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Dynamical non-Gaussian modelling of spatial processes

 

Palestrante: Profa. Viviana Lobo
Universidade:  Instituto de Matemática - UFRJ

Spatio-temporal processes in environmental applications are often assumed to follow a Gaussian model, possibly after some transformation. However, heterogeneity in space and time might have a pattern that will not be accommodated by transforming the data. In this scenario, modelling the variance laws is an appealing alternative. This work adds flexibility to the usual Dynamical Gaussian model by defining the process as a scale mixture between a Gaussian and log-Gaussian process. The scale is represented by a process varying smoothly over space and time. State-space equations define the dynamics over time for both response and variance processes resulting in computationally efficient estimation and prediction algorithms. Analysis of artificial datasets show that the parameters are identifiable and simpler models are well recovered by the general proposed model. An application to maximum temperature data illustrates the effectiveness of our proposal in modelling varying variances over time and space.
 
Jointly with Thais C. O. Fonseca and Alexandra M. Schmidt.
 

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04/junho/2020

12h de São Paulo, Brasil (UTC/GMT -03:00)

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