<div dir="ltr"><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div>Prezados,</div><div><br></div><div>Seguem as informações sobre o próximo Seminário Conjunto do <a href="http://www.icmc.usp.br/Portal/conteudo/1096/13/interinstitucional-de-pos-graduacao-em-estatistica">Programa Interinstitucional de Pós-graduação em Estatística</a> (PIPGEs ICMC/USP e UFSCar).</div><div><b><br></b></div><div><b>Data/Horário: 17/04/2015 - 14h00</b><div style="font-size:12.8000001907349px;color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri"><font size="4"><b><font face="Calibri"><span style="font-family:Arial,sans-serif"></span></font> </b></font></div><div><b style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:12.8000001907349px">TÍTULO:</b> <b>Bayesian regression for proportion data on wildfires</b></div><div><p><font face="Calibri" style="font-size:12.8000001907349px"><strong style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial,sans-serif;font-size:small">PALESTRANTE: </strong></font><b>Giovani L. Silva</b> - CEAUL & Dep. Matemática - IST, Universidade de Lisboa, Portugal (<a href="http://www.math.ist.utl.pt/~gsilva/" target="_blank" style="font-family:helvetica,arial,sans-serif">http://www.math.ist.utl.pt/~gsilva/</a>)</p><p><font face="Calibri"><b style="color:rgb(0,0,0);font-family:Arial,sans-serif;font-size:12.8000001907349px">LOCAL: </b></font>Sala de seminários – DEs-UFSCar</p><p><font face="Calibri"><font face="Calibri" style="color:rgb(0,0,0);font-family:Calibri;font-size:12.8000001907349px"><span style="font-family:Arial,sans-serif"><strong>RESUMO:</strong></span></font><span style="color:rgb(34,34,34);font-family:arial,sans-serif;font-size:small"> In the last decade wildfires became a serious problem in Portugal due to socieconomic and climate change trends. In order to analyse wildfire data, we namely employ beta regression for modelling the proportion of burned wild area, under a Bayesian perspective. Our main goal is to find out fire risk factors that influence the proportion of area burned and what may make a wild area susceptible or resistant to fire. Then, we analyse wildfire data in Portugal during 1990-1994 through Bayesian normal and beta regression models that use Markov chain Monte Carlo methods for estimating quantities of interest.</span></font></p></div><div><font color="#000000" face="Calibri"><br></font></div><br>Atenciosamente,</div><div><br></div><div>--<br></div>Rafael Izbicki<br>Assistant Professor<br>Department of Statistics<br>Federal University of São Carlos (UFSCar)<br><a href="http://www.rizbicki.ufscar.br/" target="_blank">http://www.rizbicki.ufscar.br/</a><br><br></div></div></div>
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