<div dir="ltr">Prezados,<br><br>Temos o prazer de convidar a todos para mais um seminário do Ciclo de Seminários 2021 do Programa de Pós-Graduação em Estatística da UFRGS (PPGEst-UFRGS). Informações abaixo: <br><br><b>Evento:</b> Ciclo de Seminários 2021 do PPGEst-UFRGS  <br><br><b>Palestrante:</b> Dr. Eduardo Horta (PPGEst-UFRGS)<br><br><b>Título:</b> Smoothing Quantile Regressions<br><br><b>Resumo:</b> We propose to smooth the objective function, rather than only the indicator on the check function, in a linear quantile regression context. Not only does the resulting smoothed quantile regression estimator yield a lower mean squared error and a more accurate Bahadur–Kiefer representation than the standard estimator, but it is also asymptotically differentiable. We exploit the latter to propose a quantile density estimator that does not suffer from the curse of dimensionality. This means estimating the conditional density function without worrying about the dimension of the covariate vector. It also allows for two-stage efficient quantile regression estimation. Our asymptotic theory holds uniformly with respect to the bandwidth and quantile level. Finally, we propose a rule of thumb for choosing the smoothing bandwidth that should approximate well the optimal bandwidth. Simulations confirm that our smoothed quantile regression estimator indeed performs very well in finite samples.<br><br><b>Data:</b> 27 de setembro de 2021 (segunda-feira)<br><br><b>Horário:</b> 14h00 às 15:20 (60 min de apresentação e 20 min para perguntas)<br><br><b>Local:</b> Ambiente virtual Mconf. Link: <a href="https://mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest">https://mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest</a><br><br><b>Moderador:</b> Prof. Fábio Bayer (PPGEst-UFRGS e UFSM)<br><br>Contamos com a presença de todos.<br><br>PPGEst-UFRGS<div><br clear="all"><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature">Fábio Bayer<br><br><br>"A big computer, a complex algorithm and a long time does not equal science." Robert Gentleman</div></div></div></div>