<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">Título: Bayesian learning in high-dimensional state-space models<br>
Expositor: Hedibert Lopes (INSPER, São Paulo)<br>
Data: Quarta-feira, 17 de abril de 2019, 15:30<br>
Local: IMPA, Sala 228<br>
Resumo: Applied Bayesian Statistics has benefited greatly from the<br>
avalanche of Monte Carlo-based tools for approximate posterior<br>
inference in highly complex and structured scientific models. From<br>
environmental and health studies to financial applications, virtually<br>
all areas of science where evidence-based scrutiny is mandatory to<br>
validate scientific hypotheses have benefitted from such technological<br>
explosion.<br>
<br>
My research also exemplifies these trends. I will discuss work on<br>
high-dimensional state-space models with particular attention to<br>
time-varying covariance learning. In one direction, my co-authors and<br>
I deal with the curse of dimensionality via parameter reduction, such<br>
as those found in the factor modelling literature. In another<br>
direction, we heavily regularize the estimation of parameters. I will<br>
review the challenges we faced when dealing with such high-dimensional<br>
state-space models. Two or three motivating examples from my recent<br>
research will be used throughout the talk. I finish with a few<br>
directions of my future research in these and related areas.<br></blockquote><div> </div></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature"><div dir="ltr">Roberto Imbuzeiro Oliveira<br>Professor, IMPA<br><a href="mailto:rimfo@impa.br" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">rimfo@impa.br</a>, <a href="mailto:rob.oliv@gmail.com" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">rob.oliv@gmail.com</a><br><a href="http://sites.google.com/view/roboliv" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">sites.google.com/view/roboliv</a></div></div></div>