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Departamento de Estatística – Universidade Federal de Viçosa
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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 de imagens multiespectrais,  aprendizado estatístico (Statistical Learning).

Formação Acadêmica

• Pós-Doutorado em Modelos de Aprendizado Estatístico – Virginia Polytechnic and State University – USA – 2019
• Pós-Doutorado em Genética Estatística e Genômica – University of Wisconsin, 2013
• Pós-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 (principalmente cana de açúcar e soja);
• Análise de Dados
• Coordenador do LAPEA (www.lapea.ufv.br), para consultoria e assessoria em Estatística e Planejamento e Análise de Dados.

Ensino

 1. Ensino – Graduação:

• EST 105 – Iniciação à Estatística 4(4-0).

Conceitos introdutórios. Estatística descritiva. Regressão linear simples e correlação amostral. Introdução à teoria da probabilidade. Variáveis aleatórias discretas e contínuas. Funções de Variáveis aleatórias. Esperança matemática, variância e covariância. Distribuições de variáveis aleatórias discretas e contínuas. Testes de significância: qui-quadrado, F e t.

• 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.

• EST 220 – Estatística Experimental 4(4-0).

Testes de hipóteses. Testes F e t. Contrastes. Princípios básicos da experimentação. Procedimentos para comparações múltiplas: testes de Tukey, Duncan e Scheffé e t. Delineamentos experimentais. Experimentos fatoriais e em parcelas subdivididas. Regressão linear. Correlação.

2. Ensino – Pós-Graduação:

• EST 622 – Estatística Experimental I 4(2-2).

Planejamento de experimentos. Experimento com uma amostra. Experimento com duas amostras. Análise de variância. Análise de regressão. Experimento fatorial. Experimento em parcela subdividida. Superfície de resposta. Fatorial triplo. Experimento de mistura. Fatorial com dois níveis por fator.

• EST 629 Estatística Computacional 4 (2-2).

Análises estatísticas por meio do software livre R. Geração de números pseudo aleatórios.
Métodos de Monte Carlo para simulação univariada e de vetores de variáveis aleatórias correlacionadas. Aplicações em probabilidade e inferência. Métodos de reamostragem para análise de dados. Métodos de Monte Carlo via cadeias de Markov (MCMC). Aplicações em problemas experimentais e de predição.

• 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

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