<html> <head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=windows-1252"> </head> <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000"> Pessoal, convidamos interessados para: Ciclo de Seminários e Palestras do PPG Biometria, Unesp, Botucatu Data e horário: 09/04, 14h Local: Laboratório Didático de Informática III, Depto. de Bioestatística, IB Introdução aos modelos lineares generalizados simétricos: teoria e aplicações Cristian Marcelo Villegas Lobos (ESALQ, USP, Piracicaba) O objetivo deste trabalho é apresentar uma breve introdução aos modelos lineares generalizados simétricos (MLGS) proposto por Villegas, Paula, Cysneiros e Galea (2013) no mesmo sentido dos modelos lineares generalizados (MLG), isto é, é definida uma função de ligação que estabelece uma relação entre a média de uma distribuição simétrica e um conjunto de preditores lineares. A classe de distribuições simétricas possui várias distribuições com caudas mais leves e pesadas do que a distribuição normal e oferece para tanto uma maior flexibilidade para dados com distribuição simétrica. É proposto um algoritmo de mínimos quadrados iterativamente ponderados para encontrar as estimativas de máxima verossimilhança (EMV). Por outro lado, alguns aspectos computacionais são discutidos no trabalho. Finalmente, ilustramos com um conjunto de dados reais à metodologia proposta. [Villegas, C.; Paula, G. A., Cysneiros, F. J. A., Galea, M. (2013). Influence diagnostics in generalized symmetric linear models. Computational Statistics and Data Analysis 59, 161–170.] </body> </html>