<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (<i><font color="#ff0000">02 de setembro</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>Simon </b><b>Lunagomez</b>. <div><br></div><div>Simon é professor do Departamento de Estatística do <i>Instituto Tecnológico Autónomo de México</i> (ITAM). Ele obteve o grau de Doutor em Estatística pela Duke University (EUA). Suas áreas de interesse são: Inferência Bayesiana, Graphical Models, Aplicações com dados de redes sociais, Aplicações estatísticas em geometria computacional, Geometria hiperbólica e Topologia computacional.<br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "<a href="https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w" target="_blank"><i>Seminários DEST - UFMG</i></a>".<br><br>At.te,<br>Vinícius Mayrink<br><br><b>********** Título e Resumo **********<br></b><br>Simon Lunagomez (ITAM, México)<br><br><i>Latent space modelling of hypergraph data.</i><br><br>The increasing prevalence of relational data describing interactions among a target population has motivated a wide literature on statistical network analysis. In many applications, interactions may involve more than two members of the population and this data is more appropriately represented by a hypergraph. In this paper, we present a model for hypergraph data which extends the well-established latent space approach for graphs and, by drawing a connection to constructs from computational topology, we develop a model whose likelihood is inexpensive to compute. A delayed-acceptance MCMC scheme is proposed to obtain posterior samples and we rely on Bookstein coordinates to remove the identifiability issues associated with the latent representation. We theoretically examine the degree distribution of hypergraphs generated under our framework and, through simulation, we investigate the flexibility of our model and consider estimation of predictive distributions. Finally, we explore the application of our model to two real-world datasets. This is joint work with Kathryn Turnbull, Christopher Nemeth and Edoardo Airoldi.</div><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>