<div dir="ltr"><div class="gmail_quote gmail_quote_container"><br><div dir="ltr"><div>Prezados colegas, <br><div><br></div><div><font face="arial, sans-serif">A nossa próxima palestra ocorrerá na quarta-feira, </font>24 de SETEMBRO<font face="arial, sans-serif">, no horário das 15h30 às 17h00, Local: Laboratório de Sistemas Estocásticos (LSE), Sala I-044-B, Centro de Tecnologia - UFRJ.</font></div><div><span style="font-family:arial,sans-serif">Especialmente nesta semana, o ciclo de palestras engloba as atividades da SIAC-IM-2025, estando aberta a todo público do IM. </span></div><div><span style="font-family:arial,sans-serif"><br></span></div><div><div><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px"><font face="arial, sans-serif"><b>Palestrante: </b>Izabel Nolau (Doutaranda PPGE-IM-UFRJ)</font></p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px"><font face="arial, sans-serif"><span lang="EN-US"><b>Título</b>:<b> </b></span></font>Dividir para Conquistar: Modelagem Inovadora de Fenômenos Pontuais</p><div><font face="arial, sans-serif"><span lang="EN-US"><b>Resumo</b>:<b> </b></span></font>Padrões de pontos frequentemente exibem mudanças abruptas, hotspots e dependência espacial que varia com a intensidade local. No contexto de processos de Poisson, esses aspectos correspondem a descontinuidades e não-estacionariedade na função de intensidade, difíceis de capturar por modelos tradicionais. Esta tese propõe um processo de Cox espacial onde a não-estacionariedade é induzida por uma partição aleatória do espaço, via tesselação de Voronoi. Essa construção permite transições bruscas e heterogeneidade espacial, além de reduzir o custo computacional. Um algoritmo MCMC livre de discretização é desenvolvido, garantindo inferência exata. A metodologia é avaliada em exemplos sintéticos e reais. Na análise de queimadas no Mato Grosso, os resultados revelam que as regiões do estado com os maiores riscos se concentram ao norte, área de desmatamento e de expansão agrícola. O modelo demonstra flexibilidade, escalabilidade e capacidade de capturar estruturas espaciais complexas.<font face="arial, sans-serif"> </font></div></div></div></div><div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif">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-segundo-semestre-de-2025/</a></font></div></div><div><div><font face="arial, sans-serif"><br>Organizadores: Maria Eulalia Vares e Widemberg S Nobre</font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif">Atenciosamente,</font></div></div></div><br>
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</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>