<div dir="ltr"><div style="padding:20px 0px 0px;font-size:0.875rem;font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif"><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small">Caros redistas,</span><br></div><div><div id="gmail-m_4401263143051372013gmail-:14x" style="direction:ltr;margin:8px 0px 0px;padding:0px"><div id="gmail-m_4401263143051372013gmail-:14y" style="overflow:hidden;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-stretch:normal;line-height:1.5"><div dir="ltr"><div><br>dando continuidade ao <span class="gmail-il">Ciclo</span> de Palestras do Programa de Pós-Graduação em Estatística do IM-UFRJ, <b>na próxima 4a feira, 02/12/20, às 15:30</b>, teremos a palestra do professor:</div><div><br></div><div><span style="line-height:24px;margin:0px"><b>Fernando Ferraz do Nascimento (UFPI)</b></span><br></div><div><b><br></b></div><div><font face="arial, sans-serif"><b>Título: </b> 

<span style="color:rgb(0,0,0)">Bayesian time-varying quantile regression to extremes</span></font><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div></div><div><div><div><font face="arial, sans-serif"><b>Resumo: </b> <span style="color:rgb(28,29,30)">Maximum analysis consists of modeling the maximums of a data set by considering a specific distribution. Extreme value theory (EVT) shows that, for a sufficiently large block size, the maxima distribution is approximated by the generalized extreme value (GEV) distribution. Under EVT, it is important to observe the high quantiles of the distribution. In this sense, quantile regression techniques fit the data analysis of maxima by using the GEV distribution. In this context, this work presents the quantile regression extension for the GEV distribution. In addition, a time‐varying quantile regression model is presented, and the important properties of this approach are displayed. The parameter estimation of these new models is carried out under the Bayesian paradigm. The results of the temperature data and river quota application show the advantage of using this model, which allows us to estimate directly the quantiles as a function of the covariates. This shows which of them influences the occurrence of extreme temperature and the magnitude of this influence.</span></font></div><div><br></div><div>------<br></div><div><br></div><div>A palestra ocorrerá remotamente, via Google Meets. Segue o link para o acesso a sala: <a href="http://meet.google.com/ruv-ruxx-ehg" rel="noreferrer noopener" target="_blank">meet.google.com/ruv-ruxx-ehg</a> . A sala será aberta sempre 10 minutos antes do início de cada sessão.<br></div></div><div></div></div><p align="justify" style="margin-bottom:0.35cm;line-height:14.95px;direction:ltr">Contamos com a presença de vocês. </p><div><div>Acompanhem a atualização da programação do nosso <span class="gmail-il">ciclo</span> de palestras no sitio  <a href="http://www.dme.ufrj.br/" rel="noreferrer noreferrer noreferrer" target="_blank">www.dme.ufrj.br</a> opção Atividades subopção <span class="gmail-il">Ciclo</span> de Palestras. Para ver palestras anteriores, se inscreva no nosso canal <a href="https://www.youtube.com/channel/UCoLTqHW20Ne1qFYL2xYJOcg/featured" rel="noreferrer" target="_blank"><span class="gmail-il">Ciclo</span> de Palestras Estatística UFRJ </a>!<br></div><p>Atenciosamente,</p></div></div></div></div></div><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><i><span style="font-family:arial,sans-serif">Kelly C. M. Gonçalves</span></i></div><div><i><span style="font-family:arial,sans-serif">Professora Adjunta III</span></i></div><div><i><span style="font-family:arial,sans-serif">Departamento de Métodos Estatísticos</span></i></div><div><i><span style="font-family:arial,sans-serif">Universidade Federal do Rio de Janeiro</span></i><br></div></div></div></div>