<div dir="ltr"><div>Boa tarde para todos(as),<br></div><div><br></div><div>Esta semana teremos mais uma palestra do Ciclo de Seminários de Pós-graduação PPGE-UFPE. <span><span><span><span>A agenda completa <span>de</span> seminários confirmados para 2020 pode ser acessada pelo site: <a href="https://sites.google.com/view/seminarios-ppge-ufpe" target="_blank">https://sites.google.com/view/seminarios-ppge-ufpe</a>. </span></span></span></span></div><div><span><span><span><span></span></span></span></span></div><div class="gmail_quote"><div><br></div><div><span><span><span><span>Segue a informação da palestra (transmissão via <b>Google Meet<span><span><span><span><span><span><span> </span></span></span></span></span></span></span></b><span><span><span><span><span><span><span>pelo</span></span></span></span></span></span></span><b><span><span><span><span><span><span><span> </span></span></span></span></span></span></span></b><span><span><span><span><span><span><span>link: <span><span><span><span><span><span><span><a href="https://meet.google.com/oeh-qihs-wxy" style="color:rgb(34,0,204);white-space:nowrap" target="_blank">meet.google.com/oeh-qihs-wxy</a>)</span></span></span></span></span></span></span> <span><span><table style="display:inline-table" summary="Detalhes do evento" cellspacing="0" cellpadding="0" border="0"><tbody><tr><td style="padding:0px 1em 10px 0px;font-family:Arial,sans-serif;font-size:13px;color:rgb(136,136,136);white-space:nowrap"><br></td><td style="padding-bottom:10px;font-family:Arial,sans-serif;font-size:13px;color:rgb(34,34,34)" valign="top"><br></td></tr></tbody></table></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></span></div><div><span><span><span><span></span></span></span></span><br><b>Título:</b> On improved estimation in multivariate Dirichlet regressions</div><div><b><br></b></div><div><b>Palestrante:</b> Tatiane Melo - UFG / Data: 19/08 (16h00)<br><br><b>Resumo:</b> In this work we consider the multivariate Dirichlet regression model,
which is tailored to situations where the multivariate response consists
of multivariate positive observations summing to one and the regression
structure involves regressors and unknown parameters. We discuss
maximum likelihood estimation for the model parameters and derive
modified maximum likelihood estimators that are bias-free to second
order.Monte Carlo simulation experiments are conducted in order to
investigate the performance of the corrected estimators. The numerical
results reveal that the bias correction scheme yields nearly unbiased
estimates without increasing the mean squared errors.<br><br><b>Sobre a palestrante:</b> Possui graduação em Matemática pela Universidade Federal de Goiás
(2002), mestrado em Estatística pela Universidade Federal de Pernambuco
(2004), doutorado (2009) e pós-doutorado (2015) em Estatística pela
Universidade de São Paulo. Atualmente é professora Associado II da
Universidade Federal de Goiás. Tem experiência na área de Inferência
Paramétrica, com ênfase em refinamento de métodos assintóticos e modelos
de regressão. (Fonte: Currículo Lattes)</div><div><br></div><div>Favor de avisar a possíveis interessados(as).<br></div><div><br></div><div>Um abraço</div><div>Pablo Rodriguez<br></div></div></div>