<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_8250150167311829629gmail-m_4401263143051372013gmail-:14x" style="direction:ltr;margin:8px 0px 0px;padding:0px"><div id="gmail-m_8250150167311829629gmail-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> <span class="gmail-il">de</span> <span class="gmail-il">Palestras</span> do Programa <span class="gmail-il">de</span> Pós-Graduação em Estatística do IM-UFRJ, <b>na próxima 4a feira, 09/12/20, às 15:30</b>, teremos a <span class="gmail-il">palestra</span> da professora:</div><div><br></div><div><span class="gmail-ui--toggle-title-text gmail-heading" style="line-height:24px;margin:0px"><b>Rosangela H. Loschi (UFMG)</b></span></div><div><b><br></b></div><div><font face="arial, sans-serif"><b>Título: </b>Semi-parametric Bayesian models for heterogeneous degradation data: An application to Laser data</font><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div></div><div><div><div><font face="arial, sans-serif"><b>Resumo: </b> Degradation data are considered to make reliability assessments in highly reliable systems. The class of general path models is a  popular tool to approach degradation data. In this class of models, the random effects correlate the degradation measures in each device. Random effects are interpreted in terms of the degradation rates, which facilitates the specification of their prior distribution.  The usual approaches assume that the devices under test come from a homogeneous population.  This assumption is strong, mainly,  if the variability in the manufacturing process is high or there are no guarantees that the devices work on similar conditions. To account for heterogeneous degradation data, we develop semi-parametric degradation models based on the Dirichlet process mixture of both, normal and skew-normal distributions.  The proposed model accommodates different shapes for the degradation rate distribution and also allows the estimation of the number of populations involved in the study.  We prove that the proposed model also imposes heterogeneity in the lifetime data. We introduce a method to build the prior distributions which adapt previous approaches to the context in which mixture models fit latent variables.  We carry out simulation studies and data analysis to show the flexibility of the proposed model in modeling skewness, heavy tail and multi-modal behavior of the random effects.  Results show that the proposed models are competitive approaches to analyze degradation data. <span style="white-space:pre-wrap">Joint work with </span>Cristiano C. Santos.</font></div><div><br></div><div>------<br></div><div><br></div><div>A <span class="gmail-il">palestra</span> 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 <span class="gmail-il">de</span> 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 <span class="gmail-il">de</span> vocês. </p><div><div>Acompanhem a atualização da programação do nosso <span class="gmail-il">ciclo</span> <span class="gmail-il">de</span> <span class="gmail-il">palestras</span> 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> <span class="gmail-il">de</span> <span class="gmail-il">Palestras</span>. Para ver <span class="gmail-il">palestras</span> 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> <span class="gmail-il">de</span> <span class="gmail-il">Palestras</span> Estatística UFRJ </a>!<br></div><p>Atenciosamente,</p></div></div></div></div></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>