<div dir="auto"><div dir="auto">Prezados,</div><div dir="auto"><br></div>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).<div dir="auto">Informações abaixo:</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><b>Palestrante</b>: Prof. Dr. Guilherme Lopes de Oliveira (CEFET-MG)</div><div dir="auto"> </div><div dir="auto"><b>Data</b>: 18 de julho de 2023 (terça-feira)</div><div dir="auto"> </div><div dir="auto"><b>Horário</b>: 13h30min às 14h45min</div><div dir="auto"> </div><div dir="auto"><b>Link</b>: <a href="http://mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest">mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest</a></div><div dir="auto"> </div><div dir="auto"><b>Título:</b> Bayesian modeling of underreported count data: a discussion of some methods and their applications</div><div dir="auto"> </div><div dir="auto"><b>Resumo:</b> Count data is collected in many fields such as criminology, demography and epidemiology to assess or monitor the associated risks. In Brazil, this type of data usually comes from official registration systems which are prone to under-registration: only a fraction of the true (but unobserved) counts is reported. In this talk, some statistical approaches for correcting underreporting in count data will be discussed. The methods are based on a Poisson regression model for the observed data along with the specification of an auxiliary framework for modeling the reporting process. Inference is made under the Bayesian framework, depending on the sort of prior information available. Applications consider Brazilian data on infant mortality, syphilis and tuberculosis, in which underreporting bias correction is very important for accurate government surveillance, intervention and control.</div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"><br></div><div dir="auto"> </div><div dir="auto"><br></div></div>