<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">22 de outubro</font></i>, às <i><font color="#ff0000">13:30h</font></i>) o ciclo de Seminários do <i>Departamento de Estatística da UFMG</i> terá a apresentação de <b>Wagner H. Bonat</b>.<br><br>Wagner é professor do Departamento de Estatística da UFPR e obteve o grau de Doutor em Matemática e Ciência da Computação pela <i>University of Southern Denmark</i> (Dinamarca). Suas principais áreas de pesquisa são: modelos multivariados, estimação de funções, matemática estatística, modelos lineares generalizados, estatística computacional e a linguagem R. Um foco do seu trabalho é estender a classe de modelos lineares generalizados para lidar com múltiplas variáveis respostas.<br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "<a href="https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w">Seminários DEST - UFMG</a>".<br><br>Att,<br>Vinícius Mayrink<br><br><b>********** Título e Resumo **********</b><br><br>Wagner Hugo Bonat (Departamento de Estatística, UFPR).<br><br><i>Multivariate covariance generalized linear models with applications in R.</i><br><br>In this talk I will present a recent proposed framework for non-normal multivariate data analysis called multivariate covariance generalized linear models (McGLMs), designed to handle multivariate response variables, along with a wide range of temporal and spatial correlation structures defined in terms of a generalized Kronecker product. The models take non-normality into account in the conventional way by means of a variance function, and the mean structure is modelled by means of a link function and a linear predictor. The covariance structure is modelled by means of a covariance link function combined with a matrix linear predictor involving known matrices. The models are fitted using an efficient Newton scoring algorithm based on quasi-likelihood and Pearson estimating functions, using only second-moment assumptions. McGLMs provide a unified approach to a wide variety of different types of response variables and covariance structures, including multivariate extensions of repeated measures, time series, longitudinal, spatial and spatio-temporal data. Furthermore, I present the computational implementation in R through the package mcglm. Illustrations include mixed models, longitudinal data analysis, spatial models for areal data, models to deal with mixed outcomes and multivariate models for count data using the Poisson-Tweedie distribution.<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>