[ABE-L] Convite: Seminário DEST/UFMG em 29/10/2021.

[Vinicius Mayrink]

Caros,

Na próxima sexta-feira (*29 de outubro*, às *13:30h*) o ciclo de Seminários
do *Departamento de Estatística da UFMG* terá a apresentação de *Caio L. N.
Azevedo*.

Caio é professor do Departamento de Estatística da Unicamp e obteve o grau
de Doutor em Estatística pela USP (com período sanduíche na University of
Twente - Holanda). Algumas de suas áreas de pesquisa são: Teoria da
resposta ao item, Modelagem multinível, Inferência Bayesiana, Dados
longitudinais, Métodos numéricos para estimação, Qualidade de ajuste,
Seleção de modelos, Métodos de diagnóstico, Regressão não-Gaussiana.

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 ***********

Caio Lucidius Naberezny Azevedo (Departamento de Estatística, Unicamp).

*Bayesian longitudinal item response modeling with multivariate asymmetric
serial dependencies.*

It is usually impossible to impose experimental conditions in large-scale
longitudinal (observational) studies in education. This increases the risk
of bias due to for instance unobserved heterogeneity, missing background
variables, and dropouts. A flexible statistical model is required for the
nature of the observational assessment data and to account for the
unexplained heterogeneity. A general class of longitudinal item response
theory (IRT) models is proposed, where growth in performance can be
monitored using a skewed multivariate normal distribution for the latent
variables. Change in performance and unexplained heterogeneity is addressed
through structured covariance patterns and skewed multivariate latent
variable distributions. The Cholesky decomposition of the covariance matrix
is considered to model the dependence structure. A novel multivariate
skewnormal distribution is defined by the antedependence model with
centered skew-normal distributed errors. A hybrid MCMC approach is
developed for parameter estimation, model-fit assessment, and model
comparison. Results of simulation studies show good parameter recovery. A
longitudinal assessment study by the Brazilian federal government is
considered to show the performance of the general LIRT model. Joint work
with: José Roberto S. Santos (Department of Statistics and Applied
Mathematics, Federal University of Ceará - Brazil) and Jean-Paul Fox
(Department of Research Methodology, Measurement and Data Analysis,
University of Twente - Netherlands).

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

*ICEx, Universidade Federal de Minas Gerais*
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