<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta (<i><font color="#ff0000">14 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>Fábio M. Bayer</b>. <div><br></div><div>Fábio é professor do Departamento de Estatística da UFSM e participa de dois programas de pós-graduação: Estatística (UFRGS) e Engenharia de Produção (UFSM). Ele obteve o grau de Doutor em Estatística pela UFPE. Suas principais áreas de interesse são: Ciência de dados, Inferência clássica, Regressão, Modelos dinâmicos e Processamento estatístico de sinais.<br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "<i><a href="https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w" target="_blank">Seminários DEST - UFMG</a></i>".<br><br>At.te,<br>Vinícius Mayrink<br><br><b>********** Título e Resumo **********<br></b><br>Fábio M. Bayer (Departamento de Estatística, UFSM)<br><br><i>K vizinhos mais próximos circular.</i><br><br>Dados circulares estão presentes em várias áreas da ciência e carecem de métodos estatísticos específicos para seu tratamento. No âmbito de modelos de regressão, a literatura apresenta modelos de regressão paramétricos para dados circulares, os quais fazem suposições de determinadas distribuições de probabilidade circulares para seus ajustes. Por outro lado, na área de aprendizado de máquina, uma abordagem supervisionada para predição de dados contínuos envolve modelos de regressão não paramétricos, os quais podem não ser adequados para situações em que a variável resposta é circular. Neste seminário, apresentarei um novo modelo de aprendizado de máquina para predição de dados circulares, o qual é denominado k vizinhos mais próximos circular. Trabalho co-autorado com Maicon Facco.</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>