<div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr">Caros,<br><br><div style="text-align:justify">Na próxima sexta-feira (02 de Junho, às 13:30h) o ciclo de Seminários do Departamento de Estatística da UFMG terá a apresentação do profa. Clarice Demétrio da ESALQ.</div></div><div dir="ltr"><br><div>Clarice G. B. Demétrio is a Professor of Experimental Statistics at the Department of Exact Sciences at Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, University of São Paulo, Brazil. She has a bachelor in Agronomy, Masters and PhD in Applied Statistics in Agriculture from the University of São Paulo, and a Post-Doctoral training at the Matemathics Department, Imperial College of Science and Technology, London, England. She also has a Doctor Honoris Causa from Hasselt University, Belgium, 2019. She got the “Herman Callaert Leadership Award in Biostatistical Education”, Center for Statistics, Hasselt University, Diepenbeek, Belgium in 2006; the award “Best Contributed Paper from a Special Circumstance for the Americas”, during the IBC2008, in 2008, Dublin, Ireland; the “Premio Anual del Proyecto Juárez Lincoln Marti”, in 2009, the “Rob Kempton Award for Outstanding Contribution to the Development of Biometry in the Developing World, IBC2010 and the Pesquisador 2022 Award, ABE. Clarice has served as President of the International Biometric Society during the 2012-2013 term.<br></div>Título: Extended Poisson-Tweedie: properties and regression models for count data</div><div dir="ltr"><br>Resumo: We propose a new class of discrete generalized linear models based on the class of Poisson-Tweedie factorial dispersion models with variance of the form , where $ is the mean, and p are the dispersion and Tweedie power parameters, respectively (Bonat et al, 2018; 18: 24–49). The models are fitted by using an estimating function approach obtained by combining the quasi-score and Pearson estimating functions for estimation of the regression and dispersion parameters, respectively. This provides a flexible and efficient regression methodology for a comprehensive family of count models including Hermite, Neyman Type A, Pólya-Aeppli, negative binomial and Poisson-inverse Gaussian. The estimating function approach allows us to extend the Poisson-Tweedie distributions to deal with underdispersed count data by allowing negative values for the dispersion parameter . Furthermore, the Poisson-Tweedie family can automatically adapt to highly skewed count data with excessive zeros, without the need to introduce zero-inflated or hurdle components, by the simple estimation of the power parameter. Thus, the proposed models offer a unified framework to deal with under, equi, overdispersed, zero-inflated and heavy-tailed count data. The computational implementation of the proposed models is fast, relying only on a simple Newton scoring algorithm. Simulation studies showed that the estimating function approach provides unbiased and consistent estimators for both regression and dispersion parameters. We highlight the ability of the Poisson-Tweedie distributions to deal with count data through a consideration of dispersion, zero-inflated and heavy tail indexes, and illustrate its application with four data  analyses.</div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr">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></div></div>