Possui graduação "magna cum laude" em Estatística pela Universidade Federal do Ceará (2011), mestrado e doutorado em Estatística pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (2013, 2017). Atualmente é Professor do Departamento de Estatística da Universidade Federal do Rio Grande do Norte. É Docente do Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística da UFRN (PPgMAE/UFRN). Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Estatística, atuando principalmente nos seguintes temas: determinação do tamanho amostral, estatística bayesiana, modelos de regressão e estatística aplicada.
Inferência bayesiana para eficácia de vacinas da COVID-19
Recentemente, o mundo passou por uma epidemia sem
precedentes na história humana recente, a epidemia da COVID-19. Neste contexto,
iniciou-se a corrida para o desenvolvimento de uma vacina e uma característica
importante é a sua eficácia. Nesta palestra, apresentaremos alguns métodos
bayesianos para fazer inferência sobre a eficácia de uma vacina.
Adicionalmente, aplicaremos tais métodos aos dados dos ensaios clínicos de
vacinas desenvolvidas para a COVID-19.
Anfiteatro do CCET
Palestra 3 - 26/11/2025 15:01 - 16:00