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

[Jose Fernandes]

Confirmo a presença via YouTube.

José Moniz Fernandes 

    Em quarta-feira, 3 de abril de 2019 13:48:45 GMT-1, Paulo C Rodrigues <paulocanas em gmail.com> escreveu:  
 
 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.

====================================================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====================================================  
Partilhem com os vossos colegas!
São todos bem vindos!
Um abraço,Paulo Canas RodriguesJalmar Carrasco
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Paulo Canas RodriguesAssistant Professor, Federal University of Bahia, BrazilResearch Director, CAST, University of Tampere, FinlandPresident, Brazilian Region of the International Biometric SocietyVice-Coordinator, Specialization in Data Science and Big DataPast-Chairman, Latin American Regional Section (LARS) of the IASCCouncil Member, International Statistical InstituteCouncil Member, International Society for Business and Industrial Statistics
CV Lattes: http://lattes.cnpq.br/0029960374321970
Web: http://sites.google.com/site/paulocanas/
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