[ABE-L] Palestra online do DEST/IME com o Francisco Cribari-Neto

[Lizandra Castilho Fabio]

Estimados,

Gostaríamos de convidá-los a acompanhar a nova edição do Ciclo de Palestras
do DEST-IME-UFBA com a utilização de palestras onlines. Com o intuito de
fortalecer a pesquisa no departamento de estatística da UFBA e também
promover a difusão do conhecimento na comunidade estatística brasileira,
propomos a utilização de uma plataforma online para viabilizar a
participação de pesquisadores de diferentes universidades brasileiras e
internacionais, sem o custo da viagem até Salvador.

O professor Francisco Cribari-Neto, do DE/UFPE, fará a segunda palestra
nesse formato no dia 30 de junho, sexta-feira, às 11hs. O link para
acompanhar a palestra é

https://www.youtube.com/channel/UCC96Rmc3qKEYkKk187IcLdA/live

E todos que estiverem acompanhando de forma online poderão enviar dúvidas
pelo chat da transmissão, pois as perguntas serão repassadas para o Prof.
Francisco Cribari-Neto.

*Título*: Inference in a bimodal Birnbaum-Saunders model.


*Resumo*: : We address the issue of performing inference on the parameters
that index a bimodal extension of the Birnbaum-Saunders distribution (BS).
We show that maximum likelihood point estimation can be problematic since
the standard nonlinear optimization algorithms may fail to converge. To
deal with this problem, we penalize the log-likelihood function. The
numerical evidence we present show that maximum likelihood estimation based
on such penalized function is made considerably more reliable. We also
consider hypothesis testing inference based on the penalized log-likelihood
function. In particular, we consider likelihood ratio, signed likelihood
ratio, score and Wald tests. Bootstrap-based testing inference is also
considered. We use a nonnested hypothesis test to distinguish between two
bimodal BS laws. We derive analytical corrections to some tests. Monte
Carlo simulation results and empirical applications are presented and
discussed. O pesquisador Rodney Fonseca é co-autor deste trabalho.

*Minicurrílo*: Francisco Cribari-Neto possui doutorado em Economia
(Econometria) pela University of Illinois (1994). É professor titular do
Departamento de Estatística da Universidade Federal de Pernambuco. Tem
experiência nas área de Econometria e Estatística, atuando principalmente
nos seguintes temas: bootstrap, correções de Bartlett, correções de viés,
expansões de Edgeworth, modelos de regressão heteroscedásticos, modelos de
regressão beta. Presidiu a Sociedade Brasileira de Econometria (SBE), foi
membro do Comitê Assessor de Matemática e Estatística do CNPq, do Comitê
Assessor de Matemática da CAPES e do Conselho Superior da FACEPE. Foi
membro do grupo QUALIS/CAPES da área de Matemática e
Estatística/Probabilidade (por seis anos). Foi presidente da comissão da
área de Matemática e Probabilidade/Estatística do Prêmio CAPES de Teses,
edição 2016. Foi orientador de uma dissertação de mestrado premiada
nacionalmente (primeiro lugar, Prêmio da Associação Brasileira de
Estatística) e de uma tese de doutorado premiada internacionalmente
(primeiro lugar, Prêmio Aranda-Ordaz). Atualmente, é membro do Comitê
Assessor de Probabilidade e Estatística (CA-MA) do CNPq e editor associado
das revistas Brazilian Journal of Probability and Statistics, Anais da
Academia Brasileira de Ciências e Chilean Journal of Statistics. Seu índice
h é 18 e seu número total de citações (ISI - Institute for Science
Information) é aproximadamente 1500.

Essa atividade tem coordenação de Lizandra C. Fabio (lizandra.fabio em ufba.br)
e Bruno Santos (brunorsantos em ufba.br), caso queiram enviar comentários ou
sugestões sobre as palestras.
-------------- Próxima Parte ----------
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