<div dir="ltr"><div dir="ltr">Caros,<br><br>Na próxima sexta-feira (28 de Abril, às 13:30h) o ciclo de Seminários do Departamento de Estatística da UFMG terá a apresentação do prof. Bruno Sansó.<br><br><div><div>Bruno Sansó is Professor, Department of Statistics, University of California Santa Cruz.</div><div>Sansó's PhD is from Universidad Central de Venezuela, 1992. He is an expert in Bayesian hierarchical models for space, time and space-time models, extreme values, computer model emulation and calibration, and point processes. His work focuses on environmental and climatological applications.  Sansó was Professor and co-founder of the Department of</div><div>Scientific Computing and Statistics, Universidad Simón Bolívar, Venezuela. In 2001 he joined the University of California Santa Cruz Department of Applied Mathematics and Statics, being department chair during 2009-2014. He has supervised many graduate students. One of them</div><div>won the Savage Award in 2010.  Sansó's publications have appeared in the most highly ranked statistical journals, obtaining some prestigious awards, like the Mitchell Prize in 2009 and 2019. Sansó was Associate Editor of JSPI and Technometrics. He was Editor in Chief of the journal</div><div>Bayesian Analysis.  He has had appointed and elected leadership roles in the American Statistical Association, the International Environmetrics Society, The Bernoulli Society and the International Society for Bayesian Analysis.  Sansó is Elected Member of the International Statistical Institute, Fellow of the American Statistical Association, and Fellow of the International Society for Bayesian Analysis. </div></div><div><br></div>Título: Non-Gaussian geostatistical models using nearest neighbors processes.</div><div dir="ltr"><br>Resumo:<br>We present a framework for non-Gaussian spatial processes that encompasses large distribution families. Spatial dependence for a set of irregularly scattered locations is described with a mixture of pairwise kernels. Focusing on the nearest neighbors of a given location, within a reference set, we obtain a valid spatial process: the nearest neighbor mixture process (NNMP). We develop conditions to construct general NNMP models with arbitrary pre-specified marginal distributions. Essentially, NNMPs are specified by a bi-variate distribution, with suitable marginals, used to specify the mixture transition kernels. Such distribution can be spatially varying, to capture non-homogeneous spatial features. The mixture structure of the model allows for efficient MCMC-based exploration of posterior distribution of the model parameters, even for relatively large number of locations. We illustrate the capabilities of NNMPs with observations corresponding to distributions with different non-Gaussian characteristics: Long tails; Compact support; Skewness; Discrete values.<br></div><div dir="ltr"><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "<a href="https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg" target="_blank">Seminários DEST - UFMG</a>".<br><br><a href="https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg" target="_blank">https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg</a><br><br>Att,<br>Marcos Prates<div class="gmail-yj6qo"></div><div class="gmail-adL"><br></div></div></div>