<div dir="ltr"><span><h3><span style="font-weight:normal"><font size="2">Boa tarde a todos(as),<br><br>Esta
 mensagem é para divulgar a próxima palestra do Ciclo de Seminários do 
PPGE/UFPE, a ser realizada na próxima quarta-feira, 27/10 pelo Google 
Meet. Para mais informação sobre o ciclo consultar o site: <a href="https://sites.google.com/view/seminarios-ppge-ufpe" target="_blank">https://sites.google.com/view/seminarios-ppge-ufpe</a><br><br>Sobre a palestra:</font></span></h3><div><span><span><span><h3><span><strong>Characterizations and Generalizations of the Negative Binomial Distribution</strong></span></h3><h3><span></span></h3><span><span><p><span><b>Data: 27</b></span><span><b>/</b></span><span><b>10/2021 - 16h00 | Link: <span><span><span><span><span><span><span><a href="https://meet.google.com/cwr-oaco-mmk?hs=224" style="color:rgb(34,0,204);white-space:nowrap" target="_blank">meet.google.com/cwr-oaco-mmk</a></span></span></span></span></span></span></span></b></span><span><b> </b></span></p></span></span><span><span><p><span><b>Palestrante</b></span>: <span>Katiane Silva Conceição</span><span> - ICMC/USP</span></p></span></span><span><span><p> <span></span></p></span></span><span><span><p><span></span></p><p><span><b>Resumo:</b></span> <span>In this paper, we give detailed descriptions of the Zero-Modified Negative Binomial distribution for analyzing count data. In particular, we study the characterizations and properties of this distribution, whose main advantage is its flexibility which makes it suitable for modeling a wide range of overdispersed and underdispersed count data (which may or may not be caused by zero-modification, i.e., the inflation or deflation of zeroes), without requiring previous knowledge about any of these inherent data characteristics. We derive maximum likelihood estimation of the model parameters based on positive observations, and evaluate the loss of efficiency by considering this procedure. We illustrate the suitability of this distribution on real data sets with different types of zero-modification.</span></p></span></span><p><span><strong>Keywords:</strong></span><span> Zero-Modified Negative Binomial Distribution; Underdispersion; Zero-Deflated Count Data; Relative Efficiency.</span></p><span><span><p><span></span></p></span></span><span><span><p><span><b>Sobre a palestrante:</b> Bacharel em Estatística pela Universidade Federal da Bahia (2006), bolsista de iniciação científica (CNPq), atuando no Instituto de Saúde Coletiva da UFBA. Mestre em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (2008), bolsista CAPES, com dissertação desenvolvida na área de Modelagem Estatística e Computacional, na qual considerou os seguintes temas: relação espécie-área, diversidade de espécies, modelos estocásticos e  de regressão. Doutora em Estatística pela Universidade Federal de São Carlos (2013), bolsista FAPESP, com tese desenvolvida na área de Inferência e Modelos de Regressão, na qual considerou, principalmente, o tema: Modelos de Regressão para Dados de Contagem. Atualmente é professora doutora da Universidade de São Paulo, campus São Carlos. Pós-Doutorado no Department of Statistics, University of Connecticut, Storrs - CT/USA (Fev/2020-Fev/2021).Áreas de interesse para pesquisas: Distribuição Série de Potência; Modelos de Regressão para Dados de Contagem; Inferência Bayesiana; Estatística Computacional; Estatística Aplicada.  (Fonte: CV Lattes)</span></p></span></span></span></span></span></div><div><span><span><span><p><span><span><span><span><span><span>Favor de avisar a possíveis interessados(as).</span></span></span></span></span></span></p><p><span><span><span><span><span><span><span><span><span><span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></p><p><span><span><span><span><span><span>Um abraço.</span></span></span></span></span></span></p><p><span><span><span><span><span><span>Pablo Rodriguez<br></span></span></span></span></span></span></p></span></span></span></div></span></div>