<div dir="ltr"><div><span class="gmail_default" style="font-family:monospace"></span>Prezados.<br clear="all"></div><br>É com imenso prazer que divulgamos o próximo seminário do ciclo 2024/03 do PPGEst<span class="gmail_default" style="font-family:monospace"></span>.<br><br>O seminário ocorrerá de forma remota nesta terça feira, <b>10/12 às 13:30</b> pela plataforma mconf do programa:<br><br><a href="https://mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest">https://mconf.ufrgs.br/webconf/ppgest</a><br><br>Mais detalhes abaixo:<br><br><b>Palestrante</b>: Prof<span class="gmail_default" style="font-family:monospace">.</span> Dr<span class="gmail_default" style="font-family:monospace">.</span>  Rafael Izbicki (UFSCAR)<br><br><b>Título</b>: Local Prediction Sets With Applications to Statistical Inference<br><br><b>Abstract</b>:  Quantifying uncertainty is essential for reliable predictive modeling and statistical inference. Traditional conformal methods ensure marginally valid prediction intervals but often lack adaptability and fail to achieve conditional coverage. We introduce a model-agnostic approach leveraging regression trees and Random Forests to construct data-adaptive partitions that approximate local coverage guarantees, enhancing scalability and accuracy of existing approaches. Extending this idea to statistical inference, we propose novel techniques for calibrating confidence sets with finite-sample and asymptotic conditional coverage. These methods rely on simulated data for calibration, making them effective even in small-sample regimes or when nuisance parameters are present. Experiments show these techniques outperform existing approaches, offering practical tools for uncertainty quantification in complex settings.<br><br>Com moderação do Prof. Dr. Flávio Augusto Ziegelmann.<br><br><br>Att.<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 Associado 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>