[ABE-L] Convite: Seminário DEST/UFMG em 16/07/2021.

[Vinicius Mayrink]

Caros,

Na próxima sexta-feira (*16 de julho, às 13:30h*) o ciclo de
Seminários do *Departamento
de Estatística da UFMG* terá a apresentação de *Marina Silva Paez*.

Marina é Doutora em Estatística pela UFRJ e, atualmente, Professora
Associada do DME - IM/UFRJ. Suas linhas de pesquisa de interesse são:
Estatística Espacial, Inferência Bayesiana e Séries Temporais.

O seminário será transmitido ao vivo pelo canal do Youtube "*Seminários
DEST - UFMG <https://www.youtube.com/channel/UCoZC2_pME9ca_-Hx4djd60w>*":

Att,
Vinícius Mayrink


*********** Título e Resumo ***********
Marina Silva Paez (DME - UFRJ, Rio de Janeiro)

*Anisotropia através de deformação espacial em diferentes modelos
geoestatísticos espaço-temporais.*

Neste seminário irei apresentar diferentes classes de modelos
geostatísticos que lidam com anisotropia por meio de processos de
deformação. Em suma, a ideia do procedimento de deformação espacial
consiste em fazer uma transformação de R² em R² que mapeia as coordenadas
geográficas da região de interesse S (possivelmente anisotrópica) para um
novo espaço latente D (isotrópico por construção). A 1ª proposta é a de um
modelo geoestatı́stico para fenômenos espaço-temporais univariados que não
são estacionários e exibem observações atípicas. Propomos a modelagem
através de um processo t-Student para descrever dados com caudas pesadas,
com componentes espaciais e temporais separáveis. A variação no tempo é
incorporada através de modelos dinâmicos e a componente puramente espacial
assume dependência através da especificação de uma função de correlação
espacial. Lidamos com a anisotropia através de deformação espacial de
Sampson e Guttorp (1992), e, uma vez que adotamos o paradigma Bayesiano,
nos baseamos na abordagem de Schmidt e O'Hagan (2003). A 2ª proposta trata
de modelos espaço-temporais multivariados. Nos baseamos na modelagem
proposta por Paez et al. (2008) que apresenta uma classe de modelos
dinâmicos hierárquicos para observações matriz-variadas (no caso a matriz
considera as dimensões espaço e tempo). Modelos dinâmicos são mais uma vez
propostos para tratar de variações temporais. Com o objetivo de relaxar a
hipótese de isotropia assumida no referido trabalho, a presente pesquisa
propõe uma extensão para o trabalho de Paez et al. (2008) que permite
acomodar superfícies anisotrópicas. A inferência, como já mencionado, é
feita sob o ponto de vista Bayesiano, e propomos o uso do MCMC para
amostrar da distribuição a posteriori dos parâmetros dos modelos. As
modelagens são inicialmente testadas para dados simulados e posteriormente
aplicadas a conjuntos de dados ambientais. Colaboradores: Fidel E. C.
Morales, Dimitris Politis, Jacek Leskow e Rodrigo Bulhões.

-- 
*Vinícius D. Mayrink*
*Professor Associado - Departamento de Estatística*

*ICEx, Universidade Federal de Minas Gerais*
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