<div dir="ltr"><br><div class="gmail_quote gmail_quote_container"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div><div><div>Prezados colegas, </div><div><br></div><div><br></div><div><font face="arial, sans-serif">A nossa próxima palestra ocorrerá na quarta-feira, </font>29 de OUTUBRO.<font face="arial, sans-serif"> </font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif">Local: Laboratório de Sistemas Estocásticos (LSE), Sala I-044-B, Centro de Tecnologia - UFRJ.</font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif">Especialmente nesta data, teremos um seminário duplo, com a seguinte agenda:</font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif">- 14h00 às 15h15 </font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div style="text-align:left"><font face="monospace"><b>Palestrante</b>: Sugnet Lubbe (Stellenbosch University) </font></div><div style="text-align:left"><b style="font-family:monospace">Título</b><span style="font-family:monospace">: Multi-dimensional visualisations with biplotEZ</span></div><div style="text-align:left"><font face="monospace"><b>Resumo</b>: Biplots can be viewed as multi-dimensional scatterplots. The rows of a data matrix are represented as sample points while the columns are represented as variable axes. Although the interpretation in terms of samples and variable axes dates from the work of Gower in the 1990’s, the application has be limited by the availability of EZ-to-use software. In this presentation we will look at the basic linear algebra behind two of the most popular forms of biplots: Principal Component Analysis (PCA) biplots and Canonical Variate Analysis (CVA) biplots. Some interesting applications will be used to illustrate the construction of biplots with the biplotEZ R package. Challenges that result from the visualisation of big data will also be discussed as well as some possible solutions.</font></div><div style="text-align:left"><font face="monospace"><br></font></div><div><div style="text-align:left"><font face="monospace">- 15h15 às 15h30 Coffee break </font></div><div style="text-align:left"><font face="monospace"><br></font></div></div><div style="text-align:left"><font face="monospace">- 15h30 às 16h45  <br></font></div><div><p class="MsoNormal" style="text-align:left;margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px"><b><font face="monospace"><br></font></b></p><p class="MsoNormal" style="text-align:left;margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px"><font face="monospace"><b>Palestrante: </b>Marcus Nascimento (EMap/FGV)</font></p><p class="MsoNormal" style="text-align:left;margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px"><span lang="EN-US" style="font-family:monospace"><b>Título</b>:</span><span style="font-family:monospace;color:rgb(0,0,0)"> </span><span style="font-family:monospace">An Expectation-Maximization algorithm for noncrossing Bayesian quantile regression analysis under informative sampling</span></p><p class="MsoNormal" style="text-align:left;margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px"><font face="monospace"><span lang="EN-US"><b>Resumo</b>:<b> </b></span>When quantiles are fitted separately, the resultant regression lines may cross, violating the basic probabilistic rule that quantiles are monotonic functions and possibly causing problems for inference and interpretation in practice. This article introduces a method for handling crossing issues regarding the analysis of complex survey data under informative sampling. Using the location-scale mixture representation of the asymmetric Laplace distribution, we write a joint posterior density function for the quantile levels of interest and develop a constrained Expectation-Maximization algorithm. A model-based simulation study is proposed, and data from the Brazilian National Demographic Health Survey of Women and Children is analyzed to verify and illustrate the algorithm’s effectiveness.</font></p></div></div><div><br></div><div><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><font color="#888888"><div><br></div></font></div></div></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>