<html><head><meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"></head><body dir="auto"><span style="-webkit-text-size-adjust: auto; caret-color: rgb(0, 0, 0); color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgb(255, 255, 255);">Prezados (as),</span><br style="-webkit-text-size-adjust: auto; caret-color: rgb(0, 0, 0); color: rgb(0, 0, 0);"><br style="-webkit-text-size-adjust: auto; caret-color: rgb(0, 0, 0); color: rgb(0, 0, 0);"><span style="-webkit-text-size-adjust: auto; caret-color: rgb(0, 0, 0); color: rgb(0, 0, 0); background-color: rgb(255, 255, 255);">Temos o prazer de informar que o Omega Talk da RBras/UFPR, e o grupo de Jovens Pesquisadores da RBRas (JP) estão de volta para o ano de 2024, e convidam vocês para a palestra da Dra. Ana Júlia Alves Câmara, que falará um pouco sobre Processos de contagem e derivações.</span><div style="-webkit-text-size-adjust: auto; caret-color: rgb(0, 0, 0); color: rgb(0, 0, 0);"><br> Título: Processos de contagem e derivações: Uma aplicação para dados ambientais e epdemiológicos<br>Data: 31/01/2024 (quarta-feira)<br><br>Horário: <span dir="ltr">19:00h</span><br><br>Resumo: Nos últimos anos, o crescimento econômico e o desenvolvimento urbano decorrentes da expansão das cidades e comunidades trouxeram consigo tanto benefícios quanto desafios. Enquanto impulsionaram a economia e o progresso urbano, também resultaram em problemas ambientais e de saúde, devido à geração de resíduos que impactam a qualidade de vida da população. Modelos para dados de contagem têm sido amplamente empregados em estudos epidemiológicos para avaliar o impacto da poluição do ar na saúde humana. A presença de observações atípicas nesse tipo de dado pode prejudicar significativamente a estimativa e inferência dos parâmetros de interesse, impactando os resultados e as conclusões de estudos científicos na área. Devido à natureza do dado, um modelo GLARMA robusto é proposto baseado na robustificação da função de quase-verossimilhança. As observações atípicas são tratadas separadamente, usando funções de peso para as variáveis explicativas e a função de perda Huber para a variável resposta. Estudos de simulação demonstraram que essa abordagem robusta é mais confiável do que o modelo GLARMA clássico quando os dados estão contaminados. Para ilustrar a aplicabilidade do modelo, um estudo utilizando dados reais investiga o impacto do material particulado (PM10) no número de mortes por doenças respiratórias na cidade de Vitória/ES, Brasil.<br><br>Biografia: Ana Júlia é Bacharel, Mestre e Doutora em Estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais com período sanduíche na Université Paris-Saclay/CentraleSupélec. Atualmente é professora no Departamento de Estatística da Universidade Federal do Espírito Santo. Suas áreas de atuação incluem Séries Temporais, Modelos Aditivos Generalizados, Modelos Robustos e Modelos Lineares Mistos. <br><br>A transmissão será ao vivo no YouTube no canal da RBras: <a href="https://www.youtube.com/@RBras-IBS" target="_blank">https://www.youtube.com/@RBras-IBS</a></div><div style="-webkit-text-size-adjust: auto; caret-color: rgb(0, 0, 0); color: rgb(0, 0, 0);"><br></div><div style="-webkit-text-size-adjust: auto; caret-color: rgb(0, 0, 0); color: rgb(0, 0, 0);">Conto com a participação de vocês, </div><div style="-webkit-text-size-adjust: auto; caret-color: rgb(0, 0, 0); color: rgb(0, 0, 0);">Atenciosamente, </div><div style="-webkit-text-size-adjust: auto; caret-color: rgb(0, 0, 0); color: rgb(0, 0, 0);">Guilherme Aguilar </div><div style="-webkit-text-size-adjust: auto; caret-color: rgb(0, 0, 0); color: rgb(0, 0, 0);">Coordenador da JP-RBras</div></body></html>