[ABE-L] Fwd: CONVITE - Webinar Profa. Terezinha Késsia de Assis Ribeiro (EST/UnB) - 07/04/2022 - 14h30

[Helton Saulo]

O Programa de Pós-Graduação em Estatística convida para:

WEBINAR - Regressão Beta Robusta

Palestrante: *Profa. Terezinha Késsia de Assis Ribeiro (EST/UnB)*
Data:  *07/04/2022** (quinta-feira)*
Horário: *14h30min *

Link da transmissão:

https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3aQBM_F0IGE2Gx1OOACytv0hdI1Fs3vwu2gsE0tLRIXrc1%40thread.tacv2/1649183473983?context=%7b%22Tid%22%3a%22ec359ba1-630b-4d2b-b833-c8e6d48f8059%22%2c%22Oid%22%3a%22c7109bbd-b5ab-490f-8d83-ada97d5ede57%22%7d


*Resumo:*

Os modelos mais comumente utilizados para a análise de dados contínuos e
limitados ao intervalo unitário, como taxas e proporções, são modelos de
regressão baseados na distribuição beta. A inferência nos modelos regressão
beta pode ser realizada pelo método de máxima verossimilhança. Nesta
palestra, mostraremos que tal método não é robusto à presença de
observações discrepantes. Apresentaremos um método de estimação
alternativo, que utiliza uma Lq-verossimilhança reparametrizada, e
mostraremos suas propriedades de robustez, Fisher-consistência e
normalidade assintótica. Como é comum em procedimentos robustos, é
necessário fixar uma constante de afinação (tuning constant), o que
dificulta ou até inviabiliza as aplicações. Apresentaremos, em detalhes, um
método de seleção da constante, que é orientado pelos dados e que garante
eficiência total na ausência de outliers. Simulações e aplicações serão
apresentadas.


O QR Code para acesso à palestra encontra-se no documento anexo.

*Acompanhe os próximos eventos no site do EST
<http://www.est.unb.br/index.php?option=com_content&view=category&id=9&Itemid=107>
e
também no site do PPGEST <http://pgest.unb.br/pt-br/seminarios>.*

Atenciosamente,

Tathyanna Martins Cordeiro
Secretária Executiva
-- 
Departamento de Estatística
Universidade de Brasília
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Tipo: application/pdf
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