<div dir="ltr"><div><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_-419785117217811706gmail-m_-521651387273913443gmail-m_-8152753869139253355gmail-m_-5726069249561388343gmail-m_-1039247224609206762gmail-m_6284964338369420402gmail-m_-6257645238032018263gmail-m_-5378602272881849176gmail-m_8250150167311829629gmail-m_4401263143051372013gmail-:14x" style="direction:ltr;margin:8px 0px 0px;padding:0px"><div id="gmail-m_-419785117217811706gmail-m_-521651387273913443gmail-m_-8152753869139253355gmail-m_-5726069249561388343gmail-m_-1039247224609206762gmail-m_6284964338369420402gmail-m_-6257645238032018263gmail-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>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, 03/03/21, às 15:30</b>, teremos a <span class="gmail-il">palestra</span> da professora do nosso programa <span class="gmail-il">de</span> pós-graduação:</div><div><br></div><div><span style="line-height:24px;margin:0px"><b>Viviana das Graças Ribeiro Lobo (DME - UFRJ)</b></span></div></div></div></div></div></div><div><br></div><div><b style="font-family:arial,sans-serif">Título: </b><font face="arial, sans-serif" style="">Dynamical non-Gaussian modelling of spatial processes</font><br></div><div><br></div><div><b style="font-family:arial,sans-serif">Resumo: </b><span style="text-align:justify"><font face="arial, sans-serif" style="">Spatio-temporal processes in environmental applications are often assumed to follow Gaussian models, under or not particular transformations. However, heterogeneity in space and time may have patterns that are not accommodated by transforming the data in question. In such scenario, modelling the variance is paramount. The methodology presented in this paper adds flexibility to the usual Dynamical Gaussian model by defining the studied process as a scale mixture between a Gaussian process and Log-Gaussian one. The scale is represented by a process varying smoothly over space and time. State-space equations drive the dynamics over time for both response and variance processes resulting in a more computationally efficient estimation and prediction. Two applications are presented. The first one models the maximum temperature in the Spanish Basque Country and the following one models ozone levels in the UK dataset. They illustrate the effectiveness of our proposal in modelling varying variances over both time and space.</font></span><span style="font-family:arial,sans-serif;text-align:justify">Jointly with: Thais C. O. Fonseca (DME/UFRJ, Brazil) and Alexandra M. Schmidt (McGill University, Canada)</span></div><div><br></div><div><div><div id="gmail-m_-419785117217811706gmail-m_-521651387273913443gmail-m_-8152753869139253355gmail-m_-5726069249561388343gmail-m_-1039247224609206762gmail-m_6284964338369420402gmail-m_-6257645238032018263gmail-m_-5378602272881849176gmail-m_8250150167311829629gmail-m_4401263143051372013gmail-:14x" style="direction:ltr;margin:8px 0px 0px;padding:0px"><div id="gmail-m_-419785117217811706gmail-m_-521651387273913443gmail-m_-8152753869139253355gmail-m_-5726069249561388343gmail-m_-1039247224609206762gmail-m_6284964338369420402gmail-m_-6257645238032018263gmail-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><div><div>A <span class="gmail-il">palestra</span> ocorrerá remotamente, via Google Meets. Segue o<b> link para o acesso</b> a sala (atenção link novo): <a href="http://meet.google.com/efq-mzpm-hev" rel="noreferrer noopener" target="_blank">https://meet.google.com/efq-mzpm-hev</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 site  <a href="http://www.dme.ufrj.br/?page_id=3037" target="_blank">http://www.dme.ufrj.br/?page_id=3037</a>. 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>!</div></div></div></div></div></div><font color="#888888"><font color="#888888"><font color="#888888"><div><br></div></font></font></font><div>Atenciosamente,</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>