<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<b><font color="#ff0000"><i>05 de março</i></font></b>) o ciclo de Seminários do <i><font color="#0b5394"><b>Departamento de Estatística da UFMG</b></font></i> terá duas apresentações: Márcio A. F. Rodrigues (<b><i><font color="#ff0000">às 13:30hs</font></i></b>) e Larissa N. A. Martins (<font color="#ff0000"><i><b>às 14:30hs</b></i></font>).<br><br>Márcio e Larissa são alunos do Programa de Doutorado em Estatística da UFMG.<br><br>Os seminários serão transmitidos ao vivo (a partir de 13:30hs) pelo canal do Youtube "<i>Vídeo Conferência do DEST</i>":<br><br><a href="https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w" target="_blank">https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w</a><br><br>Att,<br>Vinícius<br><br><br><b>********** Seminário 1 às 13:30hs **********</b><br><br>Márcio Augusto Ferreira Rodrigues (Doutorando em Estatística, DEST/UFMG)<br>Orientador: Enrico A. Colosimo.<br><br><b>Semiparametric regression analysis of interval-censored competing risks data.</b><br><i>Lu Mao, Dan-Yu Lin and Donglin Zeng</i>.<br><br>Interval-censored competing risks data arise when each study subject may experience an event or failure from one of several causes and the failure time is not observed directly but rather is known to lie in an interval between two examinations. We formulate the effects of possibly time-varying (external) covariates on the cumulative incidence or sub-distribution function of competing risks (i.e., the marginal probability of failure from a specific cause) through a broad class of semiparametric regression models that captures both proportional and non-proportional hazards structures for the sub-distribution. We allow each subject to have an arbitrary number of examinations and accommodate missing information on the cause of failure. We consider nonparametric maximum likelihood estimation and devise a fast and stable EM-type algorithm for its computation. We then establish the consistency, asymptotic normality, and semiparametric efficiency of the resulting estimators for the regression parameters by appealing to modern empirical process theory. In addition, we show through extensive simulation studies that the proposed methods perform well in realistic situations. Finally, we provide an application to a study on HIV-1 infection with different viral subtypes.<br><br><br><b>********** Seminário 2 às 14:30hs **********</b><br><br>Larissa Natany Almeida Martins (Doutoranda em Estatística, DEST/UFMG)<br>Orientadores: Flávio B. Gonçalves e Thaís Paiva.<br><br><b>A Bayesian network approach for population synthesis.</b><br><i>Lijun Sun and Alexander Erath.</i><br><br>Agent-based micro-simulation models require a complete list of agents with detailed demographic/socioeconomic information for the purpose of behavior modeling and simulation. This paper introduces a new alternative for population synthesis based on Bayesian networks. A Bayesian network is a graphical representation of a joint probability distribution, encoding probabilistic relationships among a set of variables in an efficient way. Similar to the previously developed probabilistic approach, in this paper, we consider the population synthesis problem to be the inference of a joint probability distribution. In this sense, the Bayesian network model becomes an efficient tool that allows us to compactly represent/reproduce the structure of the population system and preserve privacy and confidentiality in the meanwhile. We demonstrate and assess the performance of this approach in generating synthetic population for Singapore, by using the Household Interview Travel Survey (HITS) data as the known test population. Our results show that the introduced Bayesian network approach is powerful in characterizing the underlying joint distribution, and meanwhile the overfitting of data can be avoided as much as possible.<br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i><font color="#999999">Vinícius D. Mayrink</font></i><div><i><font color="#999999">Professor Associado - Departamento de Estatística</font></i></div><div><i><font color="#999999">ICEx, Universidade Federal de Minas Gerais<br></font></i></div></div></div></div></div></div>