Celso Rômulo Barbosa Cabral

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  • Última atualização do currículo em 15/08/2018


Possui graduação em Matemática (1985) e Estatística (1987) pela Universidade Federal do Amazonas, mestrado em Estatística pela Associação Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada (1991), doutorado (2000) e pós-doutorado (2008) em Estatística pela Universidade de São Paulo. Pós-doutorado em estatística (2015) pela UNICAMP. É professor associado da Universidade Federal do Amazonas, atuando no Departamento de Estatística e no Programa de Pós-Graduação em Matemática (área de concentração em estatística), onde foi vice-coordenador nos períodos de 2005-2006, 2010-2012 e coordenador em 2013. Foi professor visitante no Departamento de Estatística da UNICAMP nos anos de 2016 e 2017. Tem predileção por modelos de regressão e métodos multivariados, atuando principalmente nos seguintes temas de pesquisa: distribuições assimétricas, misturas de distribuições e modelos mistos. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Celso Rômulo Barbosa Cabral
Nome em citações bibliográficas
CABRAL, C. R. B.;CABRAL, CELSO RÔMULO BARBOSA;CABRAL, CELSO R. B.;BARBOSA CABRAL, CELSO;BARBOSA CABRAL, CELSO;CABRAL, CELSO R.B.

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal do Amazonas, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística.
Avenida Gen. Rodrigo Otávio Jordão Ramos 6200
Japiim
69077000 - Manaus, AM - Brasil
Telefone: (92) 33051181
Ramal: 2406


Formação acadêmica/titulação


1996 - 2000
Doutorado em Estatística.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Testes de Distância em Modelos de Regressão com Erros nas Variáveis, Ano de obtenção: 2000.
Orientador: Heleno Bolfarine.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Hipóteses Restritas; Erros nas variáveis; Testes tipo Wald.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Setores de atividade: Educação.
1988 - 1991
Mestrado em Estatística.
Instituto Nacional de Matemática Pura e Aplicada, IMPA, Brasil.
Título: Modelos de Associação e Modelos de Correlação para Análise de Tabelas de Contingência com Duas Entradas,Ano de Obtenção: 1991.
Orientador: Ruben Klein.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Modelos de Associação; Modelos de Correlação; Tabelas de Contingência.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Setores de atividade: Educação.


Pós-doutorado


2014 - 2015
Pós-Doutorado.
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2007 - 2008
Pós-Doutorado.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra


Atuação Profissional



Università degli Studi di Catania, UniCT, Itália.
Vínculo institucional

2016 - 2016
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


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

2013 - 2015
Vínculo: Membro de projeto de pesquisa, Enquadramento Funcional: Colaborador, Carga horária: 2


Universidade de Brasília, UnB, Brasil.
Vínculo institucional

2010 - 2013
Vínculo: PROCAD UnB/UFRJ/UFRPE, Enquadramento Funcional: Membro de equipe de pesquisa


Universidade Federal do Amazonas, UFAM, Brasil.
Vínculo institucional

1989 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Associado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

08/2017 - Atual
Conselhos, Comissões e Consultoria, Programa de Pós-Graduação em Matemática, .

Cargo ou função
Membro do colegiado do Programa de Pós-graduação em Matemática.
08/2008 - Atual
Ensino, Matemática, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Modelos de Regressão
Análise Real
Inferência Estatística
Introdução à Probabilidade
Probabilidade
03/2007 - Atual
Outras atividades técnico-científicas , Programa de Pós-Graduação em Matemática, Programa de Pós-Graduação em Matemática.

Atividade realizada
Orientador de mestrado.
1/2000 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística.

7/1989 - Atual
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Análise de Dados Categorizados
Análise de Regressão
Biometria
Estatística Descritiva e Documentária
Estatística Multivariada
Inferência Estatística I
Inferência Estatística II
Inferência Estatística III
Laboratório
Probabilidade e Estatística
Probabilidade I
Probabilidade II
Teoria das Matrizes
03/2013 - 08/2013
Direção e administração, Instituto de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática.

Cargo ou função
Coordenador.
12/2009 - 02/2013
Direção e administração, Instituto de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática.

Cargo ou função
Vice-coordenador do Programa de Pós-Graduação em Matemática.
01/2006 - 02/2007
Direção e administração, Instituto de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática.

Cargo ou função
Vice-coordenador do mestrado em matemática.
05/2004 - 02/2007
Conselhos, Comissões e Consultoria, Pró-Reitoria de Ensino e Pesquisa, .

Cargo ou função
Membro do sub-comitê assessor local de matemática do programa institucional de bolsas de iniciação científica PIBIC/CNPq/UFAM.
08/2005 - 07/2006
Outras atividades técnico-científicas , Departamento de Estatística, Departamento de Estatística.

Atividade realizada
Orientador de iniciação científica.
08/2004 - 07/2005
Outras atividades técnico-científicas , Departamento de Estatística, Departamento de Estatística.

Atividade realizada
Orientador de iniciação científica.
7/2004 - 07/2005
Extensão universitária , Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística.

Atividade de extensão realizada
Elaboração de um livro de Análise de Dados Categóricos.
09/2004 - 09/2004
Serviços técnicos especializados , Departamento de Estatística, .

Serviço realizado
Perícia técnica concernente à representação 1.13.000.001038/2004-62-MPF da Procuradoria da República-AM.
09/2004 - 09/2004
Serviços técnicos especializados , Departamento de Estatística, .

Serviço realizado
Perícia técnica concernente à representação 1.13.000.001094/2004-62-MPF da Procuradoria da República-AM.
08/2003 - 07/2004
Outras atividades técnico-científicas , Departamento de Estatística, Departamento de Estatística.

Atividade realizada
Orientador de iniciação científica.
6/2003 - 05/2004
Conselhos, Comissões e Consultoria, Conselho de Ensino e Pesquisa, Câmara de Extensão.

Cargo ou função
Membro de colegiado superior.
08/2002 - 07/2003
Outras atividades técnico-científicas , Departamento de Estatística, Departamento de Estatística.

Atividade realizada
Orientador de iniciação científica.
03/2001 - 12/2002
Outras atividades técnico-científicas , Instituto de Ciências Exatas, Instituto de Ciências Exatas.

Atividade realizada
Professor no curso de especialização em Estatística Industrial.
08/2001 - 07/2002
Outras atividades técnico-científicas , Instituto de Ciências Exatas, Instituto de Ciências Exatas.

Atividade realizada
Orientador de iniciação científica.
03/2002 - 04/2002
Ensino, Mestrado em Informática, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Teoria das Filas
04/2001 - 06/2001
Ensino, Especialização em Estatística Industrial, Nível: Especialização

Disciplinas ministradas
Inferência Estatística
04/2000 - 09/2000
Outras atividades técnico-científicas , Instituto de Ciências Exatas, Instituto de Ciências Exatas.

Atividade realizada
Orientação de bolsista de monitoria.

Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - 2017
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor Associado, Carga horária: 40

Atividades

07/2016 - 07/2017
Pesquisa e desenvolvimento , Instituto de Matemática Estatística e Ciência da Computação, Departamento de Estatística.

Linhas de pesquisa
Modelos de Regressão
07/2016 - 06/2017
Ensino, Estatística, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Modelos Lineares Assimétricos
Inferência Bayesiana


Linhas de pesquisa


1.
Modelos de Regressão

Objetivo: Desenvolver procedimentos de estimação e testes em modelos lineares mistos e/ou com erros nas variáveis.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Palavras-chave: Distribuição normal assimétrica; Modelos lineares mistos; Erros nas variáveis.
2.
Reconhecimento estatístico de padrões

Objetivo: Desenvolver procedimentos que apresentam grande eficiência na alocação de observações a classes com distribuições pré-especificadas.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Setores de atividade: Produtos e Processos Biotecnológicos Vinculados À Saúde Humana Ou dos Animais.
Palavras-chave: Distribuição normal assimétrica; Mistura de densidades; Classificação.
3.
Misturas finitas de densidades

Objetivo: - Desenvolver algoritmos de Monte Carlo para proceder estimação em misturas de densidades; - Desenvolver procedimentos de comparação com os modelos de misturas das distribuições simétricas correspondentes, além da derminação do número k de componentes na mistura adequado; - Desenvolver algoritmos tipo EM para obter estimativas de máxima verossimilhança dos parâmetros da mistura. - Desenvolver estudos comparativos entre critérios para estimar o número de componentes da mistura ; - Empregar as misturas de densidades para modelar as distribuições das classes em problemas de reconhecimentos de padrões supervisionado e avaliar as respectivas taxas de erros.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Palavras-chave: Distribuição normal assimétrica; Bayesian inference; Classificação; Fator de Bayes; MCMC; Algoritmo EM.
4.
Modelos de Regressão


Projetos de pesquisa


2014 - 2017
Misturas Finitas de Modelos de Regressão
Descrição: Este projeto trata do problema de capturar a heterogeneidade em delineamentos transversais via mistura nita de modelos de regressão. Nesta situa ção, sabemos que cada indiví duo na popula ção pertence a um de K grupos, mas não sabemos especi car a qual grupo o indiví duo pertence. Em cada subpopula ção, os erros de observa ção são modelados por uma mistura de escala da distribui cão da normal assim étrica, permitindo assim bastante flexibilidade no que concerne à multimodalidade, assimetria e caudas pesadas. Algoritmos do tipo EM e Gibbs serão obtidos, via uma representa cão estoc ástica adequada do modelo proposto. Tamb ém serão consideradas as questões relativas à classi ca ção de observa ções, respostas censuradas e an álise de diagn óstico..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) .
Integrantes: Celso Rômulo Barbosa Cabral - Coordenador / Victor Hugo Lachos - Integrante / Larissa Ávila Matos - Integrante / Camila Borelli Zeller - Integrante / Aldo Wiiliam Medina Garay - Integrante / Márcia Brandão de Oliveira - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 4 / Número de orientações: 3
2013 - 2015
Modelos Robustos não Lineares de Efeitos Mistos com Aplicações em Estudos de Previsão de carga Viral em Pacientes Infectados com HIV
Descrição: Nos últimos anos, modelos não lineares de efeitos mistos têm sido propostos com sucesso para modelar dados longitudinais, ou seja, dados que são observados ao longo do tempo ou repetidamente em um mesmo indivíduo. Por exemplo, em estudos da dinâmica do HIV, é comum a utilização de modelos deste tipo. O objetivo essencial é determinar as taxas de mudança no nível de HIV-1 RNA ou da carga viral. A carga viral mede a quantidade de vírus ativos replicantes e a sua redução é frequentemente utilizada como um endpoint essencial em experimentos clínicos de terapia antirretroviral. A teoria clássica dos modelos mistos assume que os efeitos aleatórios e os erros de observação têm distribuição conjunta normal, o que pode não ser factível em diversas situações. Desta forma, existe a necessidade da proposição de modelos alternativos robustos que superem as falhas apresentadas pelo modelo normal, como a incapacidade de acomodar assimetria, observações aberrantes (outliers) e heterogeneidade não observável na população de interesse, o que implica em uma distribuição multi-modal para o vetor de respostas. A nossa proposta consiste em estender o modelo misto tradicional, substituindo a suposição de normalidade conjunta dos efeitos aleatórios e dos erros de observação pela suposição de que a distribuição conjunta destes vetores está em uma classe extremamente flexível de distribuições. Esta classe é formada por misturas finitas de densidades (o que possibilita modelar heterogeneidade). Como componentes desta mistura, escolhemos distribuições que estão na família SNI (skew-normal independent, em inglês), que por sua vez são misturas escalonadas de normais assimétricas, que por sua vez constituem uma extensão da distribuição normal tradicional, incorporando a possibilidade de assimetria (estas características em conjunto permitem modelar outliers e assimetria ao mesmo tempo). Propomos tanto estimação frequentista via estimação de máxima verossimilhança por verossimilhança aproximada q.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) .
Integrantes: Celso Rômulo Barbosa Cabral - Coordenador / Lachos, Víctor Hugo - Integrante.Financiador(es): Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Amazonas - Auxílio financeiro.
2013 - 2015
Extensões dos Modelos Lineares com Ênfase em Aplicações
Descrição: O objetivo geral deste projeto é estender os modelos lineares, que inicialmente são baseados na suposição de normalidade, para a classe de distribuições SMSN com ênfase em aplicações em diversas áreas. Além disso, o projeto pretende estudar alguns aspectos de estimação e diagnóstico de influência local nos modelos lineares sob a classe de distribuições SMSN..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2009 - 2012
Misturas finitas de misturas escalonadas de normais assimétricas
Descrição: Neste projeto consideramos estimação de parâmetros, seleção de modelos, classificação de observações, processamento de imagens e sinais utilizando misturas finitas de densidades (e suas extensões) associadas a distribuições pertencentes à família das misturas escalonadas de normais assimétricas..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2008 - 2013
Modelagem de Dados Espaço-temporais e Métodos de Sobrevivência, Aglomerativos e de Restauração de Imagens
Descrição: O objetivo básico do projeto PROCAD-NF é contribuir para a implementação de redes de cooperação acadêmica entre os PPG envolvidos, visando à diminuição das desigualdades regionais devidas, entre outros fatores, à escassez de capital humano. Além disso, objetiva-se fortalecer áreas já estabelecidas de pesquisa e estimular novas áreas, bem como incentivar a qualificação docente, na forma de estágios pós-doutorais, e qualificação discente, com o incremento na formação de mestres e doutores..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2008 - 2012
Modelagem estocástica e processamento de sinais
Descrição: Projeto PROCAD de cooperação científico-acadêmica entre UnB, UFAM e UFPA. Visa propiciar condições estimulantes para o desenvolvimento da área de probabilidade e estatística na região norte e terá como conseqüência a identificação das vocações e potenciais locais..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) .
Integrantes: Celso Rômulo Barbosa Cabral - Coordenador / José Cardoso Neto - Integrante / José Raimundo Gomes Pereira - Integrante / Amazoneida Sá Peixoto Pinheiro - Integrante.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 11
2008 - 2011
Inferência em modelos lineares mistos com distribuições flexíveis
Descrição: A proposta deste projeto consiste em propor classes de modelos mistos, em que a distribuição do erro condicional é simétrica/elíptica e a distribuição do efeito aleatório é possivelmente assimétrica, tornando esta classe bem ampla e aplicável em diversos exemplos, especialmente aqueles oriundos de experimentos econômicos e da área de biologia.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2006 - 2009
Mistura finita de normais assimétricas em estimação de densidades
Descrição: Este projeto visa uma melhoria no processo de classificação de observações, através da modelagem das distribuições das classes por uma mistura de distribuições normais assimétricas.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.


Outros Projetos


2016 - 2016
Workshop on Model-Based Clustering and Classification
Descrição: The workshop aims at providing a focus on the state-of-the-art research in the field of model-based clustering and classification as well as a forum of scientific discussions and comparisons among young and senior researchers in different areas of statistics and data science. Topics concern methodological, applied and computational issues in model-based clustering and classification. The workshop will take place in Catania (Italy) on September 5-7, 2016 with the support of the Italian Statistical Society and the Classification and Data Analysis Group (CLADAG)..
Situação: Concluído; Natureza: Outra.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Celso Rômulo Barbosa Cabral - Coordenador / Luis Benites - Integrante / Dipak Kumar Dey - Integrante / LACHOS, VICTOR H. - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 1


Revisor de periódico


2009 - Atual
Periódico: Communications in Statistics. Simulation and Computation
2009 - Atual
Periódico: Biometric Brazilian Journal
2011 - Atual
Periódico: Communications in Statistics. Theory and Methods
2012 - Atual
Periódico: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters (Print)
2012 - Atual
Periódico: Journal of Applied Statistics
2014 - Atual
Periódico: Brazilian Journal of Probability and Statistics
2014 - Atual
Periódico: Statistics and its Interface
2016 - Atual
Periódico: Computational Statistics (Zeitschrift)
2017 - Atual
Periódico: Sankhya B
2018 - Atual
Periódico: JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS


Revisor de projeto de fomento


2013 - Atual
Agência de fomento: Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco
2013 - 2015
Agência de fomento: Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística/Especialidade: Regressão e Correlação.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística/Especialidade: Análise Multivariada.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2012
Prêmio Prof. Abraham Moysés Cohen - Orientação da 1a Colocada no XXI Congresso de Iniciação Científica da UFAM - Área de Ciências Exatas, UFAM.
2002
Orientação da 1a colocada no Programa de Iniciação Científica da UFAM, UFAM.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Web of Science
Total de trabalhos:13
Total de citações:117
Fator H:6
Cabral, Celso R B  Data: 27/01/2017

Outras
Total de trabalhos:21
Total de citações:189
Cabral, CRB  Data: 08/10/2015

Artigos completos publicados em periódicos

1.
ORDOÑEZ, JOSÉ A.2018ORDOÑEZ, JOSÉ A. ; BANDYOPADHYAY, DIPANKAR ; LACHOS, VICTOR H. ; CABRAL, CELSO R.B. . Geostatistical estimation and prediction for censored responses. Spatial Statistics, v. 23, p. 109-123, 2018.

2.
MASSUIA, MONIQUE B.2017MASSUIA, MONIQUE B. ; GARAY, ALDO M. ; CABRAL, CELSO R. B. ; LACHOS, V. H. . Bayesian analysis of censored linear regression models with scale mixtures of skew-normal distributions. Statistics and its Interface, v. 10, p. 425-439, 2017.

3.
GARAY, ALDO M.2017GARAY, ALDO M. ; LACHOS, VICTOR H. ; BOLFARINE, HELENO ; CABRAL, CELSO R. B. . Linear censored regression models with scale mixtures of normal distributions. Statistical Papers (1988), v. 58, p. 247-278, 2017.

4.
GALARZA MORALES, CHRISTIAN2017GALARZA MORALES, CHRISTIAN ; LACHOS DAVILA, VICTOR ; BARBOSA CABRAL, CELSO ; CASTRO CEPERO, LUIS . Robust quantile regression using a generalized class of skewed distributions. Stat, v. 6, p. 113-130, 2017.

5.
LACHOS, VÍCTOR H.2017LACHOS, VÍCTOR H. ; MORENO, E. J. L. ; CHEN, K. ; CABRAL, CELSO RÔMULO BARBOSA . Finite mixture modeling of censored data using the multivariate Student- t distribution. JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS, v. 159, p. 151-167, 2017.

6.
ZELLER, CAMILA B.2016ZELLER, CAMILA B. ; CABRAL, CELSO R. B. ; LACHOS, VÍCTOR H. . Robust mixture regression modeling based on scale mixtures of skew-normal distributions. Test (Madrid), v. 25, p. 375-396, 2016.

7.
MASSUIA, MONIQUE B.2015MASSUIA, MONIQUE B. ; CABRAL, CELSO RÔMULO BARBOSA ; MATOS, LARISSA A. ; LACHOS, VÍCTOR H. . Influence diagnostics for Student-t censored linear regression models. Statistics (Berlin), v. 49, p. 1074-1094, 2015.

8.
GARAY, A. M.2015GARAY, A. M. ; BOLFARINE, H. ; LACHOS, V. H. ; CABRAL, C. R. B. . Bayesian analysis of censored linear regression models with scale mixtures of normal distributions. Journal of Applied Statistics, v. 42, p. 2694-2714, 2015.

9.
CABRAL, C. R. B.2014 CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H. ; Zeller, C. B. . Multivariate measurement error models using finite mixtures of skew-Student t distributions. Journal of Multivariate Analysis, v. 124, p. 179-198, 2014.

10.
CABRAL, CELSO RÔMULO BARBOSA2014CABRAL, CELSO RÔMULO BARBOSA; DA-SILVA, CIBELE QUEIROZ ; MIGON, HELIO S. . A dynamic linear model with extended skew-normal for the initial distribution of the state parameter. Computational Statistics & Data Analysis (Print), v. 74, p. 64-80, 2014.

11.
PRATES, M. O.2013PRATES, M. O. ; Lachos, V.H. ; CABRAL, C. R. B. . mixsmsn: Fitting Finite Mixture of Scale Mixture of Skew-Normal Distributions. Journal of statistical software, v. 54, p. 1-20, 2013.

12.
Lachos, V.H.2012Lachos, V.H. ; CABRAL, C. R. B. ; ABANTO-VALLE, C. A. . A Noniterative Sampling Bayesian Method for Linear Mixed Models with Normal Independent Distributions. Journal of Applied Statistics, v. 39, p. 531-549, 2012.

13.
CABRAL, C. R. B.2012 CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H. ; MADRUGA, M. R. . Bayesian Analysis of Skew-Normal Independent Linear Mixed Models with Heterogeneity in the Random-Effects Population. Journal of Statistical Planning and Inference (Print), v. 142, p. 181-200, 2012.

14.
CABRAL, C. R. B.2012 CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H. ; PRATES, M. O. . Multivariate mixture modeling using skew-normal independent distributions. Computational Statistics & Data Analysis (Print), v. 56, p. 126-142, 2012.

15.
SILVA, I. T. C. E.2011SILVA, I. T. C. E. ; ARAÚJO, J. R. ; ANDRADE, R. V. ; CABRAL, C. R. B. ; GIMENEZ, F. S. ; GUIMARÃES, A. G. D. P. ; MARTINS, T. C. ; LOPES, L. R. ; FERREIRA, L. C. L. . Anal cancer precursor lesions in HIV-positive and HIV-negative patients seen at a tertiary health institution in Brazil. Acta Cirurgica Brasileira (Impresso), v. 26, p. 64-71, 2011.

16.
SILVA, I. T. C. E.2011SILVA, I. T. C. E. ; ARAÚJO, J. R. ; ANDRADE, R. V. ; CABRAL, C. R. B. ; GIMENEZ, F. S. ; GUIMARÃES, A. G. D. P. ; SANTOS, P. R. ; ROJAS, L. C. A. ; FERREIRA, L. C. L. . Interobserver variability in the diagnosis of anal cancer precursor lesions: study of the usual scenario. Revista do Colégio Brasileiro de Cirurgiões (Impresso), v. 38, p. 372-380, 2011.

17.
BASSO, R.M.2010 BASSO, R.M. ; Lachos, V.H. ; CABRAL, C. R. B. ; Ghosh, P. . Robust Mixture Modeling Based on Scale Mixtures of Skew-Normal Distributions. Computational Statistics & Data Analysis (Print), v. 54, p. 2926-2941, 2010.

18.
SILVA, I. T. C. E.2008SILVA, I. T. C. E. ; FERREIRA, L. C. L. ; GIMENEZ, F. S. ; GUIMARAES, R. A. G. ; FUJIMOTO, L. B. ; CABRAL, C. R. B. ; MOZZER, R. V. ; ATALA, L. S. . High-Resolution Anoscopy in the Diagnosis of Anal Cancer Precursor Lesions in Renal Graft Recipients. Annals of Surgical Oncology, v. 15, p. 1470-1475, 2008.

19.
CABRAL, C. R. B.2008 CABRAL, C. R. B.; BOLFARINE, H ; PEREIRA, J . Bayesian density estimation using skew student-t-normal mixtures. Computational Statistics & Data Analysis (Print), v. 52, p. 5075-5090, 2008.

20.
Cabral PHO2008Cabral PHO ; SILVA, I. T. C. E. ; MELO, J. V. ; GIMENEZ, F. S. ; CABRAL, C. R. B. ; Lima APC . Needlescopic versus laparoscopic cholecystectomy. A prospective study of 60 patients. Acta Cirurgica Brasileira (Impresso), v. 23, p. 543-550, 2008.

21.
SILVA, I. T. C. E.2005SILVA, I. T. C. E. ; GIMENEZ, F. S. ; GUIMARAES, R. A. G. ; CAMELO, R. T. ; MELO, M. N. D. ; ATALA, L. S. ; BARROS, F. S. ; DAUMAS, A. ; CABRAL, C. R. B. ; GUIMARAES, E. L. . Citologia anal como método de rastreamento para a detecção precoce do câncer anal: esfregaços com algodão hidrófilo são mesmo insatisfatórios?. Acta Cirúrgica Brasileira (Online), v. 20, n.1, p. 109-114, 2005.

22.
CABRAL, C. R. B.2002CABRAL, C. R. B.; BOLFARINE, H. ; PAULA, G. A. . Distance Tests Under Nonregular Conditions: Applications to the Comparative Calibration Model. Journal of Statistical Computation and Simulation (Print), Estados Unidos, v. 72, n.2, p. 125-140, 2002.

Livros publicados/organizados ou edições
1.
LACHOS, V. H. ; BARBOSA CABRAL, CELSO ; ZELLER, CAMILA B. . Finite Mixture of Skewed Distributions. 01. ed. Springer, 2018. v. 01. 173p .

Artigos aceitos para publicação
1.
Zeller, C. B. ; CABRAL, C. R. B. ; LACHOS, V. H. ; BENITES, L. . Finite Mixture of Regression Models for Censored Data Based on Scale Mixtures of Normal Distributions. Advances in Data Analysis and Classification, 2018.

2.
MATOS, LARISSA A. ; CASTRO, L. M. ; CABRAL, CELSO R. B. ; LACHOS, VÍCTOR H. . Multivariate Measurement Error Models Based on Student-t Distribution under Censored Responses. STATISTICS, 2018.

Apresentações de Trabalho
1.
LACHOS, V. H. ; MORENO, E. J. L. ; CABRAL, C. R. B. . A multivariate linear regression analysis of censored data using the finite mixture of multivariate Student-t distribution. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

2.
CABRAL, C. R. B.; MATOS, L. A. ; Lachos, V.H. ; CEPERO, L. M. C. . Modelos com Erros de Medida Multivariados com Respostas Censuradas Baseados na Distribuição t de Student. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

3.
CABRAL, C. R. B.; BENITES, L. ; Lachos, V.H. ; DEY, D. K. . Robust Regression Modeling for Censored Data based on Mixtures of Student-t Distributions. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

4.
CABRAL, C. R. B.; MARTINS, M. B. O. ; LACHOS, VÍCTOR H. . A Multivariate Student-t Regression Model with Measurement Errors for Censored Data. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

5.
Zeller, C. B. ; CABRAL, C. R. B. ; Lachos, V.H. . Finite Mixture of Skewed Distributions. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

6.
CABRAL, C. R. B.; SOUZA FILHO, N. L. ; Lachos, Víctor Hugo ; CARVALHO, S. V. O. . A Scale Mixture of Skew-normal Factor Analysis Model. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

7.
Zeller, C. B. ; LACHOS, V. H. ; CABRAL, C. R. B. . Robust mixture regression modelling based on scale mixtures of skew-normal distributions. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

8.
Lachos, V.H. ; CABRAL, C. R. B. ; GARAY, A. M. . Modelos não Lineares Assimétricos. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

9.
SOUZA FILHO, N. L. ; CABRAL, C. R. B. . Modelagem Bayesiana Flexível em Regressão com Erros nas Variáveis. 2013. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

10.
OLIVEIRA, M. B. ; CABRAL, C. R. B. . Estimação e Diagnóstico no Modelo de Regressão Linear t de Student Assimétrico. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

11.
CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H. ; Zeller, C. B. . Modeling the Latent Covariate in the Linear Regression Model with Measurement Error Using Finite Mixtures of Skew-Student t Distributions. 2013. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

12.
CABRAL, C. R. B.; DA-SILVA, C. Q. ; H.S. Migon . A Dynamic Linear Model with Generalized Skew- Normal Initial Distribution for the State Parameter. 2012. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

13.
MASSUIA, M. B. ; MATOS, L. A. ; Lachos, V.H. ; CABRAL, C. R. B. . Diagnóstico de Influência em Modelos de Regressão t de Student para Dados Censurados. 2012. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

14.
Lachos, V.H. ; CABRAL, C. R. B. ; Zeller, C. B. . Linear regression model with measurement error using finite mixtures of skew-t distributions. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

15.
CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H. . Um Algoritmo MCMC Eficiente para Estimação Bayesiana no Modelo Linear de Efeitos Mistos t-AssimétricosRICO HETEROGÊNEO. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

16.
CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H. ; MADRUGA, M. R. . Robust Linear Mixed Models with Heterogeneity in the Random-Effects Population. 2010. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

17.
FERREIRA, C. S. ; CABRAL, C. R. B. ; Lachos, V.H. . Flexible Modeling of Random Effects in Linear Mixed Models. 2010. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

18.
PEREIRA, J. R. G. ; CABRAL, C. R. B. ; MARQUES, L.A.V. ; COSTA, J.M.J. . An Empirical Comparison of EM Initialization Methods and Model Choice Criteria for Mixtures of Skew-Normal Distributions. 2010. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

19.
ABENSUR, T. DA C. ; CABRAL, C. R. B. ; CARDOSO NETO, J. . A Bayesian Skew-Normal Independent Mixture Measurement Error Model. 2010. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

20.
CABRAL, C. R. B.. O Modelo Linear Misto Heterogêneo. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

21.
Basso, R. ; Lachos, V.H. ; CABRAL, C. R. B. . Robust Multivariate Mixture Modeling Using Scale Mixtures of Skew-Normal Distributions. 2009. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

22.
CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H. ; MADRUGA, M. R. . Modelos lineares mistos normais assimétricos com heterogeneidade na distribuição dos efeitos aleatórios. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

23.
CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H. ; MADRUGA, M. R. . Modelos lineares mistos normais assimétricos independentes com heterogeneidade na distribuição dos efeitos aleatórios. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

24.
CABRAL, C. R. B.. Modelos de Regressão Utilizando o R. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

25.
CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H. ; Basso, R. . Misturas Finitas de Misturas Escalonadas de Normais Assimétricas. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

26.
CABRAL, C. R. B.; BOLFARINE, H. ; PEREIRA, J. R. G. . Bayesian Density Estimation Using Skew Student-t-Normal Mixtures. 2008. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

27.
CABRAL, C. R. B.; BOLFARINE, H. . Bayesian Inference for the Skew Student-t Normal Model. 2008. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

28.
CABRAL, C. R. B.. Estimação Bayesiana de Densidades Usando Misturas Student-t-Normal. 2008. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

29.
CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H. ; BOLFARINE, H. . Finite Mixtures of Infinite Scale Mixtures of Multivariate Skew-Normal Distributions. 2008. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Outras produções bibliográficas
1.
CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H. ; PRATES, M. . Multivariate Mixture Modeling Using Skew-Normal Independent Distributions. Storrs: University of Connecticut, 2010 (Relatório técnico).

2.
CABRAL, C. R. B.; BOLFARINE, H. . Bayesian Inference for the Skew Student-t-Normal Model. São Paulo: IME-USP, 2008 (Relatório técnico).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
PRATES, M. ; Lachos, V.H. ; CABRAL, C. R. B. . ?mixsmsn?, um pacote para o sistema R. 2010.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
Santos, J. D.; CABRAL, C. R. B.; ANDRADE, P. L. D.. Participação em banca de Natan Sant Anna Borges. Uma proposta para estimação da taxa e da subnotificação de registros de estupro de vulnerável no Brasil. 2018. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas.

2.
CABRAL, C. R. B.; MATOS, L. A.; PEREIRA, J. R. G.. Participação em banca de Renata Evangelista Monteiro. Misturas de Modelos de Regressão Linear com Erros nas Variáveis usando Misturas de Escala da Normal Assimétrica. 2018. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas.

3.
CABRAL, C. R. B.; PRATES, M. O.; DIAS, R.. Participação em banca de Jose Alejandro Ordoñez Cuastumal. Prediction and Diagnostics in Spatial Censored Regression Models with Applications in R. 2017. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.

4.
CANCHO, V. G.; LACHOS, V. H.; CABRAL, C. R. B.. Participação em banca de Aline Campos Reis de Souza. Modelos de regressão linear heteroscedásticos com erros t-Student: uma abordagem bayesiana objetiva. 2016. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Estatística) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.

5.
LACHOS, VÍCTOR H.; GARAY, A. M.; CABRAL, C. R. B.. Participação em banca de Thais Silva Barbosa. Modelo Espaciais para Dados Censurados: Estimação e Diagnóstico. 2016. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.

6.
CABRAL, C. R. B.; MEDINA, F. L.; PEREIRA, J. R. G.. Participação em banca de Camila Xavier Sá Peixoto Pinheiro. Misturas de Escala da Distribuição Normal Assimétrica com Dados Faltantes. 2016. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas.

7.
Labra, F.V.; ALENCAR, A. P.; CABRAL, C. R. B.. Participação em banca de Fernanda Lang Schumacher. Censored Regression Models Whith Autoregressive errors. 2016. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.

8.
MATOS, L. A.; Santos, J. D.; CABRAL, C. R. B.. Participação em banca de Márcia Brandão de Oliveira Martins. Estimação Bayesiana em Modelos de Regressão t de Student com Erros nas Variáveis, Respostas Multivariadas e Censuras. 2016. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas.

9.
GARAY, A. M.; AZEVEDO, C. L. N.; CABRAL, C. R. B.. Participação em banca de Edgar Javier López Moreno. Modelagem de Dados Censurados Usando Misturas Finitas de Distribuições t de Student. 2016. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.

10.
CABRAL, C. R. B.; LACHOS, V. H.; PEREIRA, J. R. G.. Participação em banca de Silvia Viviane Oliveira Carvalho. Um Modelo Robusto Assimétrico de Análise Fatorial. 2014. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas.

11.
DA-SILVA, C. Q.; CABRAL, C. R. B.; CANCADO, A. L. F.. Participação em banca de Igor Ferreira do Nascimento. Modelos Dinâmicos com Estimação via Filtro de Partículas. 2014. Dissertação (Mestrado em Estatistica) - Universidade de Brasília.

12.
PEREIRA, J. R. G.; CABRAL, C. R. B.; PRATES, M. O.. Participação em banca de Carina Figueiredo Coelho. Misturas Finitas de Normais Assimétricas e de t Assimétricas Aplicadas em Análise Discriminante. 2013. Dissertação (Mestrado em Mestrado Em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas.

13.
Lachos, V.H.; CABRAL, C. R. B.; MOTTA, M. R.. Participação em banca de Larissa Avila Matos. Modelos Lineares e Não Lineares de Efeito Misto para Respostas Censuradas Usando as Disrtribuições Normal e Student-t Multivariada. 2012. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.

14.
CABRAL, C. R. B.; Zeller, C. B.; Santos, J. D.. Participação em banca de Nelson Lima de Souza Filho. Modelagem Bayesiana Flexível em Modelos com Erros nas Variáveis. 2012. Dissertação (Mestrado em Mestrado Em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas.

15.
MADRUGA, M. R.; CABRAL, C. R. B.; FARIAS, V. J. C.. Participação em banca de Marcio Augusto da Cruz Almeida. Uso do FBST no Teste de Homodeneidade em Misturas Finitas: Caso Normal e Poisson. 2011. Dissertação (Mestrado em Matemática e Estatística) - Universidade Federal do Pará.

16.
PEREIRA, J. R. G.; CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H.. Participação em banca de Leyne Abuim de Vasconcelos Marques. Um Estudo sobre a Inicialização do Algoritmo EM Aplicado em Misturas Finitas de Normais Assimétricas. 2009. Dissertação (Mestrado em Mestrado Em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas.

17.
PEREIRA, J. R. G.; CABRAL, C. R. B.; Lachos, V.H.. Participação em banca de José Mir Justino da Costa. Avaliação de Critérios para a Seleção do Número de Componentes em Misturas Finitas de Normais Assimétricas. 2009. Dissertação (Mestrado em Mestrado Em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas.

18.
Lachos, V.H.; CABRAL, C. R. B.; Labra, F.V.; PINHEIRO, A. S.; De la Cruz-Mesía, R.. Participação em banca de Rodrigo Marreiro Basso. Misturas Finitas de Misturas de Escala Skew-Normal. 2009. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.

19.
CABRAL, C. R. B.; SILVA, C. Q.; PEREIRA, J. R. G.. Participação em banca de Jocely Nascimento Lopes. Misturas de Distribuições t de Student Assimétricas. 2008. Dissertação (Mestrado em Mestrado Em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas.

20.
CABRAL, C. R. B.; SANTOS, E. M.; TOLEDO, L. M.. Participação em banca de Ana Ruth da Silva Araújo. Hepatites B e C em Manaus: Perfil Clínico-Epidemiológico e Distribuição Espacial de Casos Conhecidos desde 1997 a 2001. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciências) - Fundação Instituto Oswaldo Cruz.

21.
CABRAL, C. R. B.; SANTANA, G. P.; ALECRIM, J. D.. Participação em banca de Jair Abreu de Jesus. Latossolos amarelos da formação Alter do Chão por espectroscopia no infravermelho, difração de raios x e PCA. 2003. Dissertação (Mestrado em Geociências) - Universidade Federal do Amazonas.

Teses de doutorado
1.
BOLFARINE, HELENO; CABRAL, C. R. B.; CASTRO, M.; LACHOS, V. H.; PRATES, M. O.. Participação em banca de Luis Enrique Benites Sánchez. Finite Mixture of Regression Models. 2018. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade de São Paulo.

2.
TOMAZELLA, V. L. D.; LOUZADA NETO, F.; CABRAL, C. R. B.; COLOSIMO, E.; FREITAS, M. A.. Participação em banca de Lia Hanna Martins Morita. Degradation modeling for reability analysis with time-dependent structure based on the inverse gaussian distribution. 2017. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de São Carlos.

3.
PRATES, M. O.; GONCALVES, F. B.; GAMERMAN, D.; LOSCHI, R. H.; MAYRINK, V. D.; CABRAL, C. R. B.. Participação em banca de Nívea Bispo da Silva. Modelagem Bayesiana Semi-paramétrica via misturas. 2017. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal de Minas Gerais.

4.
BOLFARINE, H.; CABRAL, C. R. B.; DINIZ, C. A. R.; PAULA, G. A.; FERREIRA, C. S.. Participação em banca de Luz Marina Rondon Poveda. Modelos semiparamétricos com erros da classe de distribuições de mistura na escala normal: uma abordagem Bayesiana. 2015. Tese (Doutorado em Doutorado em Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística - Universidade de São Paulo.

5.
Lachos, V.H.; BANDYOPADHYAY, D.; CABRAL, C. R. B.; PINHEIRO, H. P.; CEPERO, L. M. C.. Participação em banca de Denise Reis Costa. Estimação Robusta em Modelos de Variáveis Latentes para Dados Censurados. 2013. Tese (Doutorado em Doutorado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas.

6.
BOLFARINE, H.; ARELLANO-VALLE, R.; LOSCHI, R. H.; MONTENEGRO, L. C.; CABRAL, C. R. B.. Participação em banca de Pedro Lucas Cortes Olivares. Inferência em um modelo estrutural heteroscedástico com erros nas variáveis. 2011. Tese (Doutorado em Doutorado em Estatistica) - Universidade de São Paulo.

Qualificações de Doutorado
1.
BOLFARINE, H; LACHOS, VÍCTOR H.; CABRAL, C. R. B.. Participação em banca de Aldo Medina Garay. Modelos de regressão para dados censurados sob distribuições simétricas. 2013. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística - Universidade de São Paulo.

Qualificações de Mestrado
1.
CANCHO, V. G.; AOKI, R.; CABRAL, C. R. B.. Participação em banca de Aline Campos Reis de Souza. Modelos de regressão linear e não linear com erros t-Student: Uma abordagem Bayesiana objetiva. 2015. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Estatística) - Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação - USP.

Monografias de cursos de aperfeiçoamento/especialização
1.
CABRAL, C. R. B.; CARDOSO NETO, J.; PEREIRA, J. R. G.. Participação em banca de Nilma Gorette Antonia de Almeida. Testes com restrição em dados correlacionados. 2004. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Estatística Industrial) - Universidade Federal do Amazonas.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
SOUZA FILHO, N. L.; CABRAL, CELSO R. B.; LYRA, C. C.. Participação em banca de Lorran César Nunes dos Santos.Estimação Bayesiana do modelo de regressão linear misto com distribuições na família SMSN. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Federal do Amazonas.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
Zeller, C. B.; CABRAL, C. R. B.; QUININO, R. C.. Concurso para professor adjunto do Departamento de Estatística da UFJF. 2017. Universidade Federal de Juiz de Fora.

2.
CABRAL, C. R. B.; GARAY, A. M.; COSTA, J. M. J.. Concurso para professor assistente do Departamento de Estatística da UFAM. 2016. Universidade Federal do Amazonas.

3.
CARRASCO, J. M. F.; VIEIRA, A. M. C.; CABRAL, C. R. B.. Concurso para professor assistente do departamento de estatística da UFBA. 2014. Universidade Federal da Bahia.

4.
DA-SILVA, C. Q.; NAKANO, E. Y.; CABRAL, C. R. B.. Concurso público para o Departamento de Estatística da UnB. 2012. Universidade de Brasília.

5.
CABRAL, C. R. B.; PEREIRA, J. R. G.; CARDOSO NETO, J.. Concurso para professor assistente do departamento de estatística da UFAM. 2010. Universidade Federal do Amazonas.

6.
CARDOSO NETO, J.; CABRAL, C. R. B.; PEREIRA, J. R. G.. Concurso para professor assistente do departamento de estatística da UFAM. 2010. Universidade Federal do Amazonas.

7.
PEREIRA, J. R. G.; CABRAL, C. R. B.; CARDOSO NETO, J.. Concurso para professor assistente do departamento de estatística da UFAM. 2010. Universidade Federal do Amazonas.

8.
CARDOSO NETO, J.; CABRAL, C. R. B.; PEREIRA, J. R. G.. Concurso para professor assistente do departamento de estatística da UFAM. 2009. Universidade Federal do Amazonas.

9.
CABRAL, C. R. B.; CARDOSO NETO, J.; PEREIRA, J. R. G.. Concurso para professor assistente do Departamento de Estatística da UFAM. 2008. Universidade Federal do Amazonas.

10.
CARDOSO NETO, J.; PEREIRA, J. R. G.; CABRAL, C. R. B.. Concurso para professor assistente do Departamento de Estatística da UFAM. 2005. Universidade Federal do Amazonas.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
The 10th ICSA International Conference. A Multivariate Student-t Regression Model with Measurement Errors for Censored Data. 2016. (Congresso).

2.
Workshop on Model Based Clustering and Classification.Robust Regression modeling for censored data based on Mixtures of Student-t distributions. 2016. (Simpósio).

3.
XXII Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.Modelos com Erros de Medida Multivariados com Respostas Censuradas Baseados na Distribuição t de Student. 2016. (Simpósio).

4.
XIV Escola de Modelos de Regressão. Finite Mixture of Skewed Distributions. 2015. (Congresso).

5.
III Fórum Mineiro de Estatística e Probabilidade.A Scale Mixture of Skew-normal Factor Analysis Model. 2014. (Simpósio).

6.
13a Escola de Modelos de Regressão. Modelagem Bayesiana Flexível em Modelos com Erros nas Variáveis. 2013. (Congresso).

7.
13a Escola de Modelos de Regressão. Modelos não Lineares Assimétricos. 2013. (Congresso).

8.
13a Escola de Modelos de Regressão. Estimação e Diagnóstico no Modelo de Regressão Linear t de Student Assimétrico. 2013. (Congresso).

9.
13a Escola de Modelos de Regressão. Modeling the Latent Covariate in the Linear Regression Model with Measurement Error Using Finite Mixtures of Skew-Student t Distributions. 2013. (Congresso).

10.
Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.A Dynamic Linear Model with Generalized Skew- Normal Initial Distribution for the State Parameter. 2012. (Simpósio).

11.
Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.Diagnóstico de Influência em Modelos de Regressão t de Student para Dados Censurados. 2012. (Simpósio).

12.
XII Escola de Modelos de Regressão. Um Algoritmo MCMC Eficiente para Estimação Bayesiana no Modelo Linear de Efeitos Mistos t-AssimétricosRICO HETEROGÊNEO. 2011. (Congresso).

13.
19o SINAPE ? Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.Flexible Modeling of Random Effects in Linear Mixed Models. 2010. (Simpósio).

14.
19o SINAPE ? Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.An Empirical Comparison of EM Initialization Methods and Model Choice Criteria for Mixtures of Skew-Normal Distributions. 2010. (Simpósio).

15.
19o SINAPE ? Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.A Bayesian Skew-Normal Independent Mixture Measurement Error Model. 2010. (Simpósio).

16.
X Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana.Robust Linear Mixed Models with Heterogeneity in the Random-Effects Population. 2010. (Encontro).

17.
XXVIII Semana de Estatística da UFAM.O Modelo Linear Misto Heterogêneo. 2010. (Encontro).

18.
XI Escola de Modelos de Regressão. Robust Multivariate Mixture Modelling Using Scale Mixtures of Skew-Normal Distributions. 2009. (Congresso).

19.
XV Semana de Estatística da UFPA.Modelos de Regressão e Diagnóstico no Software R. 2009. (Simpósio).

20.
I Workshop em Modelos de Regressão e Aplicações.Finite Mixtures of Infinite Scale Mixtures of Multivariate Skew-Normal Distributions. 2008. (Oficina).

21.
Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.Bayesian Inference for the Skew Student-t-Normal Model. 2008. (Simpósio).

22.
Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística.Bayesian Density Estimation Using Skew Student-t-Normal Mixtures. 2008. (Simpósio).

23.
XXXI Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional. Estimação Bayesiana de Densidades Usando Misturas Student-t-Normal. 2008. (Congresso).

24.
IV Encontro Regional da SBMAC.Distribuições Normais Assimétricas. 2005. (Encontro).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
CABRAL, C. R. B.; GONZALEZ-LOPEZ, V. A. ; ZIEGELMANN, F. A. . XXII Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística. 2016. (Congresso).

2.
Lachos, V.H. ; CABRAL, C. R. B. ; LOUZADA NETO, F. ; FERRARI, S. L. ; LOSCHI, R. ; CORDEIRO, G. M. ; ABANTO-VALLE, C. A. . XV Escola de Modelos de Regressão. 2016. (Congresso).

3.
LACHOS, V. H. ; CABRAL, C. R. B. ; CASTRO, M. ; ORTEGA, E. M. M. ; CRIBARI, F. ; ASSUNCAO, R. M. ; CANCHO, V. G. ; CEPERO, L. M. C. ; BANDYOPADHYAY, D. ; DATTA, S. . XIV Escola de Modelos de Regressão. 2014. (Congresso).

4.
GARCIA, N. L. ; CABRAL, C. R. B. ; DA-SILVA, C. Q. ; de MAGALHAES, M. S. ; FERRARI, S. L. ; PINHEIRO, H. P. ; FERRAZ, C. ; MOURA, F. S. ; CYSNEIROS, A. H. M. A. ; COLOSIMO, E. ; SCHMIDT, A. ; HOTTA, L. K. ; LOUZADA NETO, F. . 60th World Statistics Congress ? ISI2015. 2013. (Congresso).

5.
CABRAL, C. R. B.; PINHEIRO, A. S. ; CARDOSO NETO, J. ; ABENSUR, T. DA C. ; COSTA, J.M.J. ; MARQUES, L.A.V. ; LOPES, J. N. . 42a Reunião Regional da Associação Brasileira de Estatística. 2011. (Congresso).

6.
CABRAL, C. R. B.; CARDOSO NETO, J. ; MARQUES, L.A.V. ; COSTA, J.M.J. ; ABENSUR, T. DA C. . XXVIII Semana de Estatística da UFAM. 2010. (Congresso).

7.
SILVA, E. A. ; CABRAL, C. R. B. ; PINHEIRO, A. S. P. ; CARDOSO NETO, J. . XXVII Semana de Estatística da UFAM. 2009. (Congresso).

8.
CABRAL, C. R. B.. XVIII SINAPE. 2008. (Congresso).

9.
CABRAL, C. R. B.. 24a Reunião Regional da Associação Brasileira de Estatistica. 1992. (Congresso).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Guilherme Peña Céspedes. Flexible Nonlinear Mixed Effect Models with Censored and Missing Responses. Início: 2017. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Renata Evangelista Monteiro. Misturas de Modelos de Regressão Linear com Erros nas Variáveis Usando Misturas de Escala da Normal Assimétrica. 2018. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

2.
Camila Xavier Sá Peixoto Pinheiro. Análise Inferencial de Modelos de Mistura de Escala da Normal Assimétirica com Dados Incompletos. 2016. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

3.
Márcia Brandão de Oliveira. Estimação Bayesiana em Modelos de Regressão t de Student com Erros nas Variáveis, Respostas Multivariadas e Censuras. 2016. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

4.
José Alejandro Ordoñez Cuastumal. Prediction and Diagnostics in Spatial Censored Regression Models with Apllications in R. 2016. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Coorientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

5.
Edgar Javier López Moreno. Misturas finitas em modelos de regressão para dados censurados. 2016. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Estadual de Campinas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Coorientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

6.
Silvia Viviane Oliveira Carvalho. Um Modelo Robusto Assimétrico de Análise Fatorial. 2014. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, . Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

7.
Nelson Lima de Souza Filho. Modelagem Bayesiana Flexível em Regressão com Erros nas Variáveis. 2012. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

8.
Jocely do Nascimento Lopes. Misturas de Distribuições t de Student Assimétricas. 2008. Dissertação (Mestrado em Matemática) - Universidade Federal do Amazonas, . Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

Iniciação científica
1.
Márcia Brandão de Oliveira. Modelos de Regressão Linear Assimétricos. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Amazonas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

2.
Vanessa Souza dos Santos. Estimação em Misturas de Distribuições Assimétricas. 2010. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Amazonas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

3.
Nelson Lima de Souza Filho. Fatores de Bayes em Misturas de Normais Assimétricas. 2009. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Amazonas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

4.
Marcos Paulo Viga de Oliveira. A distribuição normal distorcida: teoria e aplicações. 2006. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Amazonas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

5.
Lúcia Rolim Santana. Testes para a Hipótese de Proporções Iguais a um Valor Pré-especificado em m populações binomiais independentes. 2004. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Amazonas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

6.
Lúcia Rolim Santana. Estudos de Poder em Testes para Equivalência de Proporções. 2003. 60 f. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Amazonas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

7.
Themis da Costa Abensur. Mudando de Opinião. 2002. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Amazonas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

8.
Themis da Costa Abensur. Intervalos de Confiança para Proporção Populacional: Sugestões para Melhorar o Desempenho dos Intervalos Clássicos. 2001. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Amazonas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.

9.
Daniela Torres da Silva. Comparação Entre Gráficos de Controle para Observações Correlacionadas. 2001. Iniciação Científica. (Graduando em Estatística) - Universidade Federal do Amazonas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Celso Rômulo Barbosa Cabral.



Educação e Popularização de C & T



Livros e capítulos
1.
LACHOS, V. H. ; BARBOSA CABRAL, CELSO ; ZELLER, CAMILA B. . Finite Mixture of Skewed Distributions. 01. ed. Springer, 2018. v. 01. 173p .



Outras informações relevantes


Orientado de mestrado



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