<div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature">Caros,<br></div><br>Na próxima sexta-feira (04 de Outubro, às 13:30h) o ciclo de Seminários do Departamento de Estatística da UFMG terá a apresentação do Profa. Renata Rojas da Universidade Federal de Santa Maria.<br><br>Renata Rojas é graduada em Ciências Econômicas (2013) e mestre em Engenharia de Produção (2015) pela Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). É doutora em Estatística pelo Programa de Pós-graduação em Estatística da Universidade Federal de Pernambuco (2017) e possui pós-doutorado no Laboratório de Telecomunicações e Sensoriamento Remoto na Universitá di Pavia, na Itália (2023). É Professora Adjunta da UFSM. Em 2023 recebeu o Prêmio ISI Jan Tinbergen Awards Winners - Division A e foi selecionada na 6 Chamada Pública de Apoio à Ciência do Instituto Serrapilheira na área de Matemática. Eleita Membra Afiliada da Academia Brasileira de Ciências (ABC) para o período de 2024/2028, possui interesse nas áreas de análise de sobrevivência, econometria, teoria de distribuições, processamento estatístico de imagens/sinais e modelos para dados duplamente limitados. Também é uma das coordenadoras do projeto StatUFSM, que tem como objetivo divulgar a ciência estatística ao alcance de todos por meio de plataformas digitais.<br><br>Title: Modelo Rayleigh de escore autorregressivo generalizado para interpretação de dados de imagens SAR<br><br>Resumo: Este trabalho introduz o modelo Rayleigh de escore autorregressivo generalizado (Ray-GAS), um modelo dinâmico útil para a interpretação de dados de radar de abertura sintética (SAR). Ele é derivado da estrutura de escore autorregressivo generalizado (GAS), assumindo que a média condicional da distribuição Rayleigh é um parâmetro que varia conforme o índice da imagem. São desenvolvidas ferramentas de estimação, diagnóstico e previsão para o novo modelo. Além disso, realizamos experimentos numéricos com dados simulados de amplitude de uma imagem SAR single-look para dados de regiões de floresta e lago. Os resultados ilustram a utilidade do modelo Ray-GAS para a compreensão do comportamento estocástico e para a filtragem de retornos de amplitude SAR. Este é um trabalho conjunto com Miguel R. Peña-Ramírez e Fábio M. Bayer. <br><br>O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "Seminários DEST - UFMG".<br><br><a href="https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg">https://www.youtube.com/@seminariosdest-ufmg</a><br><br>Att,<br>Marcos Prates</div>