[ABE-L] Ciclo de Seminarios PPGEst-UFRGS (Silvia Ferrari - IME, USP - 20/06 às 13:30)

[RENATA ROJAS GUERRA]

Lembrando que o título correto é "Robust beta regression through the logit
transformation", conforme imagem abaixo.

[image: card-profa-silvia-ferrari.jpeg]

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

Em ter., 20 de jun. de 2023 às 15:58, RENATA ROJAS GUERRA <
renata.r.guerra em ufsm.br> escreveu:

> Prezados,
>
> Envio esta mensagem para reforçar o convite do Seminário do
> PPGEst/UFRGS, o qual ocorrerá hoje às 13:30.
>
> Att,
> --
> *Profa. Dra. Renata Rojas GuerraDepartamento de EstatísticaUniversidade
> Federal de Santa Maria*
>
> Em seg., 19 de jun. de 2023 14:56, RENATA ROJAS GUERRA <
> renata.r.guerra em ufsm.br> escreveu:
>
>> Prezados,
>>
>> Temos o prazer de convidar a todos para o segundo seminário do Programa
>> de Pós-Graduação em Estatística da UFRGS (PPGEst-UFRGS)!
>> Informações abaixo:
>>
>> *Palestrante:* Silvia L. P. Ferrari (IME, USP)
>> *Data:* 20 de junho de 2023 (terça-feira) às 13h30min.
>> *Link:* mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest
>>
>> *Título:* Building non-separable spatio-temporal models
>>
>> *Resumo:* Beta regression models are employed to model continuous
>> response variables in the unit interval, like rates, percentages, or
>> proportions. Their applications rise in sev- eral areas, such as medicine,
>> environment research, finance, and natural sciences. The maximum likelihood
>> estimation is widely used to make inferences for the parameters.
>> Nonetheless, it is well-known that the maximum likelihood-based inference
>> suffers from the lack of robustness in the presence of outliers. Such a
>> case can bring severe bias and misleading conclusions. Recently, robust
>> estimators for beta regression models were presented in the literature.
>> However, these estimators require non-trivial restrictions in the parameter
>> space, which limit their application. This paper develops new robust
>> estimators that overcome this drawback. Their asymptotic and robustness
>> properties are studied, and robust Wald-type tests are introduced.
>> Simulation results evidence the merits of the new robust estimators.
>> Inference and diagnostics using the new estimators are illustrated in an
>> application to health insurance coverage data.
>>
>>
>>
>> Abraços,
>>
>
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Tipo: image/jpeg
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