[ABE-L] Ciclo de Seminarios PPGEst-UFRGS ( Laís Helen Loose - UFSM - 11/07 às 13:30)

[RENATA ROJAS GUERRA]

Prezados,

Temos o prazer de convidar a todos para mais uma palestra do Ciclo de
Seminários 2023 do Programa de Pós-Graduação em Estatística da UFRGS
(PPGEst-UFRGS)!
Informações abaixo:

*Palestrante:* Profa. Dra. Laís Helen Loose (UFSM)

*Data:* 11 de julho de 2023 (terça-feira)
*Horário:* 13h30min às 14h45min
*Link:* mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest

*Título:* Modelagem de dados no intervalo unitário inflacionado: uma
proposta utilizando a distribuição Gompertz Unitária

Resumo: Em diversas situações práticas podemos estar interessados em
modelar dados restritos ao intervalo (0, 1). Nos últimos anos novas
distribuições de probabilidade e modelos de regressão foram propostas no
contexto de dados unitários. No entanto, em dados do tipo taxas e
proporções, valores zeros e/ou uns podem ser frequentemente observados. A
distribuição Gompertz unitária foi proposta por Mazucheli, Menezes, Dey
(2019) e é adequada para modelagem de dados contínuos e restritos ao
intervalo unitário, porém, quando os dados incluem zeros e/ou uns o uso
desta proposta não é adequado. Neste sentido, com o objetivo de
possibilitar a modelagem de dados inflacionados utilizando a distribuição
Gompertz unitária, inicialmente propomos a reparametrização da distribuição
e a partir dessa reparametrização a distribuição Gompertz unitária
inflacionada. Também propomos a modelagem de quantis e do parâmetro de
inflação por meio de estruturas de regressão. Sugerimos o uso dos
estimadores de máxima verossimilhança para a realização de inferências nos
modelos propostos. Avaliamos o desempenho dos estimadores via simulações de
Monte Carlo em amostras finitas. Ainda, desenvolvemos uma aplicação do
modelo Gompertz unitário inflacionado aos dados de Taxa de cobertura de
coleta de resíduos sólidos domiciliares do ano de 2021 nos municípios do
estado do Rio Grande do Sul. Este é um trabalho em conjunto com Bruna
Freitas dos Santos.

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Att,
-- 
*Profa. Dra. Renata Rojas GuerraDepartamento de EstatísticaUniversidade
Federal de Santa Maria*
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