[ABE-L] Fwd: seminário, amanhã, 29/11 - Mariana Motta, presencial

[Clarice Garcia Borges Demetrio]

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From: Clarice Garcia Borges Demetrio <clarice.demetrio em usp.br>
Date: Tue, Nov 28, 2023 at 9:10 AM
Subject: seminário, amanhã, 29/11 - Mariana Motta, presencial
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Cc: Mariana Rodrigues Motta <marirm em unicamp.br>


29/11, 14h

Presencial

Mariana Rodrigues-Motta (UNICAMP)

 (Lab A)

Bayesian Analysis of Nonnegative Data Using Dependency-Extended Two-Part
Models


*Data/Horário:* 29/11, 14h – Presencial (português)

*Palestrante: *Mariana Rodrigues-Motta

*Título: *Bayesian Analysis of Nonnegative Data Using Dependency-Extended
Two-Part Models



*Resumo:*

Mariana Rodrigues-Motta and Johannes Forkman

This study is motivated by the challenge of analysing an agricultural field
experiment with observations that are positive on a continuous scale or
zero. Such data can be analysed using two-part models, where the
distribution is a mixture of a positive distribution and a Bernoulli
distribution. However, traditional two-part models do not include any
dependencies between the two parts of the model. Since the probability of
zero is anticipated to be high when the expected value of the positive part
is low, and the other way around, this article introduces
dependency-extended two-part models. In addition, these extensions allow
for modelling the median instead of the mean, which has advantages when
distributions are skewed. The motivating example is an incomplete block
trial comparing ten treatments against weed. Gamma and lognormal
distributions were used for the positive response, although any density on
the support of real numbers can be accommodated. In a cross-validation
study, the proposed new models were compared with each other and with a
baseline model without dependencies. Model performance and sensitivity to
choice of priors were investigated through simulation. A
dependency-extended two-part model for the median of the lognormal
distribution performed best with regard to mean square error in prediction.
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