Seminários do DEST

ANO DE 2018 - 2º SEMESTRE


23/11/2018 às 10:00h - Prof. Murray Pollock (Un. of Warwick)

Título: Modelo de regressão de Cox com verossimilhança monótona

Resumo: “Monte Carlo Fusion” (Dai, Pollock, Roberts, 2018, JAP) is a new theory providing a framework for the unification of distributed statistical analyses and inferences, into a single coherent inference. This problem arises in many settings (for instance, expert elicitation, multi-view learning, distributed ‘big data’ problems etc.). Monte Carlo Fusion is the first general statistical approach which avoids any form of approximation error in obtaining the unified inference, and so has broad applicability across a number of statistical applications.

A direction of particular interest for broad societal impact is in Statistical Cryptography. Considering the setting in which multiple (potentially untrusted) parties wish to securely share distributional information (for instance in insurance, banking and social media settings), Fusion methodology offers the possibility that distributional sharing can be conducted in such a manner that the information which is required to be exchanged between the parties for the methodology can be secretly shared. As a consequence a gold-standard information theoretic security of the raw data can be achieved. So called “Confusion”, a confidential fusion approach to statistical secret sharing, has the property that another party with unbounded compute power could not determine secret information of any other party. Joint work with Louis Aslett, Hongsheng Dai, Gareth Roberts.


23/11/2018 às 13:30h - Frederico Machado Almeida

Título: Confusion: Developing an information-theoretic secure approach for multiple parties to pool and unify statistical data, distributions and inferences.

Resumo: O modelo de regressão de Cox tem sido frequentemente usado em análise de sobrevivência quando se objetiva estudar o efeito de um conjunto de variáveis explicativas sobre o tempo até a ocorrência de um evento de interesse. Os coeficientes do modelo são estimados pelo método de máxima verossimilhança, sendo em geral viesadas e podendo não existir principalmente em estudos clínicos onde é comum obter amostras pequenas com bastante tempos de censura. Este fenômeno é conhecido na literatura como problema da verossimilhança monótona (ou problema de “separação”, no caso do modelo logístico) e ocorre durante o processo de estimação dos coeficientes, quando a função de verossimilhança converge para um valor finito, mas existe pelo menos uma estimativa que diverge para ± infinito. Em particular, o problema ocorre na presença de covariáveis binárias quando um dos níveis não está associado ao evento de interesse. A solução sugerida por Heinze e Schemper (2001) é uma adaptação do procedimento de Firth (1993) originalmente desenvolvido para reduzir o viés nos estimadores de máxima verossimilhança. O método permite obter estimativas finitas por meio de penalização da função de verossimilhança. Neste caso, a penalidade pode ser vista como a distribuição a priori de Jeffreys, frequentemente usada no contexto Bayesiano. No entanto, esta abordagem tem algumas desvantagens, pois tende a produzir estimativas viesadas e com erros-padrão elevados. Outras propostas de penalização baseadas na abordagem Bayesiana são apresentadas na literatura. Neste seminário, será explorado o trabalho de Almeida et al (2018) que investigam o impacto de diferentes níveis de informação a priori em termos de inferência. Por fim, será feita uma breve apresentação das propostas para trabalhos futuros, que consistirá basicamente em estender o trabalho de Almeida et al (2018) investigando a ocorrência deste fenômeno em uma outra classe de modelos de sobrevivência que levam em consideração a heterogeneidade entre os indivíduos na população em estudo. Esses modelos são conhecidos na literatura como modelos de fração de cura. Maiores detalhes são encontrados em Boag (1949); Sy e Taylor (2000); Peng et al (2018), entre outros. Autores: Almeida, F. M.; Colosimo, E. A. & Mayrink, V. D.; Statistics and Its Interface, Volume 11, No. 04, (2018)


23/11/2018 às 14:30h - Luis Alejandro Másmela Caita

Título: Imputação Múltipla para dados ausentes de maneira não-aleatória

Resumo: Tradicionalmente, a estatística faz análise de conjuntos de dados ordenada de forma retangular, onde as linhas representam os indivíduos e as colunas representam as variáveis. As entradas nesta matriz são geralmente números reais que representam variáveis contínuas ou categorias de resposta. Os métodos estatísticos padrão partem do fato de que a matriz de dados tem suas entradas completas, porém, em muitos casos e por diferentes motivos, essa condição não é atendida. Se faz um breve incursão da teoria que lida com a análise estatística de bancos de dados com dados perdidos (Missing Data). Os chamados padrões de dados perdidos e mecanismos de dados perdidos são apresentados de acordo com a teoria desenvolvida por Rubin (1976). Entre os possíveis tratamentos estatísticos, destaca-se a metodologia chamada imputação de dados, especificamente a imputação múltipla. De acordo com o mecanismo de falta de dados que caracteriza o banco de dados, dois modelos podem ser observados, mecanismos ignoráveis que envolvem a falta de dados MAR e mecanismos não ignoráveis que envolvem a falta de dados NMAR. Para este último mecanismo, é apresentado o modelo proposto por Paiva e Reiter (2017) para variáveis contínuas e baseadas em misturas de distribuições normais multivariadas.


09/11/2018 às 13:30h - Arthur Tarso Rego

Título: Abordagem via Modelos de Espaço de Estados para Séries Temporais Financeiras


26/10/2018 às 14:30h - Guilherme Aguilar

Título: Bayesian linear regression models with flexible error distributions


26/10/2018 às 13:30h - Danna L. Cruz

Título: Spatial disease mapping using Directed Acyclic Graph Auto-Regressive (DAGAR) models


19/10/2018 às 14:30h - Profa. Thais C. O. Fonseca (DME-UFRJ)

Título: Reference Bayesian analysis for hierarchical models


19/10/2018 às 13:30h - Prof. Karthik Bharath (University of Nottingham, UK)

Título: Geometric statistical methods for imaging data


28/09/2018 às 13:30h - Larissa Sayuri Futino C. dos Santos (UFMG)

Título: Ampliando Horizontes: Vendo o mundo com outros olhos


14/09/2018 às 13:30h - Prof. Tohid Ardeshiri (Linköping University, Suécia)

Título: Analytical Approximations for Bayesian Inference


31/08/2018 às 14:30h - Josemar Rodrigues (UFSCar)

Título: Bayesian superposition of pure-birth destructive cure processes for tumor latency


3108/2018 às 13:30h - Reinaldo B. Arellano-Valle (Pontícia Universidad Católica de Chile)

Título: Scale and Shape Mixtures of Multivariate Skew-Normal Distributions


24/08/2018 às 13:30h - Roger W. C. da Silva (DEST)

Título: Dimensional Crossover in Anisotropic Percolation on Z^{d+s}


17/08/2018 (sexta-feira) às 13:30h - Ali Abolhassani (Department of Mathematical Sciences, Isfahan University of Technology, Isfahan, Iran)

Título: Bell Spatial Scan Statistics


08/08/2018 (quarta-feira) às 10:30h - Silvia L. P. Ferrari (USP)

Título: Box-Cox t random intercept model for estimating usual nutrient intake distributions


ANO DE 2018 - 1º SEMESTRE


22/06/2018 às 14:30h - Túlio Lima (Departamento de Estatística - UFMG)

Título: Comparison between risk measures and ruin probability for the calculation of solvency capital for a long-term guarantee.


18/05/2018 às 13:30h - Rodrigo Bernardo da Silva (Departamento de Estatística, UFPb)

Título: Flexible and Robust Mixed Poisson INGARCH Models.


11/05/2018 às 13:30h - Vinicius D. Mayrink (Departamento de Estatística, UFMG)

Título: Estendendo o JAGS: Distribuição exponencial por partes e geoestatística.


04/05/2018 às 13:30h - Caio L. N. Azevedo - Departamento de Estatística, IMECC, Unicamp

Título: Time series and multilevel modeling for longitudinal item response theory data


27/04/2018 às 13:30h - Valdério A. Reisen - UFES

Título: An overview of robust spectral estimators and its applications.


20/04/2018 às 13:30h - Pedro O. S. Vaz de Melo

Título: Futebol e Política não se discutem, se analisam! 


13/04/2018 às 13:30h - Carolina Silva Pena - Pró-Reitoria de Graduação - UFMG

Título: A new item response theory model to adjust data allowing examinee choice


ANO DE 2017 - 2º SEMESTRE


01/12/2017 às 13:30h - Milton Pifano (DEST)

Título: Data clustering using generalized spatio-temporal dynamic factor analysis with interactions.


24/11/2017 às 13:30h - Guilherme L. de Oliveira (DEST)

Título: Modelos Partição Produto Espaciais.


24/11/2017 às 14:30h - Gabriela Oliveira (DEST)

Título: Aspectos Probabilísticos da Distribuição Laplace.


17/11/2017 às 13:30h - Alexandre Gaudillière (Aix Marseille Université, CNRS)

Título: Intertwining Wavelets.


17/11/2017 às 14:30h - Douglas Mesquita (DEST)

Título: Confundimento espacial em modelos de fragilidade.


10/11/2017 às 13:30h - Erick Amorim (DEST-UFMG)

Título: Agrupamentos através do processo Dirichlet e o modelo fatorial com interações


10/11/2017 às 14:30h - Rafael Alves (DEST-UFMG)

Título: Markov Graphs.


27/10/2017 às 13:30h - Juliana Freitas de Mello e Silva (DEST-UFMG)

Título: Modelagem conjunta de dados longitudinais e de sobrevivência.


20/10/2017 às 13:30h - Flávio Bambirra Gonçalves (DEST-UFMG)

Título: A Monte Carlo toolbox to solve intractable statistical problems: from retrospective sampling to Bernoulli Factories


29/09/2017 às 13:30h - Gilvan Ramalho Guedes (Depto. De Demografia-UFMG)

Título: Mudanças climáticas e economia: impactos sobre vulnerabilidade regional, oferta de trabalho e demanda por seguro


22/09/2017 às 13:30h - Fernando Quintana (PUC-Chile)

Título: Covariate-Dependent Mixture Models Induced by Determinantal Point Processes and Some Applications


15/09/2017 às 13:30h - Grupo Stats4Good (DEST-UFMG)

Título: Estatística para o Bem


01/09/2017 às 13:30h - Thais Paiva (DEST-UFMG)

Título: Imputation of multivariate continuous data with nonignorable missingness


25/08/2017 às 13:30h - Bernardo Nunes Borges de Lima (MAT-UFMG)

Título: A mágica sequência de de Bruijn


18/08/2017 às 11:10h - Sokol Ndreca (DEST)

Título: Asymptotics for the queueing system with exponentially delayed arrivals


16/08/2017 às 11:30h (excepcionalmente) - Iddo Ben-Ari (University of Connecticut - USA)

Título: Cut-off for a random walk with catastrophes


ANO DE 2017 - 1º SEMESTRE


11/08/2017 às 14:30h - Ying Sun (King Abdullah University of Science and Technology (KAUST),Saudi Arabia)

Título: Visualization and Assessment of Spatio-temporal Covariance Properties

 

11/08/2017 às 13:30h - Marc G. Genton (King Abdullah University of Science and Technology (KAUST), Saudi Arabia)

Título: Directional Outlyingness for Multivariate Functional Data


07/07/2017 às 13:30h - Bárbara da Costa Campos Dias

Título: Exact Bayesian inference in spatio-temporal Cox processes driven by multivariate Gaussian processes


30/06/2017 às 13:30h - Uriel Moreira Silva

Título: Particle-based Inferente in Hidden Markov Models


23/06/2017 às 13:30h - Prof. Alexandre B. Simas (MAT-UFPb)

Título: Principal Components Analysis for Semimartingales and Stochastic PDE


09/06/2017 às 13:30h - Prof. Adrian P. H. Luna (DEST/UFMG)

Título: Misturas de Distribuições de Gibbs


02/06/2017 às 13:30h - Prof. Bernardo Lanza Queiroz (CEDEPLAR/UFMG)

Título: National and subnational experience with estimating the extent and trend in completeness of registration of deaths in Brazil and other developing countries


19/05/2017 às 13:15h (**Excepcionalmente**) - Prof. Fredy Castellares (DEST/UFMG)

Título:  Processo Múltiplo de Poisson e a Distribuição de Bell


28/04/2017 às 13:15h (**Excepcionalmente**) - Prof. Bernardo Nunes Borges de Lima (MAT/UFMG)

Título:  A mágica sequência de Bruijn


07/04/2017 às 13:30h - Prof. Marcos Oliveira Prates (DEST/UFMG)

Título: Um passeio por aplicações e problemas em diferentes áreas da Estatística nas quais tenho dedicado o meu tempo.


31/03/2017 às 13:30h - Profa. Denise Duarte (DEST/UFMG)

Título: Inferência para Cadeias de Markov de Alcance Variável Contaminadas Estocasticamente


24/03/2017 às 13:30h - Prof. Renato Martins Assunção (DCC/UFMG)

Título: De Fisher até o "Big Data": continuidades e descontinuidades