Contacto

Posición:
Miembro
Dirección:
departamento de Matemática,
Facultad de Ciencias
Escuela Politécnica Nacional
Ladrón de Guevara E11·253
Quito
Ecuador
Correo electrónico:
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Temas de Interés:

  • Estadística matemática
  • Geografía industrial
  • Inteligencia Artificial

Recorrido:

  • 2016–actualmente: Profesor, Departamento de Matemática, Escuela Politécnica Nacional, Quito, Ecuador.
  • 2014-2016: Profesor ocasional, Universidad de Tecnología Experimental Yachay, Urcuqui, Ecuador.
  • 2013-2014: Beca Prometeo, Senescyt - Universidad de las Fuerzas Armadas - INEC, Quito - Sangolquí Ecuador.
  • 2011-2013: Beca posdcotoral, Earth and Life Institute, Université catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve,Bélgica.
  • 2008-2011: Beca posdoctoral DFG, Lehrstuhl fuer Mathematische Statistik, Technische Universität München (TUM), Munich, Alemania.
  • 1999-2008: Asistente de enseñanza e investigación, Institut de Statistique, Université catholique de Louvain. Louvain-la-Neuve, Bélgica.
  • 2007: Doctorat en Sciences (orientation en statistique), Institut de Statistique, Université catholique de Louvain. Louvain-la-Neuve, Bélgica.
  • 2001: Diplôme d´études approfondies en statistique, Institut de Statistique, Université catholique de Louvain. Louvain-la-Neuve, Bélgica.
  • 1998: Ingeniero en matemática, Escuela Politécnica Nacional, Quito. Ecuador.

Publicaciones:

  • Betancourt, N., Flores, M. and Almeida, C. (2019) T wave alternans analysis: a survey of the principal approaches. Helping Teachers Develop Research Informed Practice. In book: Explorations in Technology Education Research. eBook Packages: Intelligent Technologies and Robotics.
  • Morales, V., Robalino -López, A., & Almeida, C. (2019). Propuesta metodológica para la medición del potencial de innovación en las organizaciones ecuatorianas. Procedings XVIII Congreso Latino-Iberoamericano de Gestión Tecnológica ALTEC 2019, Debates Sobre Innovación, 3(2), 1–14.
  • Almeida, C., Czado, C. and Manner, H. (2016) Modeling high-dimensional time-varying dependence using dynamic D-vine models. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 32, pp 621--638, http://dx.doi.org/10.1002/asmb.2182
  • Almeida, C. and Mouchart, M. (2014) Testing normality of latent variables in the polychoric correlation. Statistica, 74, pp 3-22.
  • Almeida, C. and Mouchart, M. (2014) Bayesian encompassing test under partial observability. Sankhya, 76, pp 305-327.
  • Almeida, C, Czado,C (2012) Efficient Bayesian inference for stochastic time-varying copula models. Computational Statistics & Data Analysis, 56, pp 1511-1527.
  • Smith, M., Min, A., Czado, C., and Almeida, C. (2010) Modeling longitudinal data using a pair-copula construction decomposition of serial dependence. Journal of the American Statistical Association, 105, 1467-1479.
  • Almeida, C. and Mouchart, M. (2007) Bayesian encompassing specification test under not completely known partialobservability. Bernardo, J.-M., Bayarri, M.- J., Berger, J.-O., Dawid, A.-P., Heckerman, D., Smith, A.-F.-M., and West, M. (eds.), Bayesian Statistics, 8, 567-572, Oxford:Oxford University Press.
  • Almeida, C. and Mouchart, M. (2007) Bayesian encompassing specification test under not completely known partial observability. Bayesian Analysis, 2, 303- 318,