<font face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif" size="2"><div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><br></div><div style=""><div style=""><div style=""><div style=""><font face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace" size="3" style="">Bom dia a todos,</font></div><div style=""><font face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace" size="3"><br></font></div><div style=""><font face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace" size="3">Gostaria de convida-los para o <b>Seminario do DEST </b>a ser realizado  </font></div><div style=""><font face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace" size="3">na sexta-Feira, 10 de outubro, às 13:30, na sala 2076. </font></div><div style=""><font face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace" size="3"><br></font></div><div style=""><font face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace" size="3">O seminario sera proferido pelo Prof. Flavio Bambirra, professor associado do DEST.</font></div><div style=""><span style="text-align: justify; text-indent: 20px;"><font face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace" size="3">Flávio tem graduação em Estatística pela UFMG, mestrado em Estatística pela UFRJ e </font></span></div><div style=""><span style="text-align: justify; text-indent: 20px;"><font face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace" size="3">doutorado em Estatística pela University of Warwick. </font></span><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium;">Suas áreas de pesquisa envolvem, </span></div><div style=""><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium;">entre outras </span><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium; text-align: justify; text-indent: 20px;">Inferência em Processos Estocásticos, Simulação Estocástica, </span><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium; text-align: justify; text-indent: 20px;">Estatística </span></div><div style=""><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium; text-align: justify; text-indent: 20px;">Computacional,  </span><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium; text-align: justify; text-indent: 20px;">Geoestatística, Teoria de Resposta ao Item e Estatística Matemática</span><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium; text-align: justify; text-indent: 20px;">. </span></div><div style=""><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium; text-align: justify; text-indent: 20px;"><br></span></div><div style=""><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium; text-align: justify; text-indent: 20px;">Flavio tem dado contribuições </span><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium; text-align: justify; text-indent: 20px;">muito relevantes em suas áreas de atuação as quais tem </span></div><div style=""><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium; text-align: justify; text-indent: 20px;">sido publicadas em períodicos de </span><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium; text-align: justify; text-indent: 20px;">grande impacto. </span><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium; font-variant-ligatures: none;">Para mais informações  </span><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium; font-variant-ligatures: none;">ver sue</span></div><div style=""><span style="font-family: "Default Monospace", "Courier New", Courier, monospace; font-size: medium;">lattes em http://lattes.cnpq.br/2015101359463631</span></div><div style=""><font face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace" size="3"><br></font></div></div><div style=""><font size="3" face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace">otima semana a todos</font></div><div style=""><font size="3" face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace">Rosangela</font></div><div style=""><font size="3" face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace"><br></font></div><div style=""><font size="3" face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace">PS: Sobre o Seminario</font></div></div><div style=""><font face="Default Monospace, Courier New, Courier, monospace" size="3"><br style=""></font></div></div><div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><br></div><div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><br></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><span style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"><b style=""><font size="3">Scalable Bernoulli Factory MCMC for Intractable Marginalised Posteriors</font></b></span></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><b><font size="3"><br></font></b></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><font size="3"><b>Flávio Bambirra Gonçalves (DEST-UFMG)<br style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"></b><br style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"><span style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;">Bernoulli factory MCMC algorithms implement accept-reject Markov chains without explicit computation of acceptance probabilities, and </span></font></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><span style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"><font size="3">are used to target posterior distributions associated with intractable likelihood models. Intractable likelihoods naturally arise in continuous</font></span></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><span style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"><font size="3">-time models and mixture distributions, or from the marginalisation of a tractable augmented model. Bernoulli factory MCMC algorithms </font></span></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><span style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"><font size="3">often mix better than alternatives that target a tractable augmented posterior. However, for a likelihood that factorizes over observations, </font></span></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><span style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"><font size="3">we show that their computational performance typically deteriorates exponentially with data size. To address this, we propose a simple </font></span></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><span style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"><font size="3">divide-and-conquer Bernoulli factory MCMC algorithm and prove that it has polynomial complexity of degree between 1 and 2, with the </font></span></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><span style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"><font size="3">exact degree depending on the existence of efficient unbiased estimators of the intractable likelihood ratio. We demonstrate the effectiveness </font></span></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><span style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"><font size="3">of our approach with applications to Bayesian inference in two intractable likelihood models, and observe respective polynomial cost of degree</font></span></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><span style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"><font size="3"> 1.2 and 1 in the data size.</font></span></div><div style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"><span style="font-family: "Times New Roman", serif; text-align: justify; text-indent: 36pt;"><font size="3"><br></font></span></div><div style="font-family: verdana, helvetica, arial, sans-serif;"><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><i><font face="Calibri" size="3">Data: 10 de outubro de 2025</font></i></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><i><font face="Calibri" size="3">Horario: 13:30</font></i></div><div style="font-family: "Default Sans Serif", Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif;"><i style=""><font face="Calibri" size="3" style="">Local: Sala 2076- ICEX</font></i></div></div><br><br><div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif; padding-left: 5px;"><div style="padding-right:0px;padding-left:5px;border-left:solid black 2px;"><font face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif" size="2"><div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif; padding-left: 5px;"><div style="padding-right:0px;padding-left:5px;border-left:solid black 2px;"><font face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif" size="2"><div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif; padding-left: 5px;"><div style="padding-right:0px;padding-left:5px;border-left:solid black 2px;"><font face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif" size="2"><div style="padding-left:5px;"><div style="padding-right:0px;padding-left:5px;border-left:solid black 2px;"><font face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif" size="2"><div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif; padding-left: 5px;"><div style="padding-right:0px;padding-left:5px;border-left:solid black 2px;"><font face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif" size="2"><div style="font-family: Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif; padding-left: 5px;"><div style="padding-right:0px;padding-left:5px;border-left:solid black 2px;"><font face="Default Sans Serif,Verdana,Arial,Helvetica,sans-serif" size="2"><div></div></font></div></div><div></div></font></div></div><div></div></font></div></div><div></div></font></div></div><div></div></font></div></div><div></div></font></div></div><div></div></font>