<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">Prezados,</span><br></div><div><div id="gmail-m_-2333261182738424573gmail-m_-5378602272881849176gmail-m_8250150167311829629gmail-m_4401263143051372013gmail-:14x" style="direction:ltr;margin:8px 0px 0px;padding:0px"><div id="gmail-m_-2333261182738424573gmail-m_-5378602272881849176gmail-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>passando apenas para lembrar que, <b>na próxima 4a feira, 16/12/20, às 15:30</b>, teremos a palestra do professor:</div><div><br></div><div><b><span class="gmail-il">Giovani</span> L. Silva (Universidade de Lisboa) </b> <br></div><div><b><br></b></div><div><font face="arial, sans-serif"><b>Título: </b></font>Bayesian Structured Additive Models: An application to car insurance data<div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div></div><div><div><div><font face="arial, sans-serif"><b>Resumo: </b> </font>This work was motivated by a car insurance study, comprising policies registered in Portugal mainland from 2011 to 2013, and involving some particularities, namely missing values and excess of zeros in the data set. It aims to analyse how claim frequency is influenced by policy risk factors in a car insurance application. Hence, risk profiles can be defined in order to apply adequate insurance premiums for policyholders and reduce monetary losses in insurance companies. The methodology is based on Structured Additive Models by using Bayesian approach via Markov chain Monte Carlo methods. Model selection suggested better fitting for zero-inflated negative binomial models, which were used for estimation of actuarial quantities of interest. Joint work with João Góis.</div><div style="outline:none;padding:10px 0px;width:22px;margin:2px 0px 0px">-----<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 ciclo 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 Ciclo de Palestras. Para ver palestras anteriores, se inscreva no nosso canal <a href="https://www.youtube.com/channel/UCoLTqHW20Ne1qFYL2xYJOcg/featured" rel="noreferrer" target="_blank">Ciclo 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>