<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8000001907349px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><font style="color:rgb(0,0,0)">Divulgação da palestra desta semana do Seminário do </font><a href="http://www.icmc.usp.br/Portal/conteudo/1096/13/interinstitucional-de-pos-graduacao-em-estatistica" target="_blank"><font color="#e74e37">Programa Interinstitucional de Pós-graduação em Estatística</font></a><font style="color:rgb(0,0,0)"> (PIPGEs ICMC/USP e UFSCar), São Carlos.</font></font><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><font style="color:rgb(0,0,0)"><br></font></font></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><b>Palestrante: </b>Enrico A. Colosimo - <span style="font-size:small">Departamento de Estatística, UFMG (trabalho conjunto com </span><span style="font-size:small">Jose Luiz P. da Silva e Fabio N. Demarqui</span><span style="font-size:small">)</span></div><table cellpadding="0" style="font-size:12.8000001907349px"><tbody></tbody></table><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><b>Título:</b> <span style="font-size:small">Doubly Robust-Based GEE for the Analysis of
Longitudinal Ordinal Missing Data</span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><b>Resumo:</b> <span style="font-size:small">Generalized Estimation Equations (GEE) are a well-known method for the analysis
of non-Gaussian longitudinal data. This method has computational simplicity
and population parameter interpretation. However, in the presence of
missing data, it is only valid under the strong assumption of missing completely
at random (MCAR). Some corrections can be done when the missing data mechanism
is missing at random (MAR): inverse probability weighting (WGEE) and
multiple imputation (MIGEE). In order to obtain consistent estimates, it is
necessary the correct speci cation of the weight model for WGEE or the imputation
model for the MIGEE. A recent method combining ideas of these two
approaches has doubly robust property. For consistency, it requires only the
weight or the imputation model to be correct. In this work it is assumed a
proportional odds model and it is proposed a doubly robust estimator for the
analysis of ordinal longitudinal data with intermittently missing response and
covariate under the MAR mechanism. Simulation results revealed better performance
of the proposed method compared to WGEE and MIGEE. The method
is applied to a data set related to Analgesia Pain in Childbirth study.</span></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><b>Local: </b>Sala de Seminários Antiga do Departamento de Estatística UFSCar</div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><b>Horário: </b>16hs<b>.</b><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div style="font-size:12.8000001907349px"><br></div><div><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><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>
</div>