<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">18 de junho, às 13:30h</font></i>) o ciclo de Seminários do <i><b>Departamento de Estatística da UFMG</b></i> terá a apresentação de <b>Eduardo Fonseca Mendes</b>. <br><br>Eduardo é professor da EMAp - FGV (Rio de Janeiro). Ele desenvolve pesquisa em Machine Learning, Métodos de simulação Monte Carlo e Econometria teórica.<br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube <i>"<a href="https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w">Seminários DEST - UFMG</a>".</i><br><br>Att,<br>Vinícius Mayrink<br><br><b>********** Título e Resumo **********<br></b><br>Eduardo Fonseca Mendes (EMAp - FGV, Rio de Janeiro).<br><br><i><u>Sparsity dependent generalized information criteria for regularized m-estimadors. </u></i><br><br>Regularized M-estimators are widely used due to their ability to recover a low-dimensional model in high-dimensional scenarios. Some recent efforts on this subject focused on creating a unified framework for establishing oracle bounds, and deriving conditions for support recovery. Under this same framework, we propose a new Generalized Information Criteria that takes into consideration the sparsity pattern one wishes to recover. We obtain sufficient conditions for model selection consistency of the GIC and path consistency of regularized m-estimators. In other words, we show that under conditions on the penalty function, one may use the GIC for selecting the regularization parameter in a way that the sequence of model subspaces contains the true model with probability converging to one. This allows practical use of the GIC for model selection in high-dimensional scenarios. We illustrate those conditions on examples including LASSO regression and group sparse generalized linear regression.<br clear="all"><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" 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>