Computational Agricultural Statistics Laboratory
Estadística computacional para encuestas agropecuarias.
Diseñamos muestras, construimos herramientas de encuesta y publicamos software libre para producir estadísticas agropecuarias y rurales. Con sede en el Departamento de Estadística de la Universidad Federal de Pernambuco, en Recife, y con investigadores en Brasil y Colombia.
Qué hacemos
El CAST Lab es un entorno académico cooperativo para desarrollar y probar métodos computacionales y estadísticos aplicados a la producción y el análisis de datos agropecuarios y rurales. El grupo nació de la investigación en muestreo del Departamento de Estadística de la UFPE y trabaja con oficinas nacionales de estadística, programas de la FAO y universidades de Brasil y del exterior.
Los estudiantes ingresan por el Programa de Posgrado en Estadística de la UFPE y por proyectos de iniciación científica. Casi todo lo que producimos se publica como código abierto, principalmente como paquetes R en CRAN.
En 2016 y 2017 el grupo planificó y ejecutó experimentos en Brasil para la FAO comparando la eficiencia de métodos estadísticos y computacionales para encuestas agropecuarias por muestreo probabilístico, en el marco de la Estrategia Global para el Mejoramiento de las Estadísticas Agropecuarias y Rurales, respaldada por la Comisión de Estadística de la ONU. Desde entonces forma posgraduados y técnicos de oficinas de estadística oficial en Brasil y en el exterior.
- Muestreo probabilístico y metodología de encuestas
- Marcos maestros de muestreo, marcos de área y de lista, estimación con marcos múltiples y métodos de áreas pequeñas para censos y encuestas agropecuarias.
- Herramientas computacionales para encuestas
- Software libre para la selección de muestras, la recolección de datos en campo, paradatos y control de calidad, publicado como paquetes R y aplicaciones web.
- Teledetección para la agricultura
- Imágenes satelitales y estadística espacial para la estimación de área cultivada, el cambio de uso del suelo y la construcción de marcos.
- Modelado estadístico y análisis de datos
- Modelos de regresión para respuestas acotadas e infladas, métodos no paramétricos, enlace de registros y aprendizaje automático aplicados a datos oficiales.
El CAST es un grupo de investigación certificado por el CNPq desde 2016, con 14 investigadores y 12 estudiantes registrados, y alianzas con Food and Agricultural Organization of the United Nations, Università degli Studi di Milano-Bicocca. Ficha del grupo en el directorio del CNPq
Líneas de investigación registradas en el CNPq
| Investigadores | Estudiantes | |
|---|---|---|
| Model-based inference and data regression modelling | 9 | 3 |
| Probability Sampling and Survey Methodology for Agricultural Surveys | 9 | 3 |
| Computational Tools Development for Agricultural Surveys | 8 | |
| Métodos estatísticos e computacionais para monitoramento e vigilância epidemiológica, e de desastres naturais | 5 | 5 |
| Aprendizado de Máquina (Machine Learning) | 4 | 6 |
| Development and Innovation for Agricultural Remote Sensing Applications | 4 | 1 |
| Sampling Methods for Big Data | 4 | 2 |
| Inferencia causal | 1 | 1 |
En cifras
Contadas a partir de las fuentes indicadas al pie.
Personas
-
Cristiano FerrazProfesor de EstadísticaMiembro fundador -
André LeiteProfesor de Investigación de OperacionesMiembro fundador -
Raydonal OspinaProfesor de EstadísticaMiembro fundador -
Hemílio CoelhoProfesor de Estadística -
Andréa DinizInvestigadora -
Jodavid de Araújo FerreiraProfesor de Estadística -
Wilton BernardinoProfesor de Estadística -
Luz Milena Zea FernándezProfesora de Estadística -
Geiza SilvaProfesora de Ciencias de la Computación -
Francisco Jatobá de AndradeProfesor de Sociología - M Márcio de Aguiar Vasconcelos MonetaProfesor de Sociología
-
Oscar Felipe Falcão RaposoInvestigador -
Luciene Maria Torquato Cerqueira BatistaProfesora de Estadística -
João Eudes Miqueias Maciel TorresEstadístico
Publicaciones recientes
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A latent competing-risk framework for zero-adjusted survival data with cure fraction via discrete frailty
Research Square, 2026
Preprint doi:10.21203/rs.3.rs-9986526/v1Acceso abiertoBibTeX
@misc{tojeiro2026alatentcompe, title = {A latent competing-risk framework for zero-adjusted survival data with cure fraction via discrete frailty}, author = {CYNTHIA A. V. TOJEIRO and VERA L. D. TOMAZELLA and HEMÍLIO F. C. COELHO}, year = {2026}, doi = {10.21203/rs.3.rs-9986526/v1}, url = {https://www.researchsquare.com/article/rs-9986526/latest.pdf} } -
A New Fuzzy Weibull-Based Naive Bayes Network for User Assessment in Virtual Reality Simulations
Lecture notes in computer science, 232-246, 2026
Trabajo en congreso doi:10.1007/978-981-92-2369-5_16BibTeX
@inproceedings{moraes2026anewfuzzywei, title = {A New Fuzzy Weibull-Based Naive Bayes Network for User Assessment in Virtual Reality Simulations}, author = {Ronei M. Moraes and Jodavid A. Ferreira and Isaac S. L. Araújo and Liliane S. Machado}, year = {2026}, booktitle = {Lecture notes in computer science}, pages = {232-246}, doi = {10.1007/978-981-92-2369-5_16}, url = {https://doi.org/10.1007/978-981-92-2369-5_16} } -
Associação entre modalidades de ingresso e desempenho acadêmico na Universidade Estadual de Santa Cruz: Análise do coorte 2012
Revista Brasileira de Avaliação, 15, e151726-20, 2026
Artículo en revista doi:10.4322/rbaval.202600072026BibTeX
@article{batista2026associacaoen, title = {Associação entre modalidades de ingresso e desempenho acadêmico na Universidade Estadual de Santa Cruz: Análise do coorte 2012}, author = {BATISTA, LUCIENE MARIA TORQUATO CERQUEIRA and LISBOA, GUSTAVO JOAQUIM and REIS, SUZANA SANTOS DOS}, year = {2026}, journal = {Revista Brasileira de Avaliação}, volume = {15}, pages = {e151726-20}, doi = {10.4322/rbaval.202600072026} } -
Co-occurrence of nutritional risk, sarcopenia, and dysphagia in community-dwelling older adults: a cluster analysis
Research Square, 2026
Preprint doi:10.21203/rs.3.rs-10394029/v1Acceso abiertoBibTeX
@misc{travassos2026cooccurrence, title = {Co-occurrence of nutritional risk, sarcopenia, and dysphagia in community-dwelling older adults: a cluster analysis}, author = {Letícia de Carvalho Palhano Travassos and Hemílio Fernandes Campos Coelho and Jullyane Maia Barreto and Luiz Medeiros Araujo Lima Filho and Albert Espelt Hernàndez and Leandro Pernambuco}, year = {2026}, doi = {10.21203/rs.3.rs-10394029/v1}, url = {https://www.researchsquare.com/article/rs-10394029/latest.pdf} } -
Describing NDVI data from the GOLL-I regression
International Journal of Remote Sensing, 1, 1-20, 2026
Artículo en revista doi:10.1080/01431161.2026.2716602BibTeX
@article{santos2026describingnd, title = {Describing NDVI data from the GOLL-I regression}, author = {SANTOS, PAULA T. G. and FERREIRA, JODAVID A. and NASCIMENTO, ABRAÃO D. C.}, year = {2026}, journal = {International Journal of Remote Sensing}, volume = {1}, pages = {1-20}, doi = {10.1080/01431161.2026.2716602}, url = {https://doi.org/10.1080/01431161.2026.2716602} } -
Desigualdades, ações afirmativas, raça e ensino superior no Brasil
Estudos de Sociologia, 2(32), 01-04, 2026
Artículo en revista doi:10.51359/2317-5427.2026.272117Acceso abiertoBibTeX
@article{andrade2026desigualdade, title = {Desigualdades, ações afirmativas, raça e ensino superior no Brasil}, author = {Rayane de Lima Andrade and Nayara Melo Silva and Francisco Jatobá Andrade}, year = {2026}, journal = {Estudos de Sociologia}, volume = {2}, number = {32}, pages = {01-04}, doi = {10.51359/2317-5427.2026.272117}, url = {https://periodicos.ufpe.br/revistas/revsocio/article/download/272117/53050} }
| Paquete | Qué hace | Versión | Descargas, 30 días |
|---|---|---|---|
| vrpr | Vehicle Routing Problem Solver Built on 'PyVRP' | 0.2.2 | 923 |
| DT2 | 'DataTables' 2.x for R | 0.1.3 | 660 |
| capesR | Access to CAPES Data | 0.2.0 | 573 |
| datasusr | Fast Access to Brazilian Public Health Data from 'DATASUS' | 0.1.1 | 559 |
| webdav | A Simple Interface for Interacting with 'WebDAV' Servers | 0.2.0 | 534 |
| BigDataPE | Secure and Intuitive Access to 'BigDataPE' 'API' Datasets | 0.3.0 | 516 |
| tantivyr | Fast Full-Text Search for R with 'Tantivy' | 0.1.1 | 513 |
| comexr | Client for the Brazilian Foreign Trade Statistics API ('ComexStat') | 0.4.0 | 489 |
Últimas versiones
- ibger versión 0.2.1 publicada (0.2.0)
- foresightr Publicado no CRAN (versão 0.1.1)
- fieldopt-core versión 0.10.0 publicada (0.9.1)
- collect-settings versión 0.1.3 publicada (0.1.2)
- collect-settings versión 0.1.3 publicada (0.1.2)
- fieldopt-core versión 0.9.1 publicada (0.8.1)
Proyectos
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areaframe: un motor de marcos de área
Plataforma web para muestreo por áreas en la tradición de la FAO, que reescribe la herramienta anterior del laboratorio en R/Shiny. Construye mallas de segmentos sobre cualquier región (GADM niveles 0 a 2), admite diseños probabilísticos (aleatorio simple, sistemático, estratificado con asignaciones de Neyman, Bethel y Kish, PPT, LPM espacialmente balanceado y método del cubo), enriquece los segmentos con la cobertura del suelo ESA WorldCover, recoge clasificación colaborativa de puntos y calcula estimaciones de Horvitz-Thompson, Hájek y calibradas con intervalos de confianza.
Desde 2026. André Leite, Cristiano Ferraz, Raydonal Ospina
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Marcos maestros de muestreo para estadísticas agropecuarias
Estudios analíticos y simulación computacional de la construcción y el uso de marcos maestros de muestreo para la producción de estadísticas agropecuarias y rurales, combinando marcos de área y de lista.
Desde 2016. Cristiano Ferraz, André Leite, Raydonal Ospina
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Software para diseño muestral y recolección de datos en campo
Herramientas libres que apoyan la selección de muestras, la asignación de encuestadores, la recolección con dispositivos móviles y el control de calidad de encuestas agropecuarias. Publicadas como paquetes R y como la plataforma de encuesta usada en campo.
Desde 2016. André Leite, Cristiano Ferraz
Trabaje con nosotros
Estudiantes interesados en muestreo, computación para encuestas o estadística agropecuaria pueden ingresar por el Programa de Posgrado en Estadística de la UFPE o por un proyecto de iniciación científica. Oficinas de estadística y grupos de investigación que busquen colaboración en encuestas o software pueden escribir a contact@castlab.org.