<div dir="ltr"><div style="font-size:12.8px">Estimados e Estimadas,</div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">O Departamento de Estatística da Universidade Federal da Bahia convida a todos para prestigiar em seu Ciclo de Palestras o seminário da doutoranda <b>Daniele de Brito Trindade</b>, <span style="font-size:12.8px">do Programa de Pós-Graduação em Estatística da Universidade Federal de Pernambuco</span><span style="font-size:12.8px">.</span></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px"><p class="MsoNormal" align="center" style="margin-bottom:0.0001pt;text-align:center;background-image:initial;background-repeat:initial"><b><span style="font-size:13.5pt;font-family:Arial,sans-serif;color:red">Modelagem para dados de contagem longitudinais</span></b><span style="font-size:9.5pt;font-family:'Times New Roman',serif"></span></p><p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt;text-align:justify;background-image:initial;background-repeat:initial"><span style="font-size:9.5pt;font-family:'Times New Roman',serif"> </span></p><p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt;text-align:justify;background-image:initial;background-repeat:initial"><b><span style="font-size:13.5pt;font-family:Arial,sans-serif">Resumo</span></b><span style="font-size:13.5pt;font-family:Arial,sans-serif"> -</span> <span style="font-size:13.5pt;font-family:Arial,sans-serif">A modelagem para dados de contagem é bastante utilizada em diversas áreas do conhecimento, como nas ciências biológicas, educação e saúde pública. O modelo comumente utilizado para analisar dados de contagem é o modelo de Poisson. Contudo quando os dados apresentam superdispersão o modelo mais indicado é o Binomial Negativo. Uma suposição do modelo de regressão tradicional é a independência entre as observações. No entanto, em muitos casos, os dados podem estar agrupados. Logo a suposição de independência entre as observações não é mais razoável e a correlação entre as observações devem ser consideradas. Estudos longitudinais são de particular interesse quando o objetivo é avaliar variações globais ou individuais ao longo do tempo. Este tipo de estudo considera a correlação entre as respostas dentro das unidades amostrais e a ordenação cronológica das respostas. Duas abordagens de regressão comumente utilizadas para analisar dados longitudinais são os modelos condicionais e os marginais. Neste trabalho, estas duas abordagens foram consideradas para ajustar os dados de contagem longitudinais e estudos de simulação, bem como aplicações a dados reais, foram realizados.</span><span style="font-size:9.5pt;font-family:'Times New Roman',serif"></span></p><p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt;text-align:justify;background-image:initial;background-repeat:initial"><span style="font-size:9.5pt;font-family:'Times New Roman',serif"> </span></p><p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt;text-align:justify;background-image:initial;background-repeat:initial"><b><span style="font-size:13.5pt;font-family:Arial,sans-serif">Data</span></b><span style="font-size:13.5pt;font-family:Arial,sans-serif">: 18/09/2015 (sexta-feira), às 11 horas da manhã.</span><span style="font-size:9.5pt;font-family:'Times New Roman',serif"></span></p><p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt;text-align:justify;background-image:initial;background-repeat:initial"><b><span style="font-size:13.5pt;font-family:Arial,sans-serif">Local</span></b><span style="font-size:13.5pt;font-family:Arial,sans-serif">: Sala 12, no andar térreo do Instituto de Matemática da UFBA.</span><span style="font-size:9.5pt;font-family:'Times New Roman',serif"></span></p><p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt;text-align:justify;background-image:initial;background-repeat:initial"><span style="font-size:9.5pt;font-family:Arial,sans-serif"> </span><span style="font-size:9.5pt;font-family:'Times New Roman',serif"></span></p><p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt;text-align:justify;background-image:initial;background-repeat:initial"><b><span style="font-size:13.5pt;font-family:Arial,sans-serif;color:red">Daniele de Brito Trindade</span></b><span style="font-size:9.5pt;font-family:'Times New Roman',serif"></span></p><p class="MsoNormal" align="center" style="margin-bottom:0.0001pt;font-size:12.8px;text-align:center"></p><p class="MsoNormal" style="margin-bottom:0.0001pt;text-align:justify;background-image:initial;background-repeat:initial"><span style="font-size:13.5pt;font-family:Arial,sans-serif">Graduada no curso de Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal da Bahia em 2011 e mestre em Estatística pela Universidade Federal de Pernambuco em 2014. Atualmente é doutoranda em Estatística na Universidade Federal de Pernambuco. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, atuando principalmente nos seguintes temas: diagnóstico e predição em modelos de regressão beta e modelagem para dados de contagem longitudinais.</span><span style="font-size:12pt;font-family:'Times New Roman',serif"></span></p></div><div style="font-size:12.8px"><br></div><div style="font-size:12.8px">--</div><div style="font-size:12.8px"><b>Rodrigo de Souza Bulhões</b></div><div style="font-size:12.8px"><i>Coordenador do Ciclo de Palestras</i></div><div style="font-size:12.8px">Universidade Federal da Bahia</div><div style="font-size:12.8px">Instituto de Matemática</div><div style="font-size:12.8px">Departamento de Estatística</div></div>