<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">30 de julho, às 13:30h</font></i>) o ciclo de Seminários do Departamento de Estatística da UFMG terá a apresentação de <b>Luis Mauricio Castro Cepero</b>. <br><br>Mauricio é Doutor em Estatística pela PUC-Chile e, atualmente, professor da PUC-Chile. Entre 2016 e 2019, ele foi presidente da Sociedade Chilena de Estatística. Suas áreas de pesquisa são: Distribuições assimétricas e de caudas pesadas, dados longitudinais e problemas de identificação.<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 **********</b><br><br>Luis Mauricio Castro Cepero (PUC, Chile)<br><br><i>Modelling point referenced spatial count data: a Poisson process approach</i><br><br>Random fields are useful mathematical tools for representing natural phenomena with complex dependence structures in space and/or time. In particular, the Gaussian random field is commonly used due to its attractive properties and mathematical tractability. However, this assumption seems to be restrictive when dealing with counting data. To deal with this situation, we propose a random field with a Poisson marginal distribution by considering a sequence of independent copies of a random field with an exponential marginal distribution as 'inter-arrival times' in the counting renewal processes framework. Our proposal can be viewed as a spatial generalization of the Poisson process. Unlike the classical hierarchical  Poisson Log-Gaussian model, our proposal generates a (non)-stationary random field that is mean square continuous and with Poisson marginal distributions. For the proposed Poisson spatial random field, analytic expressions for the covariance function and the bivariate distribution are provided. In an extensive simulation study, we investigate the weighted pairwise likelihood as a method for estimating the Poisson random field parameters. Finally, the effectiveness of our methodology is illustrated by an analysis of reindeer pellet-group survey data, where a zero-inflated version of the proposed model is compared with zero-inflated Poisson Log-Gaussian and Poisson Gaussian copula models.<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>