[ABE-L] ÔMEGA TALKS-RBRas-UFPR-Dia 28/06-Deoclécio Jardim Amorim

[Vera Tomazella]

Bom dia
 Lembrando que hoje teremos a Palestra do  *Deoclécio Jardim Amorim*

Abs
Vera
Em seg., 26 de jun. de 2023 às 15:49, Vera Tomazella <vera em ufscar.br>
escreveu:

> Dando continuação à colaboração entre as Ômega talks, da UFPR, e a RBras,
> temos o prazer de anunciar a palestra de *Deoclécio Jardim Amorim*, *no* *dia
> 28* *de junho* *de 2023, às 19h00*, com o título "*combTMB: um pacote R
> para ajuste de modelos a dados longitudinais e superdispersos"* resumo e
> biografia abaixo.
>
>
>
> O link para transmissão no youtube da RBRAS é:
>
> https://www.youtube.com/watch?v=0WXP13se5Wk
>
>
>
> *R**esumo:*
>
> A classe dos modelos combinados (MC) pode ser usada para modelar
> superdispersão e correlação em dados não normais medidos no contexto
> longitudinal ou hierárquico. O MC tem como característica o uso de dois
> conjuntos de efeitos aleatórios para capturar a superdispersão e
> correlação. Por exemplo, no contexto de dados de contagem, o MC reduz-se,
> naturalmente, ao modelo Poisson-normal, uma instância do modelo linear
> generalizado misto, e, também, reduz-se ao modelo binomial negativo na
> ausência de correlação. Apesar da flexibilidade de modelagem oferecida, os
> MCs ainda não possuem uma ferramenta computacional padronizada no software
> de código-aberto R. Em função disso foi desenvolvido o pacote *combTMB*,
> que fornece a classe dos MCs no sistema R para computação estatística. O
> método de estimação dos parâmetros é por máxima verossimilhança, usando
> como ferramenta o “Template Model Builder” (*TMB*). A teoria e a
> estrutura de modelagem são brevemente delineadas, além de apresentar alguns
> detalhes de implementação e suas principais características. As
> funcionalidades do pacote são ilustradas com duas aplicações em dados na
> forma de contagens e de proporções. Em geral, as características mais
> atraentes são a combinação de velocidade e uma interface flexível e
> familiar aos usuários de *glm()* e *lme4.*
>
>
> *Breve biografia:* Graduado em Engenharia Agronômica pela Universidade
> Federal do Maranhão (2016). Mestre em Agronomia (Agricultura) pela
> Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" (2019). Doutor em
> Estatística e Experimentação Agronômica da ESALQ/USP. Tem experiência na
> área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Probabilidade e
> Estatística Aplicadas, atuando, principalmente, em modelos lineares
> generalizados e extensões.
>
>
>
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> Estão todos convidados!
>
> Abraços
>
> Vera Tomazella
>
>
>
>
>
>
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