<div dir="ltr">Prezados,<div><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif">Temos o prazer de convidar a todos para mais uma palestra do Ciclo de Seminários 2023 do Programa de Pós-Graduação em Estatística da UFRGS (PPGEst-UFRGS)!</span><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif">Informações abaixo:</span></div><div><br></div><div><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><b>Palestrante:</b> Prof. Pedro Luiz Ramos (PUC - Chile)</span><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><b>Título:</b> A generalized closed-form maximum likelihood estimator</span><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><b>Resumo:</b> The maximum likelihood estimator plays a fundamental role in statistics. However, for many models, the estimators do not have closed-form expressions. This limitation can be significant in situations where estimates and predictions need to be computed in real-time, such as in applications based on embedded technology, in which numerical methods can not be implemented. Here we provide a generalization in the maximum likelihood estimator that allows us to obtain the estimators in closed-form expressions under some conditions. Under mild conditions, the estimator is invariant under one-to-one transformations, strongly consistent, and has an asymptotic normal distribution. The proposed generalized version of the maximum likelihood estimator is illustrated on the Gamma, Nakagami, and Beta distributions and compared with the standard maximum likelihood estimator.</span><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><b>Data:</b> 04 de julho de 2023 (terça-feira)</span><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><b>Horário:</b> 13h30min às 14h45min</span><br style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,"Segoe UI",Roboto,Helvetica,Arial,sans-serif"><b>Link:</b> <a href="http://mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest">mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest</a></span><br></div><div><br></div><div><img src="cid:ii_ljiobx3m0" alt="card-prof-pedro-ramos.jpeg" width="542" height="542"><br></div><div><br></div><div>Att,</div></div>