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ZAIDA JESUS QUIROZ CORNEJO

ZAIDA JESUS QUIROZ CORNEJO

ZAIDA JESUS QUIROZ CORNEJO

DOCTORA EN ESTADISTICA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS

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Maestría en Estadística (UNIVERSIDADE FEDERAL DE MINAS GERAIS)

Ingeniera Estadística
DOCENTE ORDINARIO - AUXILIAR
Docente a tiempo completo (DTC)
Departamento Académico de Ciencias - Sección Matemáticas

Publicaciones

Se encontraron 8 publicaciones

Prates, M.; QUIROZ, Z. J.; Hu, Z.; Dey, D.(2024). Fast Generalized Spatial Multilevel blockNNGP Modeling. Econometrics and Statistics. Recuperado de: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2452306224000704
QUIROZ, Z. J.; PRATES, M.; DEY, D.; RUE, H.(2023). Fast Bayesian inference of Block Nearest Neighbor Gaussian models for large data.. Statistics and Computing. Volumen: 54. Recuperado de: https://link.springer.com/article/10.1007/s11222-023-10227-1
GARCIA, C. J.; QUIROZ, Z. J.; PRATES, M.(2022). Bayesian spatial quantile modeling applied to the incidence of extreme poverty in Lima-Peru. Computational Statistics. Recuperado de: https://link.springer.com/article/10.1007/s00180-022-01235-2#citeas
GARCIA, C. J.; QUIROZ, Z. J.; PRATES, M.(2021). Bayesian spatial quantile modeling applied to the incidence of extreme poverty in Lima-PerU. En V Latin American Conference on Statistical Computing. (pp. 97 - 104). Sello Editorial ITAM. Recuperado de: http://lacsc2020.itam.mx/index.php/book-of-chapters/
QUIROZ, Z. J. y Prates, M.(2018). Bayesian spatio-temporal modelling of anchovy abundance through the SPDE Approach. Spatial Statistics. Volumen: 28. (pp. 236 - 256). Recuperado de: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2211675317302816
QUIROZ, Z. J.(2018). On spatial methods and applications for large datasets.
QUIROZ, Z. J.; Prates, M.; Rue, H.(2015). A Bayesian approach to estimate the biomass of anchovies off the coast of Perú. Biometrics. Volumen: 71. (pp. 208 - 217). Recuperado de: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/biom.12227
QUIROZ, Z. J.(2011). Estudio de la distribución de aves marinas en relación con sus presas y la profundidad del límite superior de la zona de mínimo oxígeno en el sistema de la Corriente de Humboldt utilizando análisis de procesos puntuales y modelos lineales generalizados. Recuperado de: http://cybertesis.uni.edu.pe/handle/uni/1291