<div dir="ltr">
        
        

<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;break-before:page;background:transparent">Dear colleagues,</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
<br>

</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
Welcome to our online seminar that will be on Tuesday (April 19th) at
16:30 (Brasília time).</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
Link:
<a href="https://stream.meet.google.com/stream/6cf7fc13-d32e-44c4-a057-98d476a21ea6" style="color:rgb(0,0,128)">https://stream.meet.google.com/stream/6cf7fc13-d32e-44c4-a057-98d476a21ea6</a></p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
<br>

</p>
<p style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
<font color="#222222"><font face="Arial, sans-serif"><font style="font-size:12pt"><b>Bayesian
Analysis and Variable Selection for Spatial Count Processes with an
Application to Rio de Janeiro Gun Violence Data</b></font></font></font></p>
<h3 class="gmail-western" style="font-family:"Liberation Serif",serif;margin-top:0.25cm;margin-bottom:0.21cm;background:transparent;break-after:avoid"><font face="Arial, sans-serif" style=""><font style="font-weight:normal" size="2"><font color="#202124" style="">Guilherme
Ludwig </font><font color="#202124" style="">(IMECC-UNICAMP)</font><font color="#202124" style="">,
</font>Yuan Wang (Washington State University), Tingjin Chu
(University of Melbourne), Haonan Wang (Colorado State University), e
Jun Zhu (University of Wisconsin-Madison). </font></font>
</h3>
<p style="margin-bottom:0cm;line-height:115%;background:transparent">Statistical analysis has been
successfully applied to crime data for identification of crime hot
spots and prediction of future crimes. In this paper, our main
objective is to identify key factors for gun violence in Rio de
Janeiro and study the relationship between these key factors and the
number of reported events. We propose a double-layer stochastic
Poisson regression model for spatial count processes, which enables
us to address the over-dispersed count data and to handle the spatial
correlation. A Gibbs sampler is developed for sampling from the
posterior distributions with the help of augmentation of Pólya-Gamma
auxiliary variables. We further implement the nearest-neighbor
Gaussian process model which scales up the computation for large
spatial data. Moreover, we propose a variable selection method for
key factor identification based on the spike-and-slab prior
distribution for the regression coefficients. Simulation studies are
used to demonstrate the performance of our proposed approach. Our
analysis of the gun violence data in Rio de Janeiro reveals the
relationship between violence events and socio-demographic covariates
as well as an interpretable spatial random effect that accounts for
unmeasured covariate information. 
</p>
<p style="margin-bottom:0cm;line-height:115%;background:transparent"><br>

</p>
<p style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;margin-bottom:0cm;line-height:115%;background:transparent">
<font color="#222222"><font face="Arial, Helvetica, sans-serif"><font style="font-size:12pt">Keywords:
Spatial statistics; Bayesian inference; Data augmentation; Poisson
regression.</font></font></font></p>
<p style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;line-height:0.36cm;margin-bottom:0cm;background:transparent"><br></p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
Best regards.</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
<br>

</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
STODAD team</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
(more information <a href="mailto:lanealencar@usp.br">lanealencar@usp.br</a>)</p>
<p style="line-height:100%;margin-bottom:0cm;background:transparent">
<br>

</p></div>