António Pedro de Pinho de Brito Duarte Silva

Professor Associado

António Pedro de Pinho de Brito Duarte Silva

Professor Associado

Generic Bio

Professor Associado da Católica Porto Business School (Universidade Católica Portuguesa) desde Abril de 2005.

Regência e docência nas disciplinas de Estatística e Modelos de Optimização e Decisão das Licenciaturas em Administração e Gestão de Empresas e em Economia (CPBS ‑ UCP), na disciplina de Métodos Quantitativos do Mestrado em Finanças (CPBS ‑UCP), na disciplina de Regressão e Análise Multivariada de Dados na especialização em Business Analytics do Mestrado em Gestão (CPBS ‑ UCP), e na disciplina de Estatística Aplicada às Finanças da Pós‑Graduação em Gestão de Risco e Derivados (CPBS‑UCP).

Docência na disciplina de Métodos Quantitativos Aplicados da Licenciatura em Administração e Gestão de Empresas (CPBS‑UCP), na disciplina de Métodos Aprofundados de Investigação do Mestrado em Psicologia (FEP‑UCP) e na disciplina de Análise Estatistica das Dependencias do Mestrado em Estatistica Aplicada (Fac. Engenharia da Univ. do Porto).

Investigador convidado do "International Institute for Applied Systems Analysis", Laxenburg, Austria.

Áreas de Investigação:

Operações e Management Science

Publicações

Artigo

A mixed integer programming algorithm for minimizing the training sample misclassification cost in two-group classification

António Pedro de Pinho de Brito Duarte Silva (with Pendharkar, Parag). 1997. Annals of Operations Research

Católica Porto Business School acolhe delegação de conselheiros da América Latina

Primeira conferência do Negócios Sustentabilidade 20|30 na temática Ambiente

CEGE4ALL: O impacto das alegações nutricionais no comportamento de compra de produtos alimentares

António Pedro de Pinho de Brito Duarte Silva

António Pedro de Pinho de Brito Duarte Silva

Generic Bio

A mixed integer programming algorithm for minimizing the training sample misclassification cost in two-group classification

A novel algorithm for simultaneous SNP selection in high-dimensional genome-wide association studies

An unified approach to dimensionality identification and feature selection in canonical variate analysis

Approaches to linear discriminant analysis of interval data

Calibrating and estimating exponential-affine models in R

Classificação supervisionada para dados de elevada dimensão

Classifying High-Dimensional Data with the The HiDimDA package

Comparing High-Dimensional Classifiers: Abuse and dangers of overall accuracy

Discarding variables in a Principal Component Analysis: Algorithms for all-subsets comparisons

Discriminant Analysis of Interval Data: An Assessment of Parametric and Distance-Based Approaches

Discriminant Analysis of Interval Data: Parametric Versus Distance-Based Approaches

Efficient Variable Screening for Multivariate Analysis

Extended leaps: a modern implementation of a time tested classic

HiDimDA: An R package for Supervised Classification of High-Dimensional Data

High-Dimensional Classification in the Presence of Correlation: A Factor Model Approach

Identificação simultânea de biomarcadores em estudos genéticos de associação: Desafios estatísticos e computacionais

Identifying Special Structures in Interval-Data via Model-Base Clustering

Linear discriminant analysis for interval data

Linear discriminant analysis with more variables than observations: A not so naive approach

MAINT.Data: Modelling and Analysing Interval Data in R

Modelling interval data with Normal and Skew-Normal distributions

Multivariate Parametric Analysis of Interval Data

Nonparametric Two-Group Classification: Concepts and a SAS-Based Software Package

On multiplicative priority rating methods for the AHP

Optimization approaches to Supervised Classification

Outlier detection in interval data

Probabilistic clustering of interval data

Second order mathematical programming formulations for discriminant analysis

Selecting variables in multivariate linear models with subselect

Stochastic judgments in the AHP: The measurement of rank reversal probabilities

Subselect 0.9-99: Selecting variable subsets in multivariate linear models

The effects of misclassification costs and skewed distributions in two-group classification

Two-group classification with high-dimensional correlated data: A factor model approach