística, Fundamentos da Estatística, Inferência Bayesiana, Inferência Não Paramétrica e Inferência em Dados com Alta Dimensionalidade. Mais informações: http://www.rizbicki.ufscar.br (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Rafael Izbicki
Nome em citações bibliográficas
IZBICKI, R.;Izbicki, Rafael


Formação acadêmica/titulação


2010 - 2014
Doutorado em Estatística.
Carnegie Mellon University, CMU, Estados Unidos.
Título: A Spectral Series Approach to High-Dimensional Nonparametric Inference, Ano de obtenção: 2014.
Orientador: Ann B Lee.
Coorientador: Peter E Freeman.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: High-Dimensional Inference; Nonparametric Inference; Statistical Machine Learning.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Machine Learning.
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística / Especialidade: Inferência Não-Paramétrica.
2010 - 2011
Mestrado em Estatística.
Carnegie Mellon University, CMU, Estados Unidos.
Título: -,Ano de Obtenção: 2011.
Orientador: -.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2009 - 2010
Mestrado em Estatística.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Classes de testes de hipóteses,Ano de Obtenção: 2010.
Orientador: Luís Gustavo Esteves.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Regras de decisão; Testes de hipóteses com várias alternativas; Monotonicidade; Classes de testes de hipóteses.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Teoria da decisão.
2005 - 2008
Graduação em Bacharelado em Estatística.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.




Atuação Profissional



Faculdade de Medicina de Jundiaí, FMJ, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


Universidade Federal de São Carlos, UFSCAR, Brasil.
Vínculo institucional

2014 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto A, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

08/2017 - Atual
Ensino, Estatística, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Statistical Machine Learning
08/2017 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução à Probabilidade
03/2017 - 08/2017
Ensino, Gerontologia, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Bioestatística
03/2017 - 07/2017
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Mineração de Dados
10/2015 - 04/2017
Direção e administração, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Estatística.

Cargo ou função
Diretor do Centro de Estudos do Risco (CER).
10/2015 - 04/2017
Direção e administração, Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia, Departamento de Estatística.

Cargo ou função
Coordenador do Centro de Estudos do Risco.
08/2016 - 02/2017
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Estatística Computacional A
08/2016 - 02/2017
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Estatística Computacional B
08/2016 - 12/2016
Ensino, Estatística, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Teoria da decisão
03/2016 - 07/2016
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Mineração de dados
01/2016 - 02/2016
Ensino, Estatística, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Teoria das Probabilidades
08/2015 - 12/2015
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Estatística Computacional A
Estatística Computacional B
08/2015 - 12/2015
Ensino, Estatística, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Teoria da Decisão
08/2014 - 12/2015
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Estatística Computacional A
Estatística Computacional B
Mineração de Dados
03/2015 - 07/2015
Ensino, Engenharia de Materiais, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Introdução ao Planejamento e Análise Estatística de Experimentos
03/2015 - 07/2015
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Mineração de Dados

Carnegie Mellon University, CMU, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2015 - Atual
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: External Consultant
Outras informações
Grant: NSF DMS-1520786

Vínculo institucional

2010 - 2014
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: PhD Student, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

08/2010 - 05/2014
Pesquisa e desenvolvimento , Department of Statistics, .


Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2010 - 2010
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor Probabilidade e Inferência (Mestrado)

Vínculo institucional

2008 - 2008
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor Probabilidade II

Vínculo institucional

2006 - 2008
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica



Linhas de pesquisa


1.
Statistics, Machine Learning, High-Dimensional Inference, Nonparametric Statistics


Projetos de pesquisa


2017 - Atual
Interpretability and efficiency in hypothesis tests
Descrição: Hypothesis testing is a very common and widespread statistical tool. Unfortunately, such methodology still presents several challenges to statisticians. This project aims at developing hypothesis tests by filling several existing gaps. More precisely, the follows issues will be addressed: (1) Agnostic Tests. There is a disagreement about the interpretation of results from a hypothesis test: while some understand that a hypothesis test is able to either reject or accept the null hypothesis $H_0$, others believe its outcomes should be interpreted as either reject or not reject $H_0$. This often lead practitioners to have difficulties in understanding the conclusions from significance tests. In particular, the second (and most common) perspective is deeply linked to the development of non-inferiority tests used in clinical trials. Here, we propose an alternative formulation to hypothesis tests in which, besides the decisions ``accept $H_0$'' and ``reject $H_0$'', there is a third decision, namely the ``no conclusion'' decision, which we call the agnostic decision. (2) Bayesian Nonparametric Tests. Because of the large volume of data available today in several applications, nonparametric methods have been gaining a lot of attention as they allow one to make less assumption about the data generating process. Unfortunately, there is almost no literature on Bayesian nonparametric tests, even though the Bayesian paradigm is widespread today. Here, we investigate new tests that try to overcome such gap. In particular, we investigate Bayesian nonparametric two-sample tests. (3) FBST in High Dimensions. Another challenge that exits in several applications is the issue of high dimensionality: in many problems, the number of covariates is very large; many times larger than the sample size. This makes sevaral standard methods fail. In particular, it has been observed that the Full Bayesian Significance Test has difficulties dealing with such situation. We will propose improvements in such method so that it is able to overcome the issue of high dimensionality, and we will investigate their theoretical properties. As a part of this project, we will also develop R packages that implement the methods developed here..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Rafael Izbicki - Coordenador / STERN, RAFAEL BASSI - Integrante / Luis Ernesto Bueno Salasar - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
2017 - Atual
Infecção vertical pelo vírus Zika e suas repercussões na área materno-infantil
Descrição: A transmissão materno-fetal de vírus é conhecida pelas graves consequências que podem acarretar para o feto durante a gravidez. Embora exista um nexo entre o Zika vírus (ZIKV) e microcefalia, o espectro de outras associações da gravidez e defeitos congênitos precisa ser esclarecido durante os primeiros meses ou anos de vida das crianças expostas. Alertas mundiais têm sido emitidos neste sentido. Determinar a incidência da infecção causada pelos ZIKV em gestantes e recém-nascidos nascidas na coorte, bem como analisar, descrever o espectro da apresentação clínica das gestantes ZIKV(+) e identificar, descrever e quantificar o espectro das anomalias e/ou resultados, incluindo microcefalia, em fetos e recém-nascidos das gestantes participantes da coorte. Métodos: estudo de coorte prospectivo, caso-controle aninhado, a ser conduzido no Hospital Universitário da Faculdade de Medicina de Jundiaí (HUJ), no período de 2016 a 2021. Amostragem estipulada de 500 gestantes e seus recém-nascidos (RN), subdivididos em com ou sem microcefalia. As mães serão divididas em três grupos: Grupo I (gestantes de alto risco, sem sintomas); Grupo II (gestantes de baixo risco, com exantema e/ou febre) e Grupo III (abortos). No seguimento ambulatorial de três anos será avaliado o desenvolvimento neuropsicomotor e a ocorrência de perdas auditivas, visuais e acometimento neurológico das crianças. Busca ativa de casos será conduzida semanalmente por telefone para determinação da exposição ao ZIKV das gestantes. As amostras (sangue, urina, saliva e líquor) serão examinadas por testes sorológicos: ELISA, Microrray, RT-PCR e os tecidos por análise anatomopatológica. As amostras determinantes positivas (PBMCs e biópsias) serão avaliadas por RNA-Seq. A análise estatística das variáveis preditoras visará o cálculo do risco, risco relativo, modelos de regressão logística univariada e múltipla, quando adequados. Os dados permitirão correlacionar a incidência de infecção Zika e seu potencial como um agente causador de problemas de saúde físico e mental de gestantes, recém-nascidos e crianças. O projeto é inovador e ajudará os investigadores a compreender o impacto desta doença emergente sobre a população especialmente em crianças.Palavras chaves: Zika virus , Transmissão Vertical de Doença Infecciosa , Transmissão Perinatal, microcefalia, Anormalidades Congênitas, estudos coorte, grupo de risco, Georreferenciamento..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2015 - 2016
Uma abordagem flexível para a estimação de uma densidade condicional em problemas com alta dimensionalidade
Descrição: Diversas áreas do conhecimento humano, como a astronomia e a economia, necessitam cada vez mais de estimadores não-paramétricos para uma densidade condicional em altas dimensões. Um exemplo de extrema importância é a estimação da distância de galáxias até a Terra com base em dados fotométricos, um problema no qual o uso da densidade condicional possibilita a estimação de parâmetros cosmológicos com grande precisão, uma precisão maior que aquela dada por métodos de regressão. Infelizmente, a comunidade estatística tem se focado em resolver apenas o problema da estimação da função de regressão, apesar da grande necessidade de métodos eficientes (computacional e estatisticamente) para estimar densidades condicionais. Neste projeto propomos uma nova abordagem para estimar tal quantidade, na qual tomamos proveito de estimadores da função de regressão já existentes. Assim, devido à extensa literatura acerca de métodos de regressão, o modelo não-paramétrico que propomos é bastante flexível e pode ter boa performance em uma grande variedade de problemas. Neste projeto iremos comparar o estimador proposto com estimadores tradicionais tanto em problemas simulados quanto em problemas reais, assim como derivar taxas de convergência para este estimador e compará-las a taxas minimax. Finalmente, iremos implementar um código aberto à comunidade que permita ajustar o estimador proposto em bancos de dados grandes. Os dados reais que iremos utilizar incluem resultados da Sloan Digital Sky Survey sobre o problema cosmológico supracitado, assim como dados acerca da estimação da mortalidade de aves durante seu transporte para um abatedouro, em que a densidade condicional desempenha um papel importante por se tratar de um problema com superdispersão..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2013 - 2016
An Astrostatistical Approach to Distant Galaxy Morphology
Descrição: A galaxy's morphology is an important tracer of its recent assembly history and correlates strongly with other fundamental properties such as star-formation history, kinematics, and black hole mass. Our current approaches do not fully exploit the wealth of structural information available in the deep HST images, nor do they reliably classify rare but important populations such as galaxy mergers and unstable disks at z > 1. As a result, the connections between galaxy assembly, star formation, and morphological transformation via mergers, disk instabilities, and bulge formation remain unsolved problems. Our primary goals for this Legacy Archival program are (1) to derive a rigorous statistical methodology for quantifying and classifying distant galaxy structures; (2) to apply these new astrostatistical algorithms to galaxies at 0 < z < 2.5 in the major HST extragalactic legacy fields and measure the structural evolution; (3) to measure and classify mock HST images of hydrodynamical cosmological simulations of galaxies at 0 < z < 2.5, and test these against our measurements of the real universe. This program will produce several much-needed Legacy products. With these algorithms, we will produce and publicly release high quality catalogs of quantitative morphology and classifications for the HST extragalactic legacy fields. We will also provide similar catalogs for mock HST images of state-of-the-art cosmological simulations of galaxy assembly and structural evolution. Finally, we will publicly release the software for calculating our new morphology statistics and running the new galaxy classification algorithms to encourage broad use by the community..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.


Revisor de periódico


2012 - Atual
Periódico: Entropy (Basel. Online)
2015 - Atual
Periódico: Brazilian Journal of Probability and Statistics
2016 - Atual
Periódico: Bayesian analysis (Online)
2016 - Atual
Periódico: Ciência e Natura
2016 - Atual
Periódico: Journal of Testing and Evaluation
2015 - Atual
Periódico: Astronomy and Computing
2015 - Atual
Periódico: REVSTAT-Statistical Journal
2017 - Atual
Periódico: STATISTICA SINICA
2018 - Atual
Periódico: ANNALES DE L INSTITUT HENRI POINCARE-PROBABILITES ET STATISTIQUES
2018 - Atual
Periódico: Statistics and Its Interface


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística/Especialidade: Inferência Não-Paramétrica.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Machine Learning.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Inferência em Dados com Alta Dimensionalidade.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística Bayesiana.
5.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Fundamentos da Estatística.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2018
Homenageado dos Formandos do Curso de Estatística, UFSCar.
2017
Patrono dos Formandos do Curso de Estatística, UFSCar.
2014
Umesh K. Gavasakar Thesis Award, Department of Statistics, Carnegie Mellon University.
2014
Bolsa Jovem Talento (Não utilizado), CNPq.
2012
Co-Investigator in the project "An Astrostatistical Approach to Distant Galaxy Morphology", Cycle 20 grant 12856, Space Telescope Science Institute - Hubble Space Telescope.
2010
Bolsa CNPq de Doutorado no Exterior, CNPq.
2009
Prêmio Instituto de Matemática e Estatística 2008 pelo destaque como melhor aluno dentre os cursos do Instituto, IME-USP.
2009
Bolsa CNPq de Mestrado (Março de 2009 - Julho de 2009), CNPq.
2009
Bolsa FAPESP de Mestrado, FAPESP.
2008
Bolsa FAPESP de Iniciação Científica (Março 2008 - Dezembro 2008), FAPESP.
2006
Bolsa CNPq de Iniciação Científica (Agosto 2006-Outubro 2006), CNPq.
2006
Bolsa FAPESP de Iniciação Científica (Novembro 2006 - Outubro 2007), FAPESP.
2004
Premiação pela obtenção do sétimo lugar no simulado nacional do Objetivo, Objetivo.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Outras
Total de trabalhos:32
Total de citações:321
Izbicki, R.  Data: 20/07/2018

Artigos completos publicados em periódicos

1.
Aprahamian, Ivan2018Aprahamian, Ivan ; SASSAKI, EDUARDO ; DOS SANTOS, MARÍLIA F. ; Izbicki, Rafael ; PULGROSSI, RAFAEL C. ; BIELLA, MARINA M. ; BORGES, ANA CAMILA N. ; SASSAKI, MARCELA M. ; TORRES, LEONARDO M. ; FERNANDEZ, ÍCARO S. ; PIÃO, OLÍVIA A. ; CASTRO, PAULA L. M. ; FONTENELE, PEDRO A. ; YASSUDA, MÔNICA S. . Hypertension and frailty in older adults. Journal of Clinical Hypertension, v. 20, p. 186-192, 2018.

2.
DA SILVA, FAGNER M.2018DA SILVA, FAGNER M. ; MIÑO, CAROLINA I. ; Izbicki, Rafael ; DEL LAMA, SILVIA N. . Considerations for monitoring population trends of colonial waterbirds using the effective number of breeders and census estimates. Ecology and Evolution, v. 1, p. 1, 2018.

3.
Izbicki, Rafael2018Izbicki, Rafael; CRUZ, LETÍCIA OCTAVIANO DA . Monitoramento Online da Dengue. REVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA, v. 36, p. 512, 2018.

4.
Fossaluza, Victor2017Fossaluza, Victor ; Izbicki, Rafael ; DA SILVA, GUSTAVO ; ESTEVES, LUÍS GUSTAVO . Coherent hypothesis testing. AMERICAN STATISTICIAN, v. 71, p. 242-248, 2017.

5.
Izbicki, Rafael2017 Izbicki, Rafael; LEE, A. B. ; FREEMAN, P. E. . Photo-$z$ estimation: An example of nonparametric conditional density estimation under selection bias. Annals of Applied Statistics, v. 11, p. 698-724, 2017.

6.
CEZAR, N. O. C.2017CEZAR, N. O. C. ; Izbicki, Rafael ; CARDOSO, D. ; ALMEIDA, J. G. ; VALIENGO, L. ; CAMARGO, M. V. Z. ; FORLENZA, O. V. ; Yassuda, Mônica Sanches ; APRAHAMIAN, I. . Screening for Frailty With the FRAIL Scale: A Comparison With the Phenotype Criteria. Journal of the American Medical Directors Association (Print), v. 1, p. 1, 2017.

7.
FREEMAN, P. E.2017FREEMAN, P. E. ; IZBICKI, R. ; LEE, A. B. . A unified framework for constructing, tuning and assessing photometric redshift density estimates in a selection bias setting. MONTHLY NOTICES OF THE ROYAL ASTRONOMICAL SOCIETY, v. 468, p. 4556-4565, 2017.

8.
IANISHI, P.2017IANISHI, P. ; IZBICKI, R. . Classificação Morfológica de Galáxias em Conjuntos de Dados Desbalanceados. TEMA. Tendências em Matemática Aplicada e Computacional, v. 1, p. 155-172, 2017.

9.
IZBICKI, R.2017 IZBICKI, R.; LEE, A. B. . Converting high-dimensional regression to high-dimensional conditional density estimation. Electronic Journal of Statistics, v. 11, p. 2800-2831, 2017.

10.
STERN, JULIO2017STERN, JULIO ; Izbicki, Rafael ; ESTEVES, LUÍS GUSTAVO ; STERN, RAFAEL BASSI . Logically-consistent hypothesis testing and the hexagon of oppositions. LOGIC JOURNAL OF THE IGPL, v. 25, p. 741, 2017.

11.
ESTEVES, LUÍS GUSTAVO2017ESTEVES, LUÍS GUSTAVO ; IZBICKI, R. ; STERN, R. B. . Teaching decision theory proof strategies using a crowdsourcing problem. AMERICAN STATISTICIAN, v. 71, p. 336-343, 2017.

12.
CEZAR, N. O. C.2017CEZAR, N. O. C. ; Izbicki, Rafael ; CARDOSO, D. ; ALMEIDA, G. C. ; VALIENGO, L. ; CAMARGO, M. V. Z. ; FORLENZA, O. V. ; Yassuda, Mônica Sanches ; Aprahamian, Ivan . Frailty in older adults with amnestic mild cognitive impairment as a result of Alzheimer's disease: A comparison of two models of frailty characterization. Geriatrics & Gerontology International, v. 1, p. 1, 2017.

13.
LEE, A. B.2016LEE, A. B. ; IZBICKI, R. . A spectral series approach to high-dimensional nonparametric regression. ELECTRON J STAT, v. 10, p. 423-463, 2016.

14.
ESTEVES, LUÍS2016ESTEVES, LUÍS ; Izbicki, Rafael ; STERN, JULIO ; STERN, RAFAEL . The Logical Consistency of Simultaneous Agnostic Hypothesis Tests. Entropy (Basel. Online), v. 18, p. 256, 2016.

15.
Izbicki, Rafael2016 Izbicki, Rafael; LEE, ANN B. . Nonparametric Conditional Density Estimation in a High-Dimensional Regression Setting. Journal of Computational and Graphical Statistics, v. 25, p. 1297-1316, 2016.

16.
Izbicki, Rafael2015Izbicki, Rafael; ESTEVES, LUÍS GUSTAVO . Logical consistency in simultaneous statistical test procedures. Logic Journal of the IGPL (Print), v. 24, p. jzv027, 2015.

17.
DA SILVA, GUSTAVO2015DA SILVA, GUSTAVO ; ESTEVES, LUIS ; FOSSALUZA, VICTOR ; Izbicki, Rafael ; WECHSLER, SERGIO . A Bayesian Decision-Theoretic Approach to Logically-Consistent Hypothesis Testing. Entropy, v. 17, p. 6534-6559, 2015.

18.
CECATO, JULIANA FRANCISCO2015CECATO, JULIANA FRANCISCO ; Martinelli, José Eduardo ; IZBICKI, R. ; Yassuda, Mônica Sanches ; APRAHAMIAN, I. . A subtest analysis of the Montreal cognitive assessment (MoCA): which subtests can best discriminate between healthy controls, mild cognitive impairment and Alzheimer's disease?. International Psychogeriatrics, v. 28, p. 1-8, 2015.

19.
IZBICKI, R.2014 IZBICKI, R.; LEE, A. B. ; SCHAFER, C. M. . High-Dimensional Density Ratio Estimation with Extensions to Approximate Likelihood Computation (AISTATS Track). Journal of Machine Learning Research, v. 33, p. 420-429, 2014.

20.
GOMES, F. C.2013GOMES, F. C. ; ANDRADE, A. G. ; IZBICKI, R. ; MOREIRA-ALMEIDA, A. ; OLIVEIRA, L. G. . Religion as a Protective Factor against Drug Use among Brazilian University Students: A National Survey. Revista Brasileira de Psiquiatria (São Paulo. 1999. Impresso), v. 35, p. 29-37, 2013.

21.
WECHSLER, SERGIO2013 WECHSLER, SERGIO ; Izbicki, Rafael ; ESTEVES, LUÍS GUSTAVO . A Bayesian Look at Nonidentifiability: A Simple Example. The American Statistician, v. 67, p. 130325075727008, 2013.

22.
FREEMAN, P. E.2013FREEMAN, P. E. ; IZBICKI, R. ; LEE, A. B. ; Newman, J. A. ; CONSELICE, C. J. ; KOEKEMOER, A. M. ; LOTZ, J. M. ; MOZENA, M. . New image statistics for detecting disturbed galaxy morphologies at high redshift. ROYAL ASTRONOMICAL SOCIETY. MONTHLY NOTICES, v. 1, p. 1, 2013.

23.
Izbicki, Rafael2013Izbicki, Rafael; STERN, RAFAEL BASSI . Learning with many experts: Model selection and sparsity. Statistical Analysis and Data Mining, v. n/a, p. n/a-n/a, 2013.

24.
IZBICKI, R.;Izbicki, Rafael2012IZBICKI, R.; Fossaluza, Victor ; HOUNIE, ANA GABRIELA ; NAKANO, EDUARDO YOSHIO ; PEREIRA, CAB . Testing allele homogeneity: The problem of nested hypotheses. BMC GENETICS, v. 13, p. 103, 2012.

25.
Brentani, Helena2011Brentani, Helena ; Nakano, Eduardo Y ; Martins, Camila B ; Izbicki, Rafael ; Pereira, Carlos Alberto . Disequilibrium Coefficient: A Bayesian Perspective. STATISTICAL APPLICATIONS IN GENETICS AND MOLECULAR BIOLOGY, v. 10, p. 1, 2011.

26.
Barcelos-Ferreira, Ricardo2010Barcelos-Ferreira, Ricardo ; IZBICKI, R. ; Steffens, David C. ; Bottino, Cássio M. C. . Depressive morbidity and gender in community-dwelling Brazilian elderly: systematic review and meta-analysis. International Psychogeriatrics, p. 1-15, 2010.

27.
Aprahamian, Ivan2010Aprahamian, Ivan ; Martinelli, José Eduardo ; Cecato, Juliana ; Izbicki, Rafael ; Yassuda, Mônica Sanches . Can the CAMCOG be a good cognitive test for patients with Alzheimer's disease with low levels of education?. International Psychogeriatrics, p. 1-6, 2010.

28.
Aprahamian, Ivan2010Aprahamian, Ivan ; Diniz, Breno Satler ; Izbicki, Rafael ; Radanovic, Márcia ; Nunes, Paula Villela ; Forlenza, Orestes Vicente . Optimizing the CAMCOG test in the screening for mild cognitive impairment and incipient dementia: saving time with relevant domains. International Journal of Geriatric Psychiatry, p. n/a-n/a, 2010.

Livros publicados/organizados ou edições
1.
Polpo, Adriano ; STERN, JULIO ; LOUZADA NETO, F. ; Izbicki, Rafael ; TAKADA, H. H. . Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering. 1. ed. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics Free Preview, 2018.

Capítulos de livros publicados
1.
Vaz, Afonso ; Izbicki, Rafael ; STERN, RAFAEL BASSI . Prior Shift Using the Ratio Estimator. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. 1ed.: Springer International Publishing, 2018, v. , p. 25-35.

2.
Pulgrossi, Rafael Catoia ; Oliveira, Natalia Lombardi ; Polpo, Adriano ; Izbicki, Rafael . A Comparison of Two Methods for Obtaining a Collective Posterior Distribution. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. 1ed.: Springer International Publishing, 2018, v. , p. 221-230.

3.
Ceregatti, Rafael de C. ; Izbicki, Rafael ; Salasar, Luis Ernesto B. . A Nonparametric Bayesian Approach for the Two-Sample Problem. Springer Proceedings in Mathematics & Statistics. 1ed.: Springer International Publishing, 2018, v. , p. 231-241.

4.
Freeman, P. ; IZBICKI, R. ; Lee, A. ; Schafer, C. ; Slepcev, D. ; Newman, J. . Detecting Galaxy Mergers at High Redshift. In: Eric D. Feigelson; G. Jogesh Babu. (Org.). STATISTICAL CHALLENGES IN MODERN ASTRONOMY V. 1ed.: Springer, 2012, v. 209, p. 497-.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
IZBICKI, R.; ESTEVES, LG . Coherence in Hypotheses Testing. In: Joint Statistical Meetings, 2011, Miami Beach. JSM Proceesings, Bayesian Statistical Science Section, 2011. p. 1220-1234.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
FOSSALUZA, V. ; IZBICKI, R. ; SILVA, GM da ; ESTEVES, LG . Monotonicidade em testes de hipóteses. In: 19º SINAPE (Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística), 2010, São Pedro. Anais do 19º SINAPE, 2010.

2.
IZBICKI, R.; ESTEVES, LG . Análise de Dados Circulares. In: IV Simpósio de Iniciação Científica e Pós-Graduação do IME-USP, 2008, São Paulo. Atas do IV Simpósio de Iniciação Científica e Pós-Graduação, 2008.

3.
IZBICKI, R.; ESTEVES, LG . Inferência Bayesiana para Proporções em Cenários Eleitorais. In: III Simpósio de Iniciação Científica e Pós-Graduação do IME-USP, 2007, São Paulo. Atas do III Simpósio de Iniciação Científica e Pós-Graduação, 2007.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
Izbicki, Rafael. ABC-CDE: Towards Approximate Bayesian Computation with Complex High-Dimensional Data and Limited Simulations. In: 63 RBras, 2018, Curitiba. Resumos da 63a RBras, 2018.

2.
STERN, JULIO ; ESTEVES, LUIS ; Izbicki, Rafael ; STERN, R. B. . Logical Modalities in Statistical Models. In: UNILOG2018, 2018. Handbook of UNILOG2018, 2018.

3.
CONSOLE, R. C. C. ; SALASAR, L. E. B. ; Izbicki, Rafael . A new evidence index for Bayesian nonparametric two-sample tests. In: 5th Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, 2017, Sao Carlos. Abstracts 5th WSPM, 2017.

4.
VAZ, A. F. ; Izbicki, Rafael ; STERN, RAFAEL BASSI . The ratio estimator for the quantification task under probability prior shift. In: 5th Workshop on Probabilistic and Statistical Methods, 2017, Sao Carlos. Abstracts 5th WSPM, 2017.

5.
VAZ, A. F. ; Izbicki, Rafael ; STERN, RAFAEL BASSI . Métodos de Regressão para o Problema de Quantificação. In: 15ª Escola de Modelos de Regressão, 2017, Goiânia. Anais 15ª EMR, 2017.

6.
SILVEIRA, M. N. ; COSCRATO, V. A. ; Izbicki, Rafael ; PULGROSSI, R. C. ; VIEIRA, A. M. C. . Comparação não-paramétrica em grupos com base em estimação de densidades. In: 15ª Escola de Modelos de Regressão, 2017, Goiânia. Anais 15ª EMR, 2017.

7.
ESTEVES, LG ; IZBICKI, R. ; STERN, JULIO ; STERN, RAFAEL BASSI . Hexagons of Opposition for Statistical Modalities. In: 5th World Congress on the Square of Opposition, 2017, Easter Island. Handbook of Abstracts of the 5th World Congress on the Square of Opposition, 2017.

8.
Inacio, M. H. de A. ; IZBICKI, R. ; SALASAR, L. E. B. . A Bayesian approach to density estimation via Fourier orthogonal series. In: XII SINAPE, 2016, Porto Alegre. XII SINAPE, 2016.

9.
FERREIRA, G. R. ; IZBICKI, R. . Estimação de Densidades Condicionais com Aplicações à Astronomia. In: XII SINAPE, 2016, Porto Alegre. XII SINAPE, 2016.

10.
Izbicki, Rafael; LEE, A. B. . A flexible approach to high-dimensional conditional density estimation. In: 60th World Statistics Congress - ISI2015, 2015, Rio de Janeiro. 60th World Congress of Statistics, 2015.

11.
Izbicki, Rafael; LEE, A. B. . A Spectral Series Approach to High-Dimensional Nonparametric Inference. In: 14ª Escola de Modelos de Regressão, 2015, Campinas. Anais 14ª EMR, 2015.

12.
Izbicki, Rafael; LEE, A. B. . Nonparametric Conditional Density Estimation in a High-Dimensional Regression Setting.. In: 60ª Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria, 2015, Presidente Prudente. RBras, 2015.

13.
IZBICKI, R.; FOSSALUZA, V. ; NAKANO, E. Y. ; PEREIRA, C. de A. B. . Nested Hypotheses: an Example in Genetics. In: 10o Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana, 2010, Angra dos Reis. Resumos do 10o Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana, 2010.

14.
APRAHAMIAN, I. ; MARTINELLI, J.E ; CECATO, JF ; MADALOSO, B.A. ; IZBICKI, R. ; VIOLA, L. ; Yassuda, Mônica Sanches . Can the CAMCOG be a good screening test for Alzheimer´s disease for elderly with low educational level?. In: Reunião de Pesquisadores de Donça de Alzheimer e desordens relacionadas (VII RPDA), 2009, Porto Alegre. Dementia & Neuropsychologia, 2009. v. 3. p. 8-8.

15.
IZBICKI, R.; ESTEVES, LG . Inferência Bayesiana para Proporções em Cenários Eleitorais. In: 18º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, 2008, Estância de São Pedro. Resumos do 18º SINAPE, 2008.

16.
IZBICKI, R.; ESTEVES, LG . Análise de Dados Circulares. In: 16º SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2008, São Paulo. 16º SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação CIentífica da USP, 2008.

17.
IZBICKI, R.; ESTEVES, LG . Inferência Bayesiana para Proporções em Cenários Eleitorais. In: 16º SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação Científica da USP, 2008, São Paulo. 16º SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação CIentífica da USP, 2008.

Artigos aceitos para publicação
1.
Izbicki, Rafael; LEE, A. B. ; POSPISIL, T. . ABC-CDE: Towards Approximate Bayesian Computation with Complex High-Dimensional Data and Limited Simulations. Journal of Computational and Graphical Statistics, 2019.

2.
DINIZ, M. A. ; Izbicki, Rafael ; LOPES, D. L. ; SALASAR, L. E. B. . Comparing probabilistic predictive models applied to football. JOURNAL OF THE OPERATIONAL RESEARCH SOCIETY, 2018.

3.
Inacio, M. H. de A. ; Izbicki, Rafael ; SALASAR, L. E. B. . Comparing two populations using Bayesian Fourier series density estimation. Communications in Statistics. Simulation and Computation,, 2018.

Apresentações de Trabalho
1.
Izbicki, Rafael. Converting High-Dimensional Regression to High-Dimensional Nonparametric Conditional Density Estimation.. 2017. (Apresentação de Trabalho/Outra).

2.
Izbicki, Rafael. Approximate Bayesian Computation: a Conditional Density Estimation Perspective. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

3.
Izbicki, Rafael; STERN, RAFAEL BASSI . Prior Distributions as a Regularization Tool: an Application to Crowdsourcing. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

4.
Izbicki, Rafael. Converting High-Dimensional Regression to Conditional Density Estimators. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

5.
Izbicki, Rafael. Data Science: a Statistics Perspective. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

6.
Izbicki, Rafael. Converting High-dimensional Regression to High-dimensional Conditional Density-Estimation. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

7.
Izbicki, Rafael. A Spectral Series Approach to High-Dimensional Nonparametric Inference. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

8.
Izbicki, Rafael; LEE, A. B. . Nonparametric Conditional Density Estimation in a High-Dimensional Regression Setting. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

9.
Izbicki, Rafael; SCHAFER, C. M. ; LEE, A. B. . High-Dimensional Density Ratio Estimation via Spectral Series Method. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

10.
Izbicki, Rafael. A Spectral Series Approach to High-Dimensional Nonparametric Inference.. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

11.
IZBICKI, R.. Inferência estatística em documentos de texto e imagens. 2014. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

12.
IZBICKI, R.; STERN, R. B. . Learning from many experts: sparsity and model selection. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

13.
Freeman, P. ; IZBICKI, R. ; Lee, A. ; Schafer, C. ; Slepcev, D. ; Newman, J. . Detecting Galaxy Mergers at High Redshift. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
IZBICKI, R.. FlexCode - Flexible Conditional Density Estimator. 2017.

Trabalhos técnicos
1.
IZBICKI, R.; ESTEVES, LG . Logical Consistency in Simultaneous Test Procedures. 2014.

2.
IZBICKI, R.; Lee, A. ; FREEMAN, P. E. ; Newman, J. A. . Detection of Non-Regular Galaxies at High Redshift. 2012.

3.
IZBICKI, R.; LEE, A.B. ; FINOL, E. A. . Assessment of Aortic Aneurysm Rupture Risk. 2011.

4.
Pedroso de Lima, A. C. ; PEIXOTO, G. ; IZBICKI, R. . Relatório de Análise Estatística sobre o projeto: "Modelo de avaliação prognóstica em pacientes com insuficiência cardíaca". 2008.

5.
ALENCAR, A. P. ; PANSONATO, F. ; IZBICKI, R. . Relatório de Análise Estatística sobre o Projeto: ?Duração Silábica e níveis prosódicos em português brasileiro?. 2008.


Demais tipos de produção técnica
1.
Izbicki, Rafael. Introdução ao software R. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

2.
Izbicki, Rafael. Aprendizado Estatístico de Máquina. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

3.
Izbicki, Rafael. Minicurso: Introdução à Estatística para Pesquisadores em Educação. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

4.
IZBICKI, R.. Minicurso Minicurso Introdução à Estatística para Pesquisadores em Educação. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

5.
IZBICKI, R.; SANTOS, T. M. . Machine Learning sob a ótica estatística: Uma abordagem preditivista para estatística com exemplos em R.. 2017. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Livro disponível online).

6.
IZBICKI, R.. Regressão Moderna. 2015. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

7.
Izbicki, Rafael. Regressão em Problemas de Predição. 2015. .

8.
Izbicki, Rafael. Programando em R. 2014. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

9.
IZBICKI, R.; ESTEVES, LG . Análise de Dados Circulares. 2008. (Relatório de pesquisa).

10.
IZBICKI, R.; ESTEVES, LG . Inferência Bayesiana para Proporções em Cenários Eleitorais. 2007. (Relatório de pesquisa).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
Izbicki, Rafael; AZEVEDO, C. L. N.; SOUZA, F.. Participação em banca de Afonso Fernandes Vaz. Quantification under prior probability shift. 2018. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

2.
IZBICKI, R.; LOPES, D. L.; PRATES, M.. Participação em banca de Marco Henrique de Almeida Inacio. Comparing two populations using Bayesian Fourier series density estimation. 2017. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

3.
IZBICKI, R.; DIAS, T. C. M.; SILVA, P. H. F.. Participação em banca de Gretta Rossi Ferreira. Estimação de funções do redshift de galáxias com base em dados fotométricos. 2017. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

4.
ESTEVES, LUÍS GUSTAVO; Izbicki, Rafael; WECHSLER, SERGIO. Participação em banca de Luis Gabriel Marques Reginato. Algoritmos ABC em Environmental Stress Screening. 2015. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo.

5.
Izbicki, Rafael; PEREIRA, CARLOS ALBERTO DE BRAGANÇA; ESTEVES, LUÍS GUSTAVO. Participação em banca de Helton Graziadei de Carvalho. Testes bayesianos para homogeneidade marginal em tabelas de contingência. 2015. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade de São Paulo.

6.
IZBICKI, R.; RODRIGUES, E. C.; PRATES, M.; ASSUNCAO, R.. Participação em banca de Larissa Sayuri Futino Castro dos Santos. Estudo Online da Dinâmica Espaço-temporal de Crimes através de Dados da Rede Social Twitter. 2015. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Teses de doutorado
1.
RIFO, L. L. R.; GARCIA, J. E.; RUFFINO, P. R. C.; STERN, JULIO; Izbicki, Rafael. Participação em banca de Manuel Jesús Pereira Barahona. Inferência Bayesiana para processos assimétricos fracionários. 2018. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.

2.
CAVALCANTI, A. B.; CHIAVEGATTO FILHO, A. D. P.; ZAMPIERI, F. G.; Izbicki, Rafael. Participação em banca de Hellen Geremias dos Santos. Comparação da performance de algoritmos de machine learning para a análise preditiva em saúde pública e medicina. 2018. Tese (Doutorado em Saúde Pública) - Universidade de São Paulo.

3.
LOUZADA NETO, F.; BAZAN, J. L.; IZBICKI, R.; HRUSCHKA JR., E. R.; CONCEICAO, K. S.. Participação em banca de Anderson Ara. Modelo Alfa Normal Assimétrico Multivariado para Redes de Classifição. 2016. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

4.
ANDRADE FILHO, M. G.; IZBICKI, R.; HERENCIA, M. E. Z.; SAFADI, T.; REISEN, V. A.. Participação em banca de Eder Angelo Milani. Modelos para Séries Temporais Utilizando as Distribuições Normal Generalizada e Log-Normal Generalizada. 2016. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

Qualificações de Doutorado
1.
MAYRINK, V. D.; Izbicki, Rafael; LOSCHI, R. H.. Participação em banca de Erick Amorim. Agrupamentos através do processo Dirichlet e o modelo fatorial com interações. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais.

2.
FOSSALUZA, VICTOR; Izbicki, Rafael; VICENTE, R.. Participação em banca de Julio Trecenti. Resolvendo CAPTCHAs. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Estatística) - Universidade de São Paulo.

3.
IZBICKI, R.; BAZAN, J. L.; BRANCO, M. D.. Participação em banca de Hugo Miguel Agurto Mejía. Modelo bayesiano de resposta binária com função de ligação assimétrica e esparsidade para categorização de texto. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Estatística) - Universidade de São Paulo.

4.
Izbicki, Rafael; Lee, A.; Freeman, P; Schafer, C.. Participação em banca de Taylor Pospisil. Conditional Density Estimation for Regression and Approximate Bayesian Computation. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Estatística) - Carnegie Mellon University.

5.
LOUZADA NETO, F.; IZBICKI, R.; SARAIVA, E. F.. Participação em banca de Taciana Kisaki Oliveira Shimizu. Modelagem de regressão composicional sob algumas abordagens. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Estatistica) - Universidade de São Paulo.

Qualificações de Mestrado
1.
STERN, RAFAEL BASSI; ESTEVES, LUÍS GUSTAVO; Izbicki, Rafael. Participação em banca de João Carlos Poloniato Ferreira. O corte do FBST em modelos de alta dimensionalidade. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

2.
PEREIRA, G. H. A.; Izbicki, Rafael; ANACLETO JUNIOR, O.. Participação em banca de Lucas Leite Cavalaro. ?Um procedimento para seleção de variáveis em modelos lineares generalizados duplos?,. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

3.
Izbicki, Rafael; SALASAR, L. E. B.; Vieira, Afrânio M. C.. Participação em banca de Gretta Rossi Ferreira. Estimação de funções do redshift de galáxias com base em dados fotométricos. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

4.
Izbicki, Rafael; STERN, RAFAEL BASSI; MELLO, R. F.. Participação em banca de Afonso Fernandes Vaz. Improved quantification under data set shift. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

5.
Izbicki, Rafael; LOPES, D. L.; LEITE, J. G.. Participação em banca de Rafael de Carvalho Ceregatti de Console. A Bayesian nonparametric approach for the two-sample problem. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

6.
Izbicki, Rafael; STERN, RAFAEL BASSI; SENGER, H.. Participação em banca de Tatyana Sergeevna Zabanova. Sistemas de Recomendação com Filtragem Colaborativa. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

7.
EHLERS, R. S.; IZBICKI, R.; LEANDRO , R. A.. Participação em banca de Ian Meneghel Danilevicz. Influential Observations in Spatial Models using Bregman Divergence. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

8.
Izbicki, Rafael; ESTEVES, LUÍS GUSTAVO; STERN, RAFAEL. Participação em banca de Marco Henrique de Almeida Inacio. Comparing two populations using Bayesian Fourier series density estimation. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

9.
PEREIRA, G. H. A.; Izbicki, Rafael; Vieira, Afrânio M. C.. Participação em banca de Diego Mattozo Bernardes da Silva. Métodos de Discretização de Variáveis Preditoras em Modelos de Regressão para Variáveis Binárias. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

10.
CAMPOS, A. P.; Nakano, Eduardo Y; Izbicki, Rafael. Participação em banca de Laryssa Vieira Santos. Metanálise para modelos de regressão. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

11.
DINIZ, C. A. R.; Russo, C. M.; Izbicki, Rafael. Participação em banca de Marcelo Henrique Casagrande. Comparação de Métodos de Estimação para Problema de Alta Dimensionalidade (p > n). 2015.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
STERN, RAFAEL BASSI; Izbicki, Rafael; VIEIRA, A. M. C.. Participação em banca de Carolina Thompson.A map of administrative improbity in Brazil. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

2.
Izbicki, Rafael; PEREIRA, G. H. A.; STERN, RAFAEL BASSI. Participação em banca de João Cordani Tourinho Dantas.Aprendizado de máquina aplicado ao pôquer. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

3.
Izbicki, Rafael; DINIZ, M. A.; VIOLA, M. L. L.. Participação em banca de Andressa de Jesus Dantas.Zika Vírus: Um estudo de implicações para mães e bebês. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

4.
Vieira, Afrânio M. C.; Izbicki, Rafael; STERN, RAFAEL BASSI. Participação em banca de Kleiton Guimarães Alfenas.Modelo de Regressão Poisson Composto na Análise de Dados Passovos Contábeis a Liquidar em Demandas Judiciais. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

5.
Izbicki, Rafael; TOMAZELLA, V. L. D.; DIAS, T. C. M.. Participação em banca de Douglas Raul de Freitas.Alguns aspectos sobre o bigdata na estatística. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

6.
IZBICKI, R.; STERN, RAFAEL BASSI; VIOLA, M. L. L.. Participação em banca de Ana Elisa Molina.Comparação entre métodos de construção de árvores filogenéticas. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

7.
FOGO, J. C.; IZBICKI, R.; Vieira, Afrânio M. C.. Participação em banca de Cíntia Akie Nakano.Database Marketing: Predição Logística de Churn com Classificadores Múltiplos. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

8.
SALASAR, L. E. B.; IZBICKI, R.; VIOLA, M. L. L.. Participação em banca de Karla Klahold de Souza Biscaro.Estimação da Prevalência e dos Parâmetros de Desempenho de dois Testes de Triagem quando o real estado saúde é conhecido apenas para parte da amostra. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

9.
STERN, RAFAEL BASSI; GAVA, R. J.; IZBICKI, R.. Participação em banca de Michelle da Silva Nascimento Massaro.Criação de um aplicativo gráfico para auxiliar os pais no processo de adoção. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

10.
STERN, RAFAEL BASSI; ZUANETTI, D. A.; IZBICKI, R.. Participação em banca de Márcia Maria Barbosa da Silva.Estudo de pessoas desaparecidas no estado de São Paulo. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

11.
Izbicki, Rafael; STERN, R. B.; DINIZ, M. A.. Participação em banca de Rafael Catoia Pulgrossi.A comparison of two methods for obtaining a collective posterior distribution. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

12.
Izbicki, Rafael; STERN, RAFAEL BASSI; ZUANETTI, D. A.. Participação em banca de Victor Azevedo Coscrato.Word2vec, uma alternativa ao bag-of-words. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

13.
PEREIRA, G. H. A.; FERREIRA FILHO, P.; Izbicki, Rafael. Participação em banca de Lucas Leite Cavalaro.Estimação de probababilidade de sucesso dos tenistas favoritos em torneios de Gram Slam. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

14.
Izbicki, Rafael; CAMPOS, A. P.; LOPES, D. L.. Participação em banca de Paula Ianishi.Técnicas de predição para dados desbalanceados aplicadas ao problema de classificação morfológica de galáxias. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

15.
Izbicki, Rafael; MILAN, L. A.; ROJAS, F. A. R.. Participação em banca de Karen Cristina Baffa.Modelo de mistura com dependência Markoviana de primeira ordem. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

16.
Izbicki, Rafael; MOURA, M. S. A.; LOPES, D. L.. Participação em banca de Fernanda Carolina Caruso.Sucesso em Cálculo na UFSCar. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

17.
VIOLA, M. L. L.; FRANCO, M. A. P.; IZBICKI, R.. Participação em banca de Diego Cardoso.O uso de Regressão Logística, Árvore de Decisão e Redes Neurais em problemas de Classificação. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

18.
IZBICKI, R.; VIOLA, M. L. L.; PEREIRA, G. H. A.. Participação em banca de Bruno Roberto Guimarães.Classificação automática de resenhas sobre jogos na Google Play Store. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

19.
SALASAR, L. E. B.; IZBICKI, R.; LOPES, D. L.. Participação em banca de Joyce Aizza.O problema do colecionador de cupons. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
#meetingdata.FlexCode: modelando incertezas em problemas de predição. 2018. (Encontro).

2.
63o RBRas. Towards Approximate Bayesian Computation with Complex High-Dimensional Data and Limited Simulations. 2018. (Congresso).

3.
8o São Carlos Data Science Meetup.FlexCode: Modelando incertezas em problemas de predição.. 2018. (Encontro).

4.
Seminário da Graduação em Estatística.Métodos preditivos em imagens e documentos de texto. 2018. (Seminário).

5.
SINAPE. Introdução a aprendizagem estatística de máquina. 2018. (Congresso).

6.
12a aMostra de Estatística IME-USP.Mesa Redonda: Rumos Possíveis do Bacharelado em Estatística. 2017. (Encontro).

7.
1º Encontro da Pós-Graduação em Estatística do IME-USP.Minicurso: Aprendizado Estatístico de Máquina. 2017. (Encontro).

8.
31o coloquio brasileiro de matematica. Approximate Bayesian Computation: a Conditional Density Estimation Perspective. 2017. (Congresso).

9.
WORKSHOP ON HIGH DIMENSION DATA.Converting High-Dimensional Regression to High-Dimensional Nonparametric Conditional Density Estimation. 2017. (Oficina).

10.
3rd Workshop on Assessment of Risk.Converting High-Dimensional Regression to Conditional Density Estimators. 2016. (Oficina).

11.
Ciência de Dados - Instituto de Estudos Avançados e Estratégicos.Data Science: a Statistics Perspective. 2016. (Encontro).

12.
Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana.Prior Distributions as a Regularization Tool: an Application to Crowdsourcing. 2016. (Encontro).

13.
II Congresso Brasileiro de Jovens Pesquisadores em Matemática Pura e Aplicada. Converting High-dimensional Regression to High-dimensional Conditional Density-Estimation. 2016. (Congresso).

14.
Mostra de Estatística do IME-USP.Estatística e Machine Learning. 2016. (Encontro).

15.
São Paulo R Users Group Meetup.Uma introdução ao machine learning usando o R. 2016. (Seminário).

16.
Seminários Academicos do INSPER.Converting High-dimensional Regression to High-dimensional Conditional Density-Estimation. 2016. (Seminário).

17.
XII Encontro Estatístico do CONRE-3.Estatística e Machine Learning. 2016. (Encontro).

18.
XXII SINAPE. Converting High-Dimensional Regression to High-Dimensional Conditional Density Estimation. 2016. (Congresso).

19.
60th World Statistics Congress - ISI2015. A flexible approach to high-dimensional conditional density estimation. 2015. (Congresso).

20.
60ª Reunião Anual da RBras. Nonparametric Conditional Density Estimation in a High-Dimensional Regression Setting. 2015. (Congresso).

21.
Projeto temático: modelos de regressão e aplicações.A flexible approach to high-dimensional nonparametric conditional density estimation. 2015. (Seminário).

22.
Seminários de Probabilidade e Sistemas Complexos UFSCar/ICMC.Nonparametric conditional density estimation in high dimensions: some theoretical aspects. 2015. (Simpósio).

23.
XIV EMR - Escola de Modelos de Regressão. A Spectral Series Approach to High-Dimensional Nonparametric Inference. 2015. (Congresso).

24.
21º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística. Nonparametric Conditional Density Estimation in a High-Dimensional Regression Setting. 2014. (Congresso).

25.
AISTATS International Conference on Artificial Intelligence and Statistics 2014. High-Dimensional Density Ratio Estimation via Spectral Series Method. 2014. (Congresso).

26.
Brazilian Conference on Intelligent Systems. 2014. (Congresso).

27.
Seminário Conjunto UFSCar/ICMC.A Spectral Series Approach to High-Dimensional Nonparametric Inference. 2014. (Seminário).

28.
Joint Statistical Meetings. Learning from many experts: sparsity and model selection. 2012. (Congresso).

29.
Joint Statistical Meetings. Coherence in Hypotheses Testing. 2011. (Congresso).

30.
10o Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana. Nested Hypotheses: an Example in Genetics. 2010. (Congresso).

31.
19º Sinape (Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística).Monotonicidade em testes de hipóteses. 2010. (Simpósio).

32.
16º SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação CIentífica da USP.Análise de Dados Circulares. 2008. (Simpósio).

33.
16º SIICUSP - Simpósio Internacional de Iniciação CIentífica da USP.Inferência Bayesiana para Proporções em Cenários Eleitorais. 2008. (Simpósio).

34.
18º SINAPE - Simpósio Nacional de Estatística e Probabilidade.Inferência Bayesiana para Proporções em Cenários Eleitorais. 2008. (Simpósio).

35.
IV Simpósio de Iniciação Científica e Pós-Graduação do IME-USP.Análise de Dados Circulares. 2008. (Simpósio).

36.
III Simpósio de Iniciação Científica e Pós-Graduação do IME-USP.Inferência Bayesiana para Proporções em Cenários Eleitorias. 2007. (Simpósio).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
CAMPOS, A. P. ; STERN, JULIO ; IZBICKI, R. ; CATICHA, N. ; COBRE, J. ; DIAS, T. C. M. ; DINIZ, M. A. ; FOSSALUZA, VICTOR ; LOUZADA NETO, F. ; STERN, R. B. ; TAKADA, H. H. ; Pereira, Carlos Alberto de Bragança . 37th International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering. 2017. (Congresso).

2.
Izbicki, Rafael; Fossaluza, Victor ; et al . I Brazilian Congress of Young Researchers in Pure and Applied Mathematics. 2014. (Congresso).

3.
ALMEIDA, T. S. ; OKU, A. Y. A. ; IZBICKI, R. ; STERN, R. B. ; GIROLDO, R. Z. ; HERNANDES, M. C. ; MAHLER, N. S. ; REGINA, D. S. M. . Encontro Internacional de Alunos de Graduação do Instituto de Matemática e Estatística II. 2009. (Outro).

4.
Izbicki, Rafael; GEROLIN, J. A. . Encontro Internacional de Alunos de Graduação do Instituto de Matemática e Estatística I. 2008. (Outro).

5.
Izbicki, Rafael. Mostra de Estatística do IME-USP. 2008. (Outro).

6.
Izbicki, Rafael. Mostra de Estatística do IME-USP. 2007. (Outro).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Victor Azevedo Coscrato. A definir. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

2.
Deborah Bassi Stern. A definir. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

Tese de doutorado
1.
Afonso Fernandes Vaz. A definir. Início: 2018. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos. (Orientador).

2.
Marco Henrique de Almeida Inacio. A machine learning approach to time series. Início: 2017. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

3.
Gilson Shimizu. Conformal Prediction via FlexCode. Início: 2017. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

Supervisão de pós-doutorado
1.
Tiago Botari. Início: 2017. Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Marcela Musetti. Combinando métodos de estimação para a melhoria da previsão do redshift de galáxias. Início: 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos. (Orientador).

Iniciação científica
1.
Víctor Candido Reis. Testes de hipóteses suaves para problemas multivariados. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Marco Henrique de Almeida Inacio. Comparing two populations using Bayesian Fourier series density estimation. 2016. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Rafael Izbicki.

2.
Afonso Fernandes Vaz. Improved quantification under data set shift. 2016. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Rafael Izbicki.

3.
Gretta Rossi Ferreira. Estimação de funções do redshift de galáxias com base em dados fotométricos. 2015. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos, . Orientador: Rafael Izbicki.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
João Dantas. Aprendizado de máquina aplicado ao pôquer. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos. Orientador: Rafael Izbicki.

2.
Andressa de Jesus Dantas. Zika Vírus: Um estudo de implicações para mães e bebês. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos. Orientador: Rafael Izbicki.

3.
Rafael Catoia Pulgrossi. A comparison of two methods for obtaining a collective posterior distribution. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos. Orientador: Rafael Izbicki.

4.
Victor Coscrato. Word2vec, uma alternativa ao bag-of-words. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos. Orientador: Rafael Izbicki.

5.
Ana Molina. Comparação entre métodos de construção de árvores filogenéticas. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos. Orientador: Rafael Izbicki.

6.
Douglas Raul de Freitas. Alguns aspectos sobre o bigdata na estatística. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos. Orientador: Rafael Izbicki.

7.
Felipe Henrique Mosquetta Oliveira. Tratamento e Classificação de Dados do Twitter sobre Política e Clima. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos. Orientador: Rafael Izbicki.

8.
Bruno Roberto Guimarães. Classificação automática de resenhas sobre jogos na Google Play Store. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos. Orientador: Rafael Izbicki.

9.
Paula Ianishi. Técnicas de predição para dados desbalanceados aplicadas ao problema de classificação morfológica de galáxias. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos. Orientador: Rafael Izbicki.

Iniciação científica
1.
Daniel Simionato. Inferência Via Métodos Preditivos. 2018. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Rafael Izbicki.

2.
Victor Coscrato. Testes de Hipóteses Agnósticos. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos. Orientador: Rafael Izbicki.

3.
Mauricio Najjar Da Silveira. Comparação não-paramétrica de grupos com base em estimação de densidades. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Rafael Izbicki.

4.
Letícia Octaviano da Cruz. Monitoramente Online da Dengue. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Rafael Izbicki.



Inovação



Programa de computador sem registro
1.
IZBICKI, R.. FlexCode - Flexible Conditional Density Estimator. 2017.



Educação e Popularização de C & T



Cursos de curta duração ministrados
1.
Izbicki, Rafael. Introdução ao software R. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

2.
Izbicki, Rafael. Aprendizado Estatístico de Máquina. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

3.
Izbicki, Rafael. Minicurso: Introdução à Estatística para Pesquisadores em Educação. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

4.
Izbicki, Rafael. Programando em R. 2014. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

5.
IZBICKI, R.. Regressão Moderna. 2015. (Curso de curta duração ministrado/Extensão).

6.
Izbicki, Rafael. Regressão em Problemas de Predição. 2015. .




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