<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">06 de maio</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>Mark D. Risser</b>.<br><br>Mark é pesquisador na Climate and Ecosystem Sciences Division do Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley, CA, EUA). Ele obteve o grau de Doutor em Estatística pela Ohio State University (EUA). Suas principais áreas de pesquisa são: Modelagem Bayesiana, Estatística Espacial, Ambiental e Educacional, Métodos computacionais, Equações diferenciais estocásticas, visualização de dados e Meta análise.<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>At.te,<br>Vinícius Mayrink<br><br><b>********** Título e Resumo **********<br></b><br>Mark D. Risser (Lawrence Berkeley National Laboratory, EUA)<br><br><i>Bayesian inference for high-dimensional nonstationary Gaussian processes.<br></i><br>In spite of the diverse literature on nonstationary spatial modelling and approximate Gaussian process (GP) methods, there are no general approaches for conducting fully Bayesian inference for moderately sized nonstationary spatial data sets on a personal laptop. For statisticians and data scientists who wish to conduct posterior inference and prediction with appropriate uncertainty quantification, the lack of such approaches and software is a limitation. In this work, we develop methodology for implementing formal Bayesian inference for a general class of nonstationary GPs. Our novel approach uses pre-existing frameworks for characterizing nonstationarity in a new way while utilizing via modern GP likelihood approximations. Posterior sampling is implemented using flexible MCMC methods, with nonstationary posterior prediction conducted as a post-processing step. We demonstrate our novel methods on three data sets, ranging from several hundred to over several thousand locations. All of our methods are implemented in the freely available BayesNSGP software package for R.<br clear="all"><div><br></div><div>--<br></div><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>