[ABE-L] Divulgação de palestra - Programa de Pós-graduação em Estatística - UnB

[Manoel Vítor de Souza Veloso]

Boa tarde.

Muito interessante a palestra. Tem condições, se não esta, mas das próximas
serem gravadas e disponibilizadas?

Desde já agradeço.

Cordialmente,
________________________________________
*Prof. Manoel Vitor de Souza Veloso*
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Instituto de Ciências Sociais Aplicadas
Campus Avançado de Varginha
UNIFAL-MG
35 - 3219.8702

Em 29 de junho de 2016 11:32, antonio eduardo gomes <aegomes em unb.br>
escreveu:

> *Modelos para séries temporais de valores inteiros com sobredispersão
> baseados no operador thinning**.*
>
> *Palestrante:*
> *Prof. Marcelo Bourguignon Pereira (Dep. de Estatística - UFRN)*
>
> *DATA:* 30/06/2016 (quinta-feira)
>
> *HORÁRIO:* 10:00h
>
> *LOCAL:* *Sala Multiuso EST.*
> *Resumo*
> *?Resumo: Séries temporais de valores inteiros ocorrem em diversos
> contextos, muitas vezes, como contagens de eventos, objetos ou pessoas em
> intervalos consecutivos ou em pontos consecutivos no tempo. Entre esses
> dados, dados de contagem com sobredispersão são muito comuns. Portanto, o
> estudo de extensões de processos autoregressivos de valores inteiros (INAR)
> com sobredispersão motiva uma linha de investigação com muitas aplicações
> práticas, tais como modelar o número mensal de reivindicações de benefícios
> por invalidez, o número de crimes, entre outros. O principal objetivo deste
> trabalho é propor um novo processo INAR(1) para modelar séries temporais da
> valores inteiros com sobredispersão baseado no operador thinning binomial,
> que estende o processo Poisson INAR(1) e o processo geométrico INAR(1).
> Para formular o novo processo, utilizamos uma extensão das distribuições
> Poisson e geométrica. Várias propriedades do processo são estabelecidas. Os
> parâmetros desconhecidos do processo são estimados utilizando o método de
> mínimos quadrados condicionais e método dos momentos e suas propriedades
> assintóticas são consideradas. Alguns resultados numéricos dos estimadores
> são apresentados com uma breve discussão. Ilistramos a utilidade do novo
> processo através de uma aplicação a um conjunto de dados real.? *
>
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