<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:arial,sans-serif;font-size:small"><div class="gmail_default">THE LAST BUT NOT THE LEAST.</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Prezados(as) </div><div class="gmail_default">último seminário deste ano 2020, inesquecível por diversas razões. Como sempre  ocorrerá às 13hs, <b>16/12/2020</b>. Os links para este seminário e a gravação do anterior (google meet e youtube) estão abaixo. Desta vez teremos como palestrante, <font color="#0000ff"><b>Prof. Rafael Izbicki, UFSCAR</b></font>. Os interessados(as) sejam bem vindos.</div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default"><font color="#ff0000"><b>Webinar 16/12/2020</b></font>: <a href="https://meet.google.com/bzx-pbva-imx" target="_blank">https://meet.google.com/bzx-pbva-imx</a><br></div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default">Título: Confidence Sets and Hypothesis Testing in a Likelihood-Free Inference Setting<div><br>Abstract: Parameter estimation, statistical tests and confidence sets are the cornerstones of classical statistics that allow scientists to make inferences about the underlying process that generated the observed data. A key question is whether one can still construct hypothesis tests and confidence sets with proper coverage and high power in a so-called likelihood-free inference (LFI) setting, where the likelihood is not explicitly known but one can forward-simulate observable data according to a stochastic model. In this paper, we present ACORE (Approximate Computation via Odds Ratio Estimation), a frequentist approach to LFI that first formulates the classical likelihood ratio test (LRT) as a parametrized classification problem, and then uses the equivalence of tests and confidence sets to build confidence regions for parameters of interest. We also present a goodness-of-fit test for checking whether the constructed tests and confidence regions are valid. ACORE is based on the key observation that the LRT statistic, the rejection probability of the test, and the coverage of the confidence set are conditional distribution functions which often vary smoothly as a function of the parameters of interest. Hence, instead of relying solely on samples simulated at fixed parameter settings (as is the convention in standard Monte Carlo solutions), one can leverage machine learning tools and data simulated in the neighborhood of a parameter to improve estimates of quantities of interest. We demonstrate the efficacy of ACORE with both theoretical and empirical results.<div><br style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"></div></div></div><div class="gmail_default"><font color="#0000ff">webina</font>r 9/12/2020: <a href="https://youtu.be/l8sM9HCxGoE" target="_blank" style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif">https://youtu.be/l8sM9HCxGoE</a></div><font color="#888888" style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif"><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></font></div><br clear="all"><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>