[ABE-L] Papos Aleatórios

[Eduardo Ferioli Gomes]

Prezados colegas,

Nesta quinta-feira 21/08 às 16 horas vamos receber o Prof. Marcos Prates do PPGE da UFMG e o Dr. Alisson C C Silva do
Instituto de Pesquisa e Estatística do Distrito Federal (IPEDF). A palestra irá começar com uma apresentação do Programa de Pós-graduação em Estatística da UFMG pelo Prof. Marcos Prates e logo em seguida o Dr. Alisson C C Silva irá apresentar o trabalho A Análise de Reincidências Criminais: Uma Abordagem Baseada em Modelos Hierárquicos Para a Análise de Dados de Eventos Recorrentes Espacialmente Correlacionados e Inflados de Zeros.

Segue abaixo um breve resumo do trabalho: A abordagem do curso de vida na criminologia oferece contribuições relevantes para compreender padrões e trajetórias da conduta criminal. Complementarmente, a abordagem das carreiras criminais descreve como os indivíduos iniciam a prática de delitos em momentos específicos, se envolvem em diferentes tipos de atividades ilícitas e, eventualmente, interrompem essa trajetória. Nessa análise, é essencial identificar padrões na frequência da reincidência e os fatores que a influenciam. Este trabalho apresenta uma nova classe de modelos que superam limitações dos métodos tradicionais de análise da reincidência criminal. Esses modelos são voltados para a análise de dados de eventos recorrentes com excesso de zeros e correlação espacial. Eles estendem o Processo de Poisson Não-Homogêneo, incorporando a estrutura do modelo Auto-Regressivo Condicional Intrínseco (ICAR) por meio de efeitos aleatórios, o que permite analisar associações entre indivíduos pertencentes ao mesmo estrato espacial. Para tratar o excesso de zeros, é incorporada a estrutura do modelo de Poisson inflado de zeros. Além dos modelos paramétricos baseados no processo da Lei de Potência para funções de intensidade de linha de base, são propostas versões semiparamétricas que aproximam essa função por meio de Polinômios de Bernstein. A abordagem bayesiana oferece vantagens como a incorporação de evidências externas e a modelagem de correlações específicas entre efeitos aleatórios e dados observados. O desempenho dos modelos propostos foi avaliado por meio de estudos de simulação em diferentes cenários, sendo também aplicado à análise de dados de reincidência criminal na Região Metropolitana de Belo Horizonte. Os resultados permitem identificar áreas de alto risco para crimes recorrentes e caracterizar a evolução das taxas de reincidência ao longo do tempo. Esta pesquisa amplia o entendimento sobre trajetórias criminais e fornece subsídios para o desenvolvimento de estratégias mais eficazes de enfrentamento da reincidência.

O link para participar da apresentação é https://meet.google.com/tab-zjhh-zsz .

Saudações,
Eduardo

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