[ABE-L] Minicurso PIPGEs com Daniel Takahashi: 22/03 às 14hs na UFSCar

[Rafael Izbicki]

Caros,

No dia 22/3 teremos, no CINA-UFSCar, o seguinte minicurso com Daniel
Takahashi (Instituto de Cérebro, UFRN):

*Título: *Modelos de Markov Esparsos para Inferência em Alta Dimensão

*Resumo:* Os modelos Markov de ordem finita são um dos processos
estocásticos mais bem estudados na literatura para modelar sequência de
dados com dependência no tempo.  Apesar da sua generalidade, é rara a sua
aplicação em trabalhos empíricos quando a dependência no passado (ordem da
cadeia de Markov) é grande, embora muitos fenômenos naturais apresentam
dependências distantes no tempo.  Os modelos de Markov de ordem superior
são pouco utilizados porque (1) o número de parâmetros a serem estimados é
muito alto e (2) o tamanho das amostras necessário para estimar cada
parâmetro cresce exponencialmente com a ordem. Neste mini-curso
apresentarei uma subclasse das cadeias de Markov, introduzida por Raftery,
chamada Mixture of Transition Distribution models (MTD) onde o problema (1)
acima é resolvido (parte 1 do mini-curso). Também apresentarei resultados
matemáticos obtidos em conjunto com Guilherme Ost (UFRJ) em que
demonstramos que é possível contornar o problema (2) se os dados são
gerados por MTD esparsos (parte 2 do mini-curso).

14-15h: parte 1
15h00 à 15h30: coffee break
15h30-16h30 parte 2


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          Rafael

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Rafael Izbicki
Assistant Professor | Vice Director of Graduate Studies
Department of Statistics
Federal University of São Carlos (UFSCar)
www.rizbicki.ufscar.br
www.small.ufscar.br
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