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 - G Geiza Cristina da 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} } -
Preprint doi:10.17605/osf.io/qr8yu
BibTeX
@misc{felix2026fromvoicetop, title = {From voice to partnership: empowering the public to become partners in health research – a scoping review}, author = {Felix, Jean Bendito and de Araújo Ferreira Jesus, Caline Cristine and Moriyama, Cristina Hamamura and Pereira, Luciana Papaleo and Cavalcante, Luana Alves and Hemilio Fernandes Campos Coelho and Longo, Egmar}, year = {2026}, doi = {10.17605/osf.io/qr8yu}, url = {https://doi.org/10.17605/osf.io/qr8yu} }
| Paquete | Qué hace | Versión | Descargas, 30 días |
|---|---|---|---|
| DT2 | 'DataTables' 2.x for R | 0.1.3 | 544 |
| capesR | Access to CAPES Data | 0.2.0 | 526 |
| datasusr | Fast Access to Brazilian Public Health Data from 'DATASUS' | 0.1.1 | 506 |
| diario | 'R' Interface to the 'Diariodeobras' Application | 0.1.2 | 466 |
| BigDataPE | Secure and Intuitive Access to 'BigDataPE' 'API' Datasets | 0.3.0 | 456 |
| webdav | A Simple Interface for Interacting with 'WebDAV' Servers | 0.2.0 | 452 |
| apifetch | Token-Authenticated REST API Retrieval Toolkit | 0.2.0 | 433 |
| RapidFuzz | String Similarity Computation Using 'RapidFuzz' | 1.1.1 | 415 |
Últimas versiones
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
-
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
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Diseño muestral de la Encuesta Nacional Agropecuaria (PNAGRO)
Propuesta liderada por el CAST Lab, a través de la UFPE y su fundación FADE, para diseñar el plan de muestreo de la nueva Encuesta Nacional Agropecuaria (PNAGRO) del IBGE con marco dual, combinando muestreo de área y de lista, e incluyendo un estudio de campo y talleres de capacitación con técnicos del IBGE. Doce meses de trabajo previstos para 2027, bajo un acuerdo del Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo con el IBGE.
Previsto para 2027. Cristiano Ferraz, André Leite, Raydonal Ospina
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.