<div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta (<i><font color="#ff0000">21 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>Rafael Izbicki</b>.<br><br>Rafael é professor do Departamento de Estatística da UFSCar. Ele obteve o grau de Doutor em Estatística pela Carnegie Mellon University (EUA). Suas principais áreas de interesse são: Machine learning, Bioestatística, Astroestatística, Fundamentos da estatística, Inferência Bayesiana, Inferência não paramétrica e Inferência em Dados com alta dimensionalidade.<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 **********</b><br><br>Rafael Izbicki (Departamento de Estatística, UFSCar)<br><br><i>Diagnostics and recalibration of predictive distributions.</i><br><br>Uncertainty quantification is crucial for assessing the predictive ability of AI algorithms. A large body of work (including normalizing flows and Bayesian neural networks) has been devoted to describing the entire predictive distribution (PD) of a target variable Y given input features X. However, off-the-shelf PDs are usually far from being conditionally calibrated; i.e., the probability of occurrence of an event given input X can be significantly different from the predicted probability. Most current research on predictive inference (such as conformal prediction) concerns constructing calibrated prediction sets only. It is often believed that the problem of obtaining and assessing entire conditionally calibrated PDs is too challenging. In this work, we show that recalibration, as well as validation of full/entire PDs, are indeed attainable goals in practice. Our proposed method relies on the idea of regressing probability integral transform (PIT) scores against X. This regression gives full diagnostics of conditional coverage across the entire feature space and can be used to recalibrate misspecified PDs. We benchmark our corrected prediction bands against oracle bands and state-of-the-art predictive inference algorithms for synthetic data, including settings with a distributional shift. Finally, we produce calibrated PDs for two applications: (i) probabilistic forecasting based on sequences of satellite images, and (ii) estimation of galaxy distances based on imaging data (photometric redshifts).<br clear="all"><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>