<div dir="ltr"><h3><font size="2"><span style="font-weight:normal">Boa tarde a todos(as),<br><br>Esta mensagem é para divulgar mais uma palestra do <span class="gmail-il">Ciclo</span> de <span style="color:rgb(60,64,67);background-color:rgb(253,226,147)"><span class="gmail-il">Seminários</span></span> do PPGE/UFPE (2023), a ser realizada excepcionalmente hoje, 06/04 pelo Google Meet às 15:00 horas. </span></font></h3><h3><font size="2"><span style="font-weight:normal">Sobre o pales</span></font><font size="2" style="font-weight:normal">trante: Michel Montoril</font></h3><div><span style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;font-family:Arial;background-color:transparent;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap">He is an Assistant Professor at the Department of Statistics of the Federal University of São Carlos, Brazil (since 2019). Prior to that, he was an Assistant Professor at the Department of Statistics of the Federal University of Juiz de Fora, Brazil (2015 -- 2019). He has a PhD in Statistics from the University of São Paulo (2013). He is interested in curve estimation, in particular under a non-parametric approach using wavelet bases.</span><span style="font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;font-family:Arial;color:rgb(0,0,0);background-color:transparent;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"> </span></div><div><br></div><div>Sobre a palestra:<br></div><div>Link da videochamada: <a href="https://meet.google.com/rnv-osfm-fgk">https://meet.google.com/rnv-osfm-fgk</a><br>Ou disque: ‪(US) +1 252-574-6274‬ PIN: ‪134 182 154‬#<br></div><div><br></div><div><b>Título:</b></div><div><div><span style="font-family:Arial;background-color:transparent;font-variant-numeric:normal;font-variant-east-asian:normal;font-variant-alternates:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><font color="#000000" style="">Wavelet-based estimation of power densities of size-biased data</font></span><br></div><div><br></div></div><div><b>Resumo:</b><br></div><div><span style="background-color:transparent;font-family:Arial;white-space:pre-wrap">We propose a new wavelet-based method for density estimation when the data are size-biased. More specifically, we consider a power of the density of interest, where this power exceeds 1/2. Warped wavelet bases are employed, where warping is attained by some continuous cumulative distribution function. This can be seen as a general framework in which the conventional orthonormal wavelet estimation is the case where warping distribution is the standard uniform c.d.f. We show that both linear and nonlinear wavelet estimators are consistent. Monte Carlo simulations are performed to compare four special settings which are easy to interpret in practice.  An application with a real dataset on fatal traffic accidents involving alcohol illustrates the method. We observe that warped bases provide more flexible and superior estimates for both simulated and real data. Moreover, we find that estimating the power of a density (for instance, its square root) further improves the results</span></div><div><br></div><div>Favor divulgar entre possíveis interessados.<br></div><div>Att, </div><div><br></div><span class="gmail_signature_prefix">-- </span><br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr">Maria do Carmo Soares de Lima<div>Professora Adjunta C- UFPE</div></div></div></div></div></div>