<div dir="ltr"><div>Caros,</div><div><br></div><div>No dia 22/3 teremos, no CINA-UFSCar, o seguinte minicurso com Daniel Takahashi (Instituto de Cérebro, UFRN):<br></div><div><br></div><div><div style="margin-left:40px"><div><b>Título: </b>Modelos de Markov Esparsos para Inferência em Alta Dimensão<br></div><div><br></div><b>Resumo:</b> Os
 modelos Markov de ordem finita são um dos processos estocásticos mais 
bem estudados na literatura para modelar sequência de dados com 
dependência no tempo.  Apesar da sua generalidade, é rara a sua 
aplicação em trabalhos empíricos quando a dependência no passado (ordem 
da cadeia de Markov) é grande, embora muitos fenômenos naturais 
apresentam dependências distantes no tempo.  Os modelos de Markov de 
ordem superior são pouco utilizados porque (1) o número de parâmetros a 
serem estimados é muito alto e (2) o tamanho das amostras necessário para estimar 
cada parâmetro cresce exponencialmente com a ordem. Neste mini-curso 
apresentarei uma subclasse das cadeias de Markov, introduzida por Raftery,
 chamada Mixture of Transition Distribution models (MTD) onde o problema
 (1) acima é resolvido (parte 1 do mini-curso). Também apresentarei 
resultados matemáticos obtidos em conjunto com Guilherme Ost (UFRJ) em 
que demonstramos que é possível contornar o problema (2) se os dados são
 gerados por MTD esparsos (parte 2 do mini-curso). <br></div><div style="margin-left:40px"><br></div><div style="margin-left:40px"><div>14-15h: parte 1</div><div>15h00 à 15h30: coffee break </div><div>15h30-16h30 parte 2</div></div></div><div><br></div><div><br></div><div><img src="cid:ii_ltha8tqv0" alt="image.png" width="536" height="490"><br></div><div><br></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div>          Rafael<br><br>--<br></div>Rafael Izbicki<br>Assistant Professor | Vice Director of Graduate Studies<br>Department of Statistics<br>Federal University of São Carlos (UFSCar)<br><a href="http://www.rizbicki.ufscar.br/" target="_blank">www.rizbicki.ufscar.br</a></div><div dir="ltr"><a href="http://www.small.ufscar.br" target="_blank">www.small.ufscar.br</a><br></div><div dir="ltr"><br><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>