[ABE-L] Seminários em Estatística e Ciência de Dados - UFBA

[Paulo C Rodrigues]

Prezados Colegas,

na próxima sexta, dia 5 de abril pelas 11h00, vamos dar continuidade aos
Seminários em Estatística e Ciência de Dados da Universidade Federal da
Bahia. Nesta atividade teremos uma mistura entre seminários online e
seminários presenciais. Este será presencial.

Temos o prazer de anunciar que o palestrante neste seminário é o *Professor
Gilberto Pereira Sassi*. O Gilberto é Bacharel em Matemática pelo ICMC-
USP, Mestre pelo Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação e
Matemática Computacional -- ICMC-USP, e Doutor pelo Programa de
Pós-graduação em Estatística -- IME-USP. Foi Professor Adjunto na
Universidade Federal Fluminense e é atualmente Professor Adjunto no
Instituto de Matemática e Estatística da Universidade Federal da Bahia.

A participação neste seminário poderá ser presencial no Auditório do
Instituto de Matemática e Estatística da UFBA ou via YouTube. Mais detalhes
abaixo.

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*Título*: Métodos de Krigagem para Dados Funcionais Espaciais

*Resumo*:
Com o recente avanço do poder computacional, a amostragem de curvas
indexadas espacialmente tem crescido principalmente em dados ecológicos,
atmosféricos e ambientais, o que conduziu a adpatação de métodos
geoestatísticos para o contexto de Análise de Dados Funcionais. O objetivo
deste trabalho é estudar métodos de krigagem para Dados Funcionais
Espaciais, adaptando os métodos de interpolação espacial em Geoestatística.
Mais precisamente, em um conjunto de dados funcionais pontualmente
fracamente estacionário e isotrópico, desejamos estimar uma curva em um
ponto não monitorado no espaço buscando estimadores não viciados com erro
quadrático médio mínimo. Apresentamos três abordagens para aproximar uma
curva em sítio não monitorado, demonstramos resultados que simplificam o
problema de otimização postulado pela busca de estimadores ótimos não
viciados e implementamos os modelos em MATLAB usando ondaletas, que é mais
adequada para captar comportamentos localizados. Em dois métodos
apresentados, estimamos o semivariogram multivariado extendendo os modelos
paramétricos unidimensionais para o caso multivariado usando variáveis
latentes. Ilustramos os métodos com o conjunto de dados de temperatura
média diária das províncias marítimas do Canadá (New Brunswick, Nova Scotia
e Prince Edward Island).

*Data*: 11h00 do dia 5 de abril de 2019

*Local*: Auditório do Instituto de Matemática e Estatística da UFBA

*Transmissão ao vivo online em*: https://youtu.be/S3nA9OJCnDI
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Partilhem com os vossos colegas!

São todos bem vindos!

Um abraço,
Paulo Canas Rodrigues
Jalmar Carrasco

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Paulo Canas Rodrigues
*Assistant Professor*, Federal University of Bahia <http://ufba.br>, Brazil
*Research Director*, CAST <https://research.uta.fi/cast/>, University of
Tampere, Finland
*President*, Brazilian Region of the International Biometric Society
<http://www.rbras.org.br>
*Vice-Coordinator*, Specialization in Data Science and Big Data
<http://ecd.ufba.br>
*Past-Chairman*, Latin American Regional Section (LARS) of the IASC
<http://iasc-isi.org>
*Council Member*, International Statistical Institute <https://isi-web.org/>
*Council Member,* International Society for Business and Industrial
Statistics <http://www.isbis-isi.org/>

CV Lattes: http://lattes.cnpq.br/0029960374321970
Web: http://sites.google.com/site/paulocanas/
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-------------- Próxima Parte ----------
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