[ABE-L] Seminário do PPGE/UFPE - Maria do Carmo Soares de Lima (UFPE) - 15/09 (16h00)

['Pablo Martin Rodriguez' via abe-l@ime.usp.br]

Boa tarde a todos(as),Esta mensagem é para divulgar a próxima palestra do
Ciclo de Seminários do PPGE/UFPE, a ser realizada hoje quarta-feira 15/09
pelo Google Meet. Para mais informação sobre o ciclo consultar o site:
https://sites.google.com/view/seminarios-ppge-ufpe

Sobre a palestra:Uma nova proposta de distribuição aplicada a dados virais
brasileiros

*Data: 15**/**09/2021 - 16h00  | Link: meet.google.com/eky-nwkv-aje
<http://meet.google.com/eky-nwkv-aje>*

*Palestrante*: Maria do Carmo Soares de Lima - UFPE

*Resumo:* No contexto de novas distribuições, percebemos a necessidade de
modelos que se ajustem bem a conjuntos de dados médicos. Nesse contexto,
podemos destacar algumas doenças como Covid-19, Dengue, Sarampo, Febre Zika
e Febre de Chikungunya. A Dengue, por exemplo, é uma enfermidade
transmitida pelo Aedes aegypti que assola o Brasil desde 1865. Até os dias
de hoje, nenhuma nação tropical ou subtropical conseguiu contê-la. Ainda
assim, de acordo com a Organização Panamericana de Saúde, quase 70% dos
casos confirmados de Dengue em 2020 ocorreram no Brasil. Acrescente a isso
os surtos mais recentes de Sarampo, Zika e Chikungunya que tomaram lugar
dentro das fronteiras brasileiras e vemos o quão suscetível o país se
encontra para o surgimento de outras epidemias antes mesmo do fim da
pandemia da Covid-19. Dessa forma, nosso intuito neste trabalho é encontrar
uma nova família de distribuições que modele de maneira satisfatória dados
de doenças virais. Para tanto, utilizamos a família T-X de distribuições em
combinação com a distribuição Quasi Lindley. Em vista disso, encontramos a
família Quasi Lindley - X de distribuições, em que X representa a função
densidade de probabilidade da distribuição de base escolhida. Algumas
propriedades e modelos desta família são analisados no trabalho. Além
disso, simulações de Monte Carlo foram realizadas para estudar o erro
quadrático médio dos estimadores de máxima verossimilhança. Por fim, cinco
aplicações a dados reais foram efetuadas para comparar os ajustes da Quasi
Lindley - Lindley com os ajustes de outras distribuições conhecidas da
literatura. Tais aplicações foram feitas com relação a cinco infecções
virais que causam e/ou causaram muitas mortes e enfermos no Brasil, a
saber: Dengue, Sarampo, Febre Zika, Febre Chikungunya e Covid-19.

*Sobre a palestrante:* Possui graduação em Licenciatura em Matemática
(2009), sendo laureada com média global 8,34, e mestrado em Estatística
(finalizado em 2012), ambos realizados na Universidade Federal de
Pernambuco (UFPE). Tem experiências nas áreas de Estatística e Matemática.
Prestou serviços à UFPE como professor grau 3 substituto no departamento de
Matemática. Doutora também pela UFPE (2015). Atualmente exerce o cargo de
professor Adjunto Classe C na UFPE, fazendo parte do corpo da pós-graduação
em estatística desta universidade, como membro permanente. Além disso,
participa do grupo de pesquisa de modelagem e métodos estatísticos, com
alguns trabalhos em desenvolvimento na área. Atualmente é membro do
colegiado da graduação do curso de Ciências Atuariais e de Estatística.
Além disso, foi vice-coordenadora do programa da pós-graduação de
Estatística da UFPE de 11 de setembro a 19 de novembro de 2019. Assume
atualmente o cargo de coordenadora da pós-graduação supracitada. (Fonte: CV
Lattes)

Favor de avisar a possíveis interessados(as).

Um abraço.

Pablo Rodriguez
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