<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style=""><div style=""><font face="arial, sans-serif">Prezados(as)</font></div><div style=""><font face="arial, sans-serif">Gostaria de convidá-los(as) a assistir mais um seminário em Análise de Dados em Alta Dimensão. Ocorrerá às 13hs, 02/12/2020. Os links para este seminário e a gravação do anterior (google meet e youtube) estão abaixo. Desta vez teremos como palestrante, Alex <span style="color:rgb(32,33,36);letter-spacing:0.2px;white-space:nowrap">Rodrigo dos Santos Sousa. IME-USP</span>.</font></div><div style=""><font face="arial, sans-serif">abs.</font></div></div><font face="arial, sans-serif"><br clear="all"></font><div><div class="gmail_default" style=""><font face="arial, sans-serif"><font color="#ff0000">Webinar 2/12/2020</font>: <a href="https://meet.google.com/bzx-pbva-imx">https://meet.google.com/bzx-pbva-imx</a></font></div><div class="gmail_default" style="">
        
        

<p class="gmail-western" align="left" style="margin-bottom:0in;line-height:100%;direction:ltr;color:rgb(0,0,0);background:transparent"><font face="arial, sans-serif"> <span style="color:rgb(34,34,34)">Model selection criteria for regression models with</span></font></p><font face="arial, sans-serif">splines and the automatic localization of knots</font><p class="gmail-western" align="left" style="margin-bottom:0in;line-height:100%;direction:ltr;color:rgb(0,0,0);background:transparent"><font face="arial, sans-serif">Alex Rodrigo dos S. Sousa</font></p>
<p class="gmail-western" align="left" style="margin-bottom:0in;line-height:100%;direction:ltr;color:rgb(0,0,0);background:transparent"><font face="arial, sans-serif">
Department of Statistics, University of Sao Paulo, Brazil</font></p>
<p class="gmail-western" align="left" style="margin-bottom:0in;line-height:100%;direction:ltr;color:rgb(0,0,0);background:transparent"><font face="arial, sans-serif">
Joint work with Florencia Leonardi and Magno Severino from University
of Sao Paulo.</font></p>
<p class="gmail-western" align="left" style="margin-bottom:0in;line-height:100%;direction:ltr;color:rgb(0,0,0);background:transparent">
<font face="arial, sans-serif"><br>

</font></p>
<p class="gmail-western" align="left" style="margin-bottom:0in;line-height:100%;direction:ltr;color:rgb(0,0,0);background:transparent"><font face="arial, sans-serif">
One Model selection criteria for regression models with</font></p>
<p class="gmail-western" align="left" style="margin-bottom:0in;line-height:100%;direction:ltr;color:rgb(0,0,0);background:transparent"><font face="arial, sans-serif">
splines and the automatic localization of knots of the main issues in
spline regression is the selection of the number and positions </font><span style="font-family:arial,sans-serif;background-color:transparent">of internal knots. In data analysis, wrong specification of the knots
can cause a high </span><span style="font-family:arial,sans-serif;background-color:transparent">impact on the spline regression performance and few studies in the
literature provide </span><span style="font-family:arial,sans-serif;background-color:transparent">some systematic method to overcome this difficulty. </span><span style="font-family:arial,sans-serif;background-color:transparent">In this work we propose a model selection approach to fit a
regression model using splines </span><span style="font-family:arial,sans-serif;background-color:transparent">with a variable number of knots. We introduce a penalized criterion
to estimate the </span><span style="font-family:arial,sans-serif;background-color:transparent">number and the position of the knots where to anchor the splines
basis. The penalty </span><span style="font-family:arial,sans-serif;background-color:transparent">involves the number of segments on domain determined by the knots and
plays the role </span><span style="font-family:arial,sans-serif;background-color:transparent">of avoiding a high number of knots and consequently to overfit the
data. The method is </span><span style="font-family:arial,sans-serif;background-color:transparent">evaluated on simulated data and applied to covid-19 daily reported
cases for short-term </span><span style="font-family:arial,sans-serif;background-color:transparent">prediction.</span></p>
<p class="gmail-western" align="left" style="margin-bottom:0in;line-height:100%;font-family:"Liberation Serif","Times New Roman",serif;font-size:12pt;direction:ltr;color:rgb(0,0,0);background:transparent">
<br>

</p></div><div class="gmail_default" style="font-family:arial,sans-serif;font-size:small">webinar 25/11/2020: <a href="https://youtu.be/jxyn8mqVqCw">https://youtu.be/jxyn8mqVqCw</a></div><br></div><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div>Ronaldo Dias, Ph.D.</div>Professor<div>Dept. of Statistics-IMECC, UNICAMP</div><div><a href="http://www.ime.unicamp.br/~dias" target="_blank">www.ime.unicamp.br/~dias</a></div><div><br></div></div></div></div></div></div></div>