<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">29 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>Caio L. N. Azevedo</b>.<br><br>Caio é professor do Departamento de Estatística da Unicamp e obteve o grau de Doutor em Estatística pela USP (com período sanduíche na University of Twente - Holanda). Algumas de suas áreas de pesquisa são: Teoria da resposta ao item, Modelagem multinível, Inferência Bayesiana, Dados longitudinais, Métodos numéricos para estimação, Qualidade de ajuste, Seleção de modelos, Métodos de diagnóstico, Regressão não-Gaussiana.<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>Caio Lucidius Naberezny Azevedo (Departamento de Estatística, Unicamp).<br><br><i>Bayesian longitudinal item response modeling with multivariate asymmetric serial dependencies.</i><br><br>It is usually impossible to impose experimental conditions in large-scale longitudinal (observational) studies in education. This increases the risk of bias due to for instance unobserved heterogeneity, missing background variables, and dropouts. A flexible statistical model is required for the nature of the observational assessment data and to account for the unexplained heterogeneity. A general class of longitudinal item response theory (IRT) models is proposed, where growth in performance can be monitored using a skewed multivariate normal distribution for the latent variables. Change in performance and unexplained heterogeneity is addressed through structured covariance patterns and skewed multivariate latent variable distributions. The Cholesky decomposition of the covariance matrix is considered to model the dependence structure. A novel multivariate skewnormal distribution is defined by the antedependence model with centered skew-normal distributed errors. A hybrid MCMC approach is developed for parameter estimation, model-fit assessment, and model comparison. Results of simulation studies show good parameter recovery. A longitudinal assessment study by the Brazilian federal government is considered to show the performance of the general LIRT model. Joint work with: José Roberto S. Santos (Department of Statistics and Applied Mathematics, Federal University of Ceará - Brazil) and Jean-Paul Fox (Department of Research Methodology, Measurement and Data Analysis, University of Twente - Netherlands).<br clear="all"><div><br></div>--<br><div dir="ltr" class="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 dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"></div></div></div></div></div></div></div>