LEG Papers and Companions

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1. Petterle, R. R.; Bonat, W. H.; Scarpin, C. T Quasi-beta longitudinal regression model applied to water quality index data. Submitted (2018).
2. Petterle, R. R.; Bonat, W. H.; Kokonendji, C. C; Seganfredo, J. C.; Moraes, A.; Gomes-da-Silva, M. M. Double Poisson-Tweedie regression models: Analyzing CD4 cell count in HIV-positive pregnant women. Submitted (2018).
3. Bonat, W. H.; Petterle, R. R.; Balbinot, P.; Mansur, A. E. C.; Graf, R. M. Modeling multiple outcomes in longitudinal studies: Comparing aesthetic eyelid surgery techniques. Submitted (2018).
4. Ribeiro Jr, E. E.; Zeviani, W. M.; Bonat, W. H.; Demétrio, C. G. B.; Hinde, J. Reparametrization of COM-Poisson Regression Models with Applications in the Analysis of Experimental Count Data. Submitted (2018).
5. Bonat, W. H.; Petterle, R. R.; Hinde, J.; Demétrio, C. G. B. Flexible quasi-beta regression models for continuous bounded data. Statistical Modelling (2018).
6. Bonat, W. H.; Jørgensen ,B.; Kokonendji, C. C.; Hinde, J.; Demétrio, C. G. B.Extended Poisson-Tweedie: properties and regression models for count data. Statistical Modelling (2017).
7. Moro, F. G.; Ribeiro Jr, P. J. Estruturas de dependência definidas no espaço de covariáveis.
8. Andersen, D. A.; Bonat, W. H. Double Generalized Linear Compound Poisson models to Insurance Claims Data. Electronical Journal of Applied Statistics (2017).
9. Bonat, W. H.; Kokonendji, C. C. Flexible Tweedie regression model for continuous data. Journal of Statistical Computation and Simulation (2017).
10. Bonat, W. H.; Oliveiro, J.; Grande-Vega, M.; Farfán, M. A.; Fa, J. Modelling the covariance structure in marginal multivariate count models: Hunting in Bioko Island. Journal of Agricultural, Biological, and Environmental Statistics.
11. Petterle, R. R.; Freitas, C. A.; Furtado, A. M.; Carvalho, F. H.; Bonat, W. H. Comparação e aplicação de modelos de regressão binária na retenção de capacetes de motociclistas. Biometrical Brazilian Journal.
12. Bonat, W. H. Modelling mixed outcomes in additive genetic models. The International Journal of Biostatistics (2017).
13. Martins, A. B. T. ; Bonat, W. H. ; Ribeiro Jr, P. J. Likelihood analysis for a class of spatial geostatistical compositional model. Spatial Statistics, v.17, p.121-130.
14. Bonat, W.H. and Ribeiro Jr. P. J. Practical likelihood analysis for spatial generalized linear mixed models. Environmetrics, v.27, n.2, p.83-89.
15. Bonat, W.H. ; Lopes, J. E.; Shimakura, S. E.; Ribeiro Jr, P.J. Likelihood analysis for a class of simplex mixed models. Chilean Journal of Statistics (to appear, submitted).
16. Bonat, W.H. ; Jørgensen ,B. Multivariate Covariance Generalized Linear Models. published (Journal of Royal Statistical Society Series C, v.65, n.5, p.649-675.
17. Bonat, W.H. ; Ribeiro Jr, P.J. ; Zeviani, W.M. Likelihood analysis for a class of beta mixed models. (Journal of Applied Statistics, v.42, n.2, p.252-266, 2015).
18. Bonat, W.H. ; Ribeiro Jr, P.J. ; Shimakura, S. E. Bayesian analysis for a class of beta mixed models. (Chilean Journal of Statistics, v.6, n.1, p.1-11, 2015).
19. Zeviani, W.M.; Ribeiro Jr, P.J.; Bonat, W.H.; SHIMAKURA, S.E.; MUNIZ, J.A. The Gamma-count distribution in the analysis of experimental underdispersed data. (Journal of Applied Statistics, v.42, n.12, p.2616-2626, 2014).
20. Bonat, W.H. ; Ribeiro Jr, P.J. ; Zeviani, W.M. Regression models with response on the unit interval: specification, estimation and comparison (Rev. Bras. Biom., São Paulo, v.30, n.4, p.415-431, 2012) (versão em português também disponível).
21. Nesi, C.N.; Shimakura, S.E.; Ribeiro Jr, P.J.; May de Mio, L.L. Survival analysis in plant pathology. IDESIA 31(2) Supplementary Material .
22. Nesi, C.N. et al. Heterogeneity of a peach rust progress curve within the tree canopy. Supplementary Material .
23. Nesi, C.N. et al. Análise de sobrevivência como ferramenta no estudo de doenças em pós-colheita de pêssegos Dados e Códigos de análise.
24. Martins, A.B.T. Análise geoestatística de dados composicionais Códigos de análise.
25. Bonat, W.H. Aplicações de inferência bayesiana aproximada para modelos gaussianos latentes espaço-temporais Dissertação de Mestrado. Códigos de análise
26. Pirollo Jr, G. Graduação bayesiana e projeção de taxas de mortalidade aplicadas a populações de fundos de pensão do setor elétrico
27. Fonseca, B.H.F. Um estudo sobre estimação e predição em modelos geoestatísticos bivariados. Dissertação de Mestrado, ESALQ/USP.
28. Fonseca, B.H.F. et. al. Modelagem espacial da saturação por bases e pH do solo por meio de modelos geoestatísticos bivariados.Submetido RBCS.
29. Bognola, I. A., Ribeiro Júnior, P. J., Silva, E. A. A., Lingnau, C., Higa, A. R. MODELAGEM UNI E BIVARIADA DA VARIABILIDADE ESPACIAL DE RENDIMENTO DE Pinus taeda L. FLORESTA, 2008.
30. Bonat, W., Dallazzuana, H.S., Ribeiro Jr, P.J., Monteiro, A.M.V. RDengue. Geoinfo 2008.
31. Franciscon et al Modelo autologístico espaço-temporal aplicação à análise de dados de leprose dos citros. PAB.
32. Jardim, E. and Ribeiro Jr., P.J. Modelling Spatio-temporal Abundance at Age with Bayesian Geostatistics and Compositional Data Analysis. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Science (submitted)

1. Bonat, W.H. Estimating function analysis for a class of Tweedie regression models.

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