<div dir="ltr">Prezados colegas, Seguem informações sobre os próximos seminários conjuntos UFSCar/ICMC - 22/09/2017. Palestrante: Erlandson F. Saraiva, Instituto de Matemática UFMS 14:00 Sala 43, DEs-UFSCar Dirichlet Process and Sparse finite mixture in model-based clustering Neste seminário vamos discutir o uso de modelos de mistura de distribuições para agrupamento de dados. Como, em geral, o número de clusters kc nos dados é desconhecido e podendo ser inferior ao número de componentes do modelo de mistura, vamos discutir o uso de distribuições a priori sob os pesos da mistura que levam em consideração a possibilidade do número de clusters kc poder ser aleatório e menor do que o número de componentes k do modelo de mistura. Este tipo de modelagem é denominado na literatura de sparse finite mixture. Apresentaremos alguns resultados preliminares comparando o desempenho do sparse finite mixture com o modelo de mistura de processos Dirichlet com relação a capacidade de identificação do número de clusters. Palestrante: Jorge Luis Bazan Guzman, ICMC/USP 15h30 sala 4-005 ICMC/USP Measurement of the nonsense word fluency: Bayesian approach to a Item response model with speededness <p class="m_-7444380235972990911m_705454993660860802gmail-m_5130569197352311599gmail-m_-6709632458984593948m_4619821887308814176MsoHeader" style="margin:0px;color:rgb(0,0,0);font-family:"times new roman","new york",times,serif;font-size:12pt">Speededness refers to the situation where the time limit on a standardized test does not allow substantial number of examinees to fully consider all items in a test, thus estimation using a common three parameter logistic item response model (3PL) can lead to contaminated estimates of the parameters in the model. This work proposes a simple Bayesian model to estimate both, personal and item parameters, from a test data with evidence of Speededness. The model is strongly related with a model proposed by Goegebeur, de Boeck, Wollack and Cohen (2008), but contrary to this a dependence structure in the personal parameters is not initially assumed. We conduct a case study to analyze a data set of Nonsense Word Fluency in Peruvian students, which presents high evidence of Speededness. Comparing the results on this data set of the 3PL and the proposed model we found, as expected, that some difficulty and discrimination parameters are overestimated under the 3PL. Similar measures on the examinees abilities are discovered and new personal parameters: tolerance and propensity toward speededness are obtained considering the proposed model. Finally, future studies are suggested.</div>