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Luiz Alexandre Peternelli

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Currículo Lattes

Apresentação

Professor  Titular do  Departamento de  Estatística da  Universidade  Federal de  Viçosa e Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq – Nível 1C, com experiência em Modelos Mistos, delineamentos experimentais, simulação estocástica, cana-de-açúcar, melhoramento vegetal, seleção genômica, modelos preditivos para dados de NIR, e aprendizado estatístico (Statistical Learning).

Formação Acadêmica

* Pos-Doutorado em Genética Estatística e Genômica – University of Wisconsin, 2013

* Pos-Doutorado em Métodos Estatísticos Avançados – Michigan State University – USA – 2007

* Ph.D. em Estatística e Melhoramento de Plantas – Iowa State University – USA – 1999

* MS em Genética e Melhoramento – Universidade Federal de Viçosa – MG, 1991

* Graduação em Agronomia – Universidade Federal de Viçosa – MG, 1988

Áreas de  Atuação e Pesquisa

* Métodos Estatísticos (aplicações em diversas áreas do conhecimento);
* Modelos Biométricos;
* Probabilidade e Estatística Aplicada;
* Melhoramento Vegetal da Cana de Açúcar;
* Análise de Dados

Ensino

 1. Ensino – Graduação:

* EST 106 – Estatística I 4(4-0).
Conceitos introdutórios. Estatística descritiva. Tópicos gerais de probabilidade. Variáveis aleatórias e distribuições de probabilidade. Algumas distribuições de variáveis aleatórias discretas e contínuas. Testes de significância. Intervalo de confiança. Noções de técnicas de amostragem. Regressão linear e correlação.

2. Ensino – Pós-Graduação:

EST 636 – Teoria e Prática da Simulação 4(2-4).
Conceitos básicos em simulação. Tópicos em probabilidade e inferência. Softwares para simulação. Geração de variáveis aleatórias e de amostras. Tópicos e aplicações especiais de simulação estocástica em problemas com plantas e animais. Introdução ao Bootstrap e MCMC.

EST 640 – Modelos Lineares I 4(4-0).
Inversas generalizadas de matrizes reais. Sistemas de equações lineares. Formas quadráticas e distribuições. Modelos de regressão ou modelos de posto completo. Correlação. Modelos de delineamentos experimentais. Recursos computacionais para o processamento e análise de dados experimentais.

Materiais Disponíveis na WEB

Em Breve

 


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