<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small">Caros redistas,</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><font face="verdana, sans-serif">Dia 1 de setembro próximo o Prof. Danny Pfeffermann (</font><span style="color:rgb(0,0,0);font-size:12.8px;text-align:center"><font face="verdana, sans-serif">Universidade de Southampton e Hebraica de Jerusalém</font></span><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;color:rgb(0,0,0);font-size:12.8px;text-align:center">) </span><font face="verdana, sans-serif">fará na ENCE um seminário aberto ao público. O Prof. Danny é um grande especialista no uso de modelos para lidar com questões complexas de amostragem, e o evento é uma oportunidade única para conhecer o professor e seu trabalho de pesquisa mais recente.</font></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><font face="verdana, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><font face="verdana, sans-serif">Mais informações conforme a chamada publicada aqui> </font></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><font face="verdana, sans-serif"><font color="#0000ff"><a href="https://ence.ibge.gov.br/index.php/noticias/seminarios-e-defesas/1812-seminario-statistical-inference-under-nonignorable-sampling-and-nonresponse-an-empirical-likelihood-approach">https://ence.ibge.gov.br/index.php/noticias/seminarios-e-defesas/1812-seminario-statistical-inference-under-nonignorable-sampling-and-nonresponse-an-empirical-likelihood-approach</a></font><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-size:small"><font face="verdana, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small"><div id="gmail-conteudo" style="float:left;width:565.4px;padding-left:10px;padding-right:5px;color:rgb(0,0,0);font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:12.8px"><div class="gmail-item-page"><h2 style="font-size:16px;margin:0px;padding-bottom:10px;color:rgb(217,109,0)">Statistical Inference Under Nonignorable Sampling and Nonresponse – An Empirical Likelihood Approach</h2><p style="line-height:20px">Data: <strong>01/09/2023 – sexta-feira</strong></p><p style="line-height:20px">Horário:<strong> 10:30 horas.</strong></p><p style="line-height:20px">Local: <strong>Rua André Cavalcanti, 106, sala 306 (Auditório) – ENCE<a href="https://ibge.webex.com/ibge/j.php?MTID=m45b8a028204c1e85bacfc743e4aa7c6b" style="color:rgb(0,51,102);text-decoration-line:none"></a></strong><strong><span style="font-size:12px"><a href="https://ibge.webex.com/ibge/j.php?MTID=m1cfc79a1cc66bdb8a00c68840505a261" style="color:rgb(0,51,102);text-decoration-line:none"><br></a></span></strong></p><p style="line-height:20px">Transmissão ao vivo: <strong><a href="https://ibge.webex.com/ibge/j.php?MTID=m18a729d822d02605ca8e93d5e7c1fb5e" style="color:rgb(0,51,102);text-decoration-line:none">https://ibge.webex.com/ibge/j.php?MTID=m18a729d822d02605ca8e93d5e7c1fb5e</a> </strong></p><p style="line-height:20px"><span style="background-color:initial">Senha de acesso: <strong>mYpTgcZP756</strong></span><strong><br></strong></p><p style="line-height:20px;text-align:center"><strong>Resumo</strong></p><p style="line-height:20px;text-align:justify">When the sample selection probabilities and/or the response probabilities are related to a model outcome variable even after conditioning on the model covariates, the model holding for the observed data is different from the model holding in the population, resulting in biased inference if not accounted for properly. Accounting for sample selection bias is relatively simple because the selection probabilities are usually known. Accounting for nonignorable non-response is much harder since the response probabilities are generally unknown. In this article, we develop a new approach for modelling complex survey data, which accounts simultaneously for non-ignorable sampling and non-response. Our approach combines the nonparametric empirical likelihood with a parametric model for the response probabilities, which contains the outcome variable as one of the covariates. We illustrate the robustness of the approach and propose ways of testing the underlying model. Combining the model holding for the responding units with the model for the response probabilities, enables extracting the model holding for the missing data and imputing them. We propose ways of testing the underlying model holding for the respondents’ data. Simulation results illustrate the good performance of the approach in terms of parameter estimation and imputation. We conclude with an application to the family expenditure survey in Israel.</p><p style="line-height:20px"><strong>Informações:</strong></p><p style="line-height:20px">Tel.: 2142-4696 ou 2142-4691 e-mail: <span style="text-decoration-line:underline"><a href="mailto:secretaria.cpgence@ibge.gov.br" style="color:rgb(0,51,102);text-decoration-line:none">secretaria.cpgence@ibge.gov.br</a></span></p><p style="line-height:20px;text-align:justify"><strong><span style="color:rgb(51,51,153)">A participação é aberta a todos os docentes, alunos, funcionários do IBGE e ao público em geral.</span></strong></p></div></div></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><br></div></div></div></div>