<div dir="ltr"><div class="gmail_quote gmail_quote_container"><div dir="ltr"><div><div><div>Prezados colegas, </div><div><br></div><div><font face="arial, sans-serif">A nossa próxima palestra ocorrerá na quarta-feira, </font>12 de NOVEMBRO<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><br></div><div><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px"><font face="arial, sans-serif"><b>Palestrante: </b>Rosângela Loschi</font> (UFMG)</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>: </span></font>Temporal dependence in sequences of spatial random partitions driven by spanning tree: An application to mosquito-borne diseases.</p><p class="MsoNormal" style="margin:0in 0in 8pt;line-height:15.6933px"><font face="arial, sans-serif"><span lang="EN-US"><b>Resumo</b>:<b> </b></span></font>Time-dependent regionalization or spatially restricted grouping is an important field of research that has as the main goal to evaluate how spatial clusters evolve over time. In this work, regionalization problem will be treated probabilistically as a random partition of the map at each time and the sequence of spatial partitions will be time-dependent, allowing the temporal evolution of the clusters to be inferred. We assume a product partition prior for the random partition at each time. The temporal correlation between partitions is introduced through the temporal structure assumed for prior cohesions. We employ random spanning trees to facilitate the exploration of the partition search space and to guarantee spatially constrained clustering. This work is motivated by a relevant applied problem: identifying spatial and temporal patterns of mosquito-borne diseases. Given the overdispersion present in this type of data, we introduce a spatio-temporal Poisson mixture model in which mean and dispersion parameters vary according to spatio-temporal covariates. The proposed model is applied to analyze the number of dengue cases reported weekly from 2018 to 2023 in the Southeast region of Brazil. We also evaluate model performance using simulated data. The proposed model was competitive for analyzing the temporal evolution of spatial clustering. Joint work with: Jessica Pavani e Fernando A. Quintana.</p><br><br></div></div><div><span style="font-family:arial,sans-serif">Mais informações: </span><a href="https://ppge.im.ufrj.br/ciclo-de-palestras-segundo-semestre-de-2025/" style="font-family:arial,sans-serif" target="_blank">https://ppge.im.ufrj.br/ciclo-de-palestras-segundo-semestre-de-2025/</a></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></div><div><br></div><br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><br></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>