<div dir="ltr"><div class="gmail_quote gmail_quote_container"><div dir="ltr"><div><div>Prezados colegas, </div><div><br><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px;font-size:11pt;font-family:Aptos,sans-serif"><span style="font-family:Calibri,sans-serif">A nossa próxima palestra ocorrerá quarta-feira, 9</span><span style="font-family:Calibri,sans-serif;font-size:11pt"> de JULHO, no horário das 15h30 às 17h00, Local: Laboratório de Sistemas Estocásticos (LSE), Sala I-044-B, Centro de Tecnologia - UFRJ.</span></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px;font-size:11pt;font-family:Aptos,sans-serif"><span style="font-family:Calibri,sans-serif"><b>Palestrante:</b> </span><span style="font-family:Arial,Helvetica,sans-serif;font-size:small">Thais Fonseca (IM-UFRJ)</span></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px;font-size:11pt;font-family:Aptos,sans-serif"><span lang="EN-US" style="font-family:Calibri,sans-serif"><b>Título</b>:<b> </b></span><span style="font-family:tahoma,sans-serif;font-size:small">Dynamic Clustering of Multivariate Time Series: Modeling Time-Varying Memberships</span></p><div style="font-family:tahoma,sans-serif"><span lang="EN-US" style="font-size:11pt;font-family:Calibri,sans-serif"><b>Resumo</b>:<b> </b></span>In this talk, I introduce a novel automatic approach for clustering multivariate time series using Dynamic Linear Models. Unlike traditional time-series clustering methods that rely on static cluster memberships, our method allows each time series to evolve and change its cluster assignment over time. We model the time series as a mixture of components, where the mixture weights follow a flexible Dirichlet evolution, enabling smooth and data-driven transitions in cluster memberships. While full posterior inference can be carried out via Gibbs sampling, we also propose a more computationally efficient approach for point estimation, combining Stochastic Expectation-Maximization with Gradient Descent. To demonstrate the practical value of the method, I present an application to the well-known Gapminder dataset, showcasing the model’s ability to capture dynamic clustering patterns in real-world multivariate time series.</div></div><div><br></div><div>Mais informações: <a href="https://ppge.im.ufrj.br/ciclo-de-palestras-segundo-semestre-de-2025/" target="_blank">https://ppge.im.ufrj.br/ciclo-de-palestras-primeiro-semestre-de-2025/</a></div><div><br></div><div>Organizadores: Maria Eulalia Vares e Widemberg S Nobre</div><div><br></div><div>Atenciosamente,</div></div><div><br></div></div></div><div><br clear="all"></div><div><br></div><span class="gmail_signature_prefix">-- </span><br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr">Maria Eulalia Vares<div>Professora Titular - Instituto de Matemática - UFRJ</div><div>Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Estatística</div><div><a href="https://ppge.im.ufrj.br/" target="_blank">https://ppge.im.ufrj.br/</a></div><div><br></div></div></div></div>