<div dir="ltr">Prezados Colegas,<div><br></div><div>Na próxima sexta, dia 22, entre as 11h00 e as 12h00, irá decorrer no Laboratório 143 do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade Federal da Bahia, a apresentação dos seminários referentes à disciplina MATF04, referente à área de concentração em Estatística do mestrado em Matemática. Os palestrantes, titulos e resumos são os seguintes:</div><div><br></div><div>=====================================================  <br></div><div><div><b>Título</b>: Modelos Com Respostas Distais: Uma Abordagem Bayesiana</div><div><b>Mestranda</b>: Gilmara Santos Bispo</div><div><br></div><div><b>Orientadora</b>: Profa.Dra. Leila Amorim (DEST/UFBA)</div><div><b>Co-Orientadora</b>: Profa. Dra. Lilia Costa (DEST/UFBA)</div><div><br></div><div><b>Resumo</b>: Métodos com abordagem frequentista têm sido recentemente propostos para estimação de efeitos latentes em desfechos distais (Lanza et al., 2013; Asparouhov e Muthén, 2014).  Em problemas deste tipo é de interesse avaliar o efeito de variáveis não observadas, geralmente provenientes do uso de análise de classes latentes (Latent Class Analysis, LCA, em inglês) em variáveis respostas observadas, que podem ser binárias, de contagem ou contínuas. As estratégias recentes consideram modelagem simultânea da classe latente e o seu efeito no desfecho distal através do uso de regra de Bayes a partir dos resultados de LCA com covariáveis (Lanza et al., 2013) ou a incorporação dos erros de mensuração obtidos no LCA diretamente na modelagem com o desfecho distal (Asparouhov e Muthén, 2014). Neste trabalho vamos propor uma estratégia alternativa para estimação de efeitos latentes em desfechos distais usando uma abordagem de inferência bayesiana. Estudos de simulação são conduzidos para avaliar a performance do método proposto e compará-lo com métodos existentes. Ilustração destas metodologias é realizada com uso de dados do ENADE (Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes) e de suporte social em estudo epidemiológico sobre asma infantil.</div><div><br></div><div>=====================================================  <br></div><div><b>Título</b>: Redes Bayesianas: algoritmos para estimação de estruturas</div><div><b>Mestrando</b>: Davi Vieira Barbosa<br></div><div><br></div><div><b>Orientador</b>: Prof. Dr. Anderson Ara (DEST/UFBA)</div><div><b>Co-orientador</b>: Prof. Dr. Paulo Henrique Ferreira Silva (DEST/UFBA)</div><div><br></div><div><b>Resumo</b>: Redes Bayesianas (Pearl, 1988) são modelos grafos que têm por objetivo representar a distribuição de probabilidade conjunta de um determinado grupo de variáveis através de um grafo acíclico dirigido/direcionado (Direct Acyclic Graph – DAG). Neste sentido, diversas abordagens são propostas na literatura para estimar a estrutura de Redes Bayesianas utilizando-se de dados observados. Este trabalho tem como objetivo de apresentar e comparar os algoritmos de estimação da estrutura PC (Spirtes et. al, 2000), PC Stable (Colombo e Maathuis, 2014), baseados em propriedades de d-separação, bem como os algoritmos MBS-IGain e Exhaustive-IGain (Zeng et al., 2016), baseados em métricas de ganho de informação. Os algoritmos serão exemplificados utilizando dados reais relativos à análise de crédito.</div><div>=====================================================</div><div><br></div><div>Contamos com a presença de todos.</div><div>Um abraço,</div><div>Paulo.</div></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><font><font color="#666666" size="1"><div dir="ltr"><br></div></font></font></div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><font style="color:rgb(102,102,102)" size="2"><font size="1">----------------------------------------------------------------------------------------------------</font></font><font style="color:rgb(102,102,102)" size="2"><font size="1"><font style="color:rgb(102,102,102)" size="2"><font size="1"><font style="color:rgb(102,102,102)" size="2"><font size="1">---</font></font></font></font>-----</font></font><font style="color:rgb(102,102,102)" size="2"><font size="1"><font style="color:rgb(102,102,102)" size="2"><font size="1">--</font></font></font></font><font style="color:rgb(102,102,102)" size="2"><font size="1"><br></font></font><span style="color:rgb(102,102,102);font-size:x-small">Paulo Canas Rodrigues</span></font></div><div dir="ltr"><span style="color:rgb(102,102,102);font-size:x-small"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><b>Assistant Professor</b>, </font></span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;color:rgb(102,102,102);font-size:x-small"><a href="http://ufba.br" target="_blank">Federal University of Bahia</a>, Brazil</span></div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="color:rgb(102,102,102);font-size:x-small"><b>Research Director</b>, </span></font><a href="https://research.uta.fi/cast/" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small" target="_blank">CAST</a>, <span style="color:rgb(102,102,102);font-size:x-small;font-family:arial,helvetica,sans-serif">University of Tampere, Finland</span></div><div dir="ltr"><b style="color:rgb(102,102,102);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">President</b><span style="color:rgb(102,102,102);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">, <a href="http://www.rbras.org.br" target="_blank">Brazilian Region of the International Biometric Society</a></span></div><div dir="ltr"><b style="color:rgb(102,102,102);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">Vice-Coordinator</b><span style="color:rgb(102,102,102);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">, </span><a href="http://ecd.ufba.br" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small" target="_blank">Specialization in Data Science and Big Data</a></div><div dir="ltr"><b style="color:rgb(102,102,102);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">Past-Chairman</b><span style="color:rgb(102,102,102);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">, Latin American Regional Section (LARS) of the </span><a href="http://iasc-isi.org" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small" target="_blank">IASC</a></div><div dir="ltr"><b style="color:rgb(102,102,102);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">Council Member</b><span style="color:rgb(102,102,102);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">, </span><a href="https://isi-web.org/" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small" target="_blank">International Statistical Institute</a></div><div dir="ltr"><b style="color:rgb(102,102,102);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small">Council Member,</b><span style="color:rgb(102,102,102);font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small"> </span><a href="http://www.isbis-isi.org/" style="font-family:arial,helvetica,sans-serif;font-size:x-small" target="_blank">International Society for Business and Industrial Statistics</a></div><div dir="ltr"><div><font color="#666666" face="arial, helvetica, sans-serif" size="1"><div><br></div></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="color:rgb(102,102,102);font-size:x-small">CV Lattes: </span><a href="http://lattes.cnpq.br/0029960374321970" style="font-size:x-small" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/0029960374321970</a><br></font></div><div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="color:rgb(102,102,102);font-size:x-small">Web: </span><a href="http://sites.google.com/site/paulocanas/" style="font-size:x-small" target="_blank">http://sites.google.com/site/paulocanas/</a><font style="color:rgb(102,102,102)" size="2"><font size="1"><br></font></font><font size="2" style="color:rgb(102,102,102)"><font size="1">----------------------------------------------------------------------------------------------------</font></font><font size="2" style="color:rgb(102,102,102)"><font size="1"><font size="2"><font size="1"><font size="2"><font size="1">---</font></font></font></font>-----</font></font><font size="2" style="color:rgb(102,102,102)"><font size="1"><font size="2"><font size="1">--</font></font></font></font></font><font style="color:rgb(102,102,102)" size="2"><font size="1"><br></font><br></font></div><div><font style="color:rgb(102,102,102)" size="2"><br><br></font></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>