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Optimal transport for machine learning: theory and applications
(2021-03-25)
O que os operadores de produção de petróleo valorizam ao comprar produtos químicos?: uma análise sobre a percepção de valor na decisão de compra ou contratação de um provedor de especialidades químicas no mercado de óleo ...
Nowcasting CPI using online retail prices: forecasting combination of dynamic factor models
(2020-08-06)
Neste trabalho utilizamos preços diários do varejo online e variáveis financeiras para computar nowcasts da inflação brasileira. Nós adaptamos o modelo de fatores dinâmicos proposto em (GIANNONE; REICHLIN; SMALL, 2008) ao ...
Multivariate loss reserving using factor copulas
(2020-05-07)
Este trabalho propõe o uso de copulas implícitas por uma estrutura latente de fatores para modelar a dependência entre run-off triangles. Nossas distribuições marginais são modeladas usando GLM e estimadas usando Maximum ...
Usando dados colaborativos para estimação da concentração NO2 em Amsterdam em tempo real
(2019-11)
A poluição do ar externo é um dos fatores de risco mais associados à mortes numa escala global. A criação de políticas para o combate deste problema intensifica a necessidade de se monitorar a concentração de gases poluente ...
Mining jams into pollution: how Waze data helps estimating air pollution in large cities
(2019-06)
Air pollution has been a growing worry of international medical organizations and governments due its relation with a large number of respiratory diseases, among other effects. This work proposes an open, crowdsourced, ...
A method to estimate the Macroscopic Fundamental Diagram using Bus GPS Data
(2019-05-10)
Some approaches have been proposed by literature to describe the traffic state for a network, such as kinematic wave theory (using concepts from Physics), cell transmission models or macroscopic traffic simulation models. ...
Model selection consistency of generalized information criteria for m-estimators in high dimensions: a unified framework
(2019-04-11)
Regularized M-estimators are widely used in science, due to their ability to fit a simpler, low- dimensional model in high-dimensional scenarios. Some of the recent efforts on the subject have focused on the creation of a ...
Forecast dengue fever cases using time series models with exogenous covariates: climate, effective reproduction number, and twitter data
(2018-04-17)
Dengue é uma doença infecciosa que afeta países subtropicais. Autoridades de saúde locais utilizam informações sobre o número de notificações para monitorar e prever epidemias. Este trabalho foca na modelagem do número de ...
Using supervised machine learning and sentiment analysis techniques to predict homophobia in portuguese tweets
(2018-04-16)
Este trabalho estuda a identificação de tweets homofóbicos, utilizando uma abordagem de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. O objetivo é construir um modelo preditivo que possa detectar, com razoável ...
Learning about corruption: a statistical framework for working with audit reports
(2018-03-26)
Quantitative studies aiming to disentangle public corruption effects often emphasize the lack of objective information in this research area. The CGU Random Audits Anti-Corruption Program, based on extensive and unadvertised ...
