[ABE-L] Fwd: seminário amanhã, 07/06, 14h, online

[Clarice Garcia Borges Demetrio]

---------- Forwarded message ---------
From: Clarice Garcia Borges Demetrio <clarice.demetrio em usp.br>
Date: Tue, Jun 6, 2023 at 6:41 AM
Subject: seminário amanhã, 07/06, 14h, online
To: Allison Queiroz de Oliveira <allisonqueiroz em usp.br>, Andreza Jardelino
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Trentino Silva Lemos <jaquetrentino em usp.br>, Jéssica Zilio <
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Cc: Wagner Hugo Bonat <wbonat em ufpr.br>


Prezados colegas
Se alguém tiver interesse em assistir
o seminário de amanhã, e não recebeu o link
pode nos solicitar

Saudações, Clarice

07/06, 14h

Online

Wagner Hugo Bonat (UFPR)

Multivariate Covariance Generalized Linear Models with applications in R.

*Data/Horário:* 07/06, 14h – Online (português)

*Palestrante:* Wagner Hugo Bonat (UFPR)

*Title:* Multivariate Covariance Generalized Linear Models with
applications in R.

*Summary:*

In this talk I will present a recent proposed framework for non-normal
multivariate data analysis called multivariate covariance generalized
linear models (McGLMs), designed to handle multivariate response variables,
along with a wide range of temporal and spatial correlation structures
defined in terms of a generalized Kronecker product. The models take
non-normality into account in the conventional way by means of a variance
function, and the mean structure is modelled by means of a link function
and a linear predictor. The covariance structure is modelled by means of a
covariance link function combined with a matrix linear predictor involving
known matrices. The models are fitted using an efficient Newton scoring
algorithm based on quasi-likelihood and Pearson estimating functions, using
only second-moment assumptions. McGLMs provide a unified approach to a wide
variety of different types of response variables and covariance structures,
including multivariate extensions of repeated measures, time series,
longitudinal, spatial and spatio-temporal data. Furthermore, I present the
computational implementation in R through the package mcglm. Illustrations
include mixed models, longitudinal data analysis, spatial models for areal
data, models to deal with mixed outcomes and multivariate models for count
data using the Poisson-Tweedie distribution.
-------------- Próxima Parte ----------
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