<div dir="ltr"><div><div><span style="white-space:pre-wrap">Caros,</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap">Na sexta-feira, 17 de maio às 14:00h, teremos seminário do Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística (PIPGEs) da UFSCar-USP.</span></div><br><span style="white-space:pre-wrap">Nome: </span>Rui Martins (FCUL, Portugal)<br><br><span style="white-space:pre-wrap">Título: </span>An underrated prior distribution for proportions. The Logistic–Normal for dynamical football predictions<br><br><div><span style="white-space:pre-wrap">Resumo: </span>The result of a football match in terms of Home-Win, Draw or Away-Win can be modelled by considering the observed outcome as a realization of a Multinomial random variable with three mutually exclusive events over a single trial. Most applications consider the Dirichlet distribution to represent the prior uncertainty about the Multinomial’s proportion<br>parameters, mainly because of conjugacy and the reduced number of parameters. As alternative we propose to use the Logistic–Normal, a multivariate prior distribution for proportions but to which little attention has been paid. This approach was motivated by the question – Are women’s and men’s football leagues equally predictable? The models developed are<br>applied to the main Portuguese women’s and men’s football leagues over seven full seasons, starting from 2016–2017 up to 2022–2023. The work also provides estimates of latent team-specific strengths and address the variability from season-to-season and round-to-round, along with insights of each team’s home advantage. We compare competitiveness across the leagues with adequate metrics.</div><div><br></div><div>Bio: Rui Martins is Auxiliary Professor at the Faculty of Sciences of the University of Lisbon. He obtained his PhD degree in Probability and Statistics in 2013 in the same university and is currently responsible for the seminars in Probability and Statistics at Centre for Statistics and Applications at the University of Lisbon (CEAUL). He has been enrolled in several research projects mainly in the field of statistics and epidemiology with emphasis on Bayesian methodology and Generalized Linear Models. His published works approach problems about age estimation, Bayesian inference, density estimation, kernel estimation, longitudinal data, survival analysis, spatial analysis, missing data and copulas. He has been teaching Linear Models, Epidemiology, Statistical Laboratory and Statistics in the Science and Society.</div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap">Local: Sala 4-003 do ICMC-USP</span></div><div><span style="white-space:pre-wrap"><br></span></div><div><span style="white-space:pre-wrap">Todos são bem vindos!</span></div></div><div><br></div><div><img src="cid:ii_lvwr4ct60" alt="image.png" width="-9" height="-10"><br></div><div><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>