<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small">Prezados(as)</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small">Mais uma vez convidamos a todos que puderem participar, principalmente aqueles próximos a Campinas, para nossos seminários.</div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small"><br></div><div class="gmail_default" style=""><div id="gmail-m_512409085793108116gmail-:18s" class="gmail-m_512409085793108116gmail-a3s gmail-m_512409085793108116gmail-aXjCH gmail-m_512409085793108116gmail-m165a1830d796f406" style="text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;overflow:hidden"><font face="verdana, sans-serif" style="">Seminarios em High Dimensional Data Analysis</font></div><div id="gmail-m_512409085793108116gmail-:18s" class="gmail-m_512409085793108116gmail-a3s gmail-m_512409085793108116gmail-aXjCH gmail-m_512409085793108116gmail-m165a1830d796f406" style="text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;overflow:hidden"><font face="verdana, sans-serif">Quarta-feira, 5/9</font></div><div id="gmail-m_512409085793108116gmail-:18s" class="gmail-m_512409085793108116gmail-a3s gmail-m_512409085793108116gmail-aXjCH gmail-m_512409085793108116gmail-m165a1830d796f406" style="text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;overflow:hidden"><font face="verdana, sans-serif" style="">sala 221, IMECC</font></div><div id="gmail-m_512409085793108116gmail-:18s" class="gmail-m_512409085793108116gmail-a3s gmail-m_512409085793108116gmail-aXjCH gmail-m_512409085793108116gmail-m165a1830d796f406" style="font-size:16px;font-family:arial,sans-serif;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;overflow:hidden"><br></div><div id="gmail-m_512409085793108116gmail-:18s" class="gmail-m_512409085793108116gmail-a3s gmail-m_512409085793108116gmail-aXjCH gmail-m_512409085793108116gmail-m165a1830d796f406" style="font-size:16px;font-family:arial,sans-serif;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;overflow:hidden">Discussion Section: Yet another regularization problem!</div><div id="gmail-m_512409085793108116gmail-:18s" class="gmail-m_512409085793108116gmail-a3s gmail-m_512409085793108116gmail-aXjCH gmail-m_512409085793108116gmail-m165a1830d796f406" style="font-size:16px;font-family:arial,sans-serif;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;overflow:hidden">Coord. Prof. G. Ludwig (IMECC-UNICAMP)</div><div id="gmail-m_512409085793108116gmail-:18s" class="gmail-m_512409085793108116gmail-a3s gmail-m_512409085793108116gmail-aXjCH gmail-m_512409085793108116gmail-m165a1830d796f406" style="font-size:16px;font-family:arial,sans-serif;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;overflow:hidden"><br></div><div id="gmail-m_512409085793108116gmail-:18s" class="gmail-m_512409085793108116gmail-a3s gmail-m_512409085793108116gmail-aXjCH gmail-m_512409085793108116gmail-m165a1830d796f406" style="font-size:16px;font-family:arial,sans-serif;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;overflow:hidden"> "Smoothing Parameter and model Selection for General Smooth Models"</div><div id="gmail-m_512409085793108116gmail-:18s" class="gmail-m_512409085793108116gmail-a3s gmail-m_512409085793108116gmail-aXjCH gmail-m_512409085793108116gmail-m165a1830d796f406" style="font-size:16px;font-family:arial,sans-serif;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial;overflow:hidden">From: Simon Wood, Natalya Pia e<br>Benjamin Säfken, publicado no *Journal of the American Statistical<br>Association* em 2016.<br><br>Abstract: This article discusses a general framework for smoothing<br>parameter estimation for models with regular likelihoods constructed in<br>terms of unknown smooth functions of covariates. Gaussian random effects<br>and parametric terms may also be present. By construction the method is<br>numerically stable and convergent, and enables smoothing parameter<br>uncertainty to be quantified. The latter enables us to fix a well known<br>problem with AIC for such models, thereby improving the range of model<br>selection tools available. The smooth functions are represented by reduced<br>rank spline like smoothers, with associated quadratic penalties measuring<br>function smoothness. Model estimation is by penalized likelihood<br>maximization, where the smoothing parameters controlling the extent of<br>penalization are estimated by Laplace approximate marginal likelihood. The<br>methods cover, for example, generalized additive models for nonexponential<br>family responses (e.g., beta, ordered categorical, scaled t distribution,<br>negative binomial and Tweedie distributions), generalized additive models<br>for location scale and shape (e.g., two stage zero inflation models, and<br>Gaussian location-scale models), Cox proportional hazards models and<br>multivariate additive models. The framework reduces the implementation of<br>new model classes to the coding of some standard derivatives of the<br>log-likelihood.</div><div class="gmail-yj6qo gmail-ajU" style="font-size:16px;font-family:arial,sans-serif;outline:none;padding:10px 0px;width:22px;margin:2px 0px 0px;text-decoration-style:initial;text-decoration-color:initial"><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></div><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:verdana,sans-serif;font-size:small"><br></div><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div>Ronaldo Dias</div>Professor<div>Dept. of Statistics-IMECC, UNICAMP</div><div><a href="http://www.ime.unicamp.br/~dias" target="_blank">www.ime.unicamp.br/~dias</a></div><div><br></div></div></div></div>
<div><br></div>
</div>