<div dir="ltr"><div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace">Caros colegas</div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace">É com imenso prazer que divulgamos o próximo seminário do Ciclo 2024/03 do PPGEst - UFRGS, que ocorrerá nesta <b>terça-feira 29/10</b> a partir das<b> 13:30</b> de forma remota <b>pelo link</b> </div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace"><a href="https://mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest" target="_blank">https://mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest</a></div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace">Seguem os detalhes do Seminário e o banner anexo:</div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace"><b>Palestrante:</b> Profª Drª Ana Júlia Câmara (UFES)<br><br><b>Título:</b> Estimação robusta para séries temporais de contagem: Uma aplicação para dados ambientais e epidemiológicos<br><br><b>Abstract:</b> Modelos para dados de contagem são amplamente utilizados em estudos epidemiológicos para avaliar o impacto da poluição do ar na saúde humana. No entanto, observações atípicas podem comprometer as estimativas e inferências, afetando os resultados e conclusões desses estudos. Este trabalho apresenta o modelo GLARMA robusto, baseado na robustificação da função de quase-verossimilhança, tratando observações atípicas com o uso de funções de peso para as variáveis explicativas e a função de perda de Huber para a variável resposta. Simulações demonstram que essa abordagem é mais confiável do que o modelo GLARMA clássico quando há contaminação nos dados. Um estudo com dados reais é realizado para investigar o impacto do PM10 nas mortes por doenças respiratórias em Vitória, ES, Brasil.</div><br clear="all"></div><div><div class="gmail_default" style="font-family:monospace">Uma ótima semana!</div><br></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><font face="monospace" style="color:rgb(136,136,136)">Guilherme Pumi<br></font><div style="color:rgb(136,136,136)"><span style="font-family:monospace">Professor Adjunto do Departamento de Estatística - UFRGS</span></div><div style="color:rgb(136,136,136)"><span style="font-family:monospace">Coordenador do </span><span style="font-family:monospace">Programa de Pós-Graduação em Estatística - PPGEst</span></div><div style="color:rgb(136,136,136)"><div><font face="monospace"><a href="http://lattes.cnpq.br/0541756341423245" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/0541756341423245</a></font></div><div><font face="monospace"><a href="https://orcid.org/0000-0002-6256-3170" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">https://orcid.org/0000-0002-6256-3170</a></font></div></div></div></div></div></div>