Título: A Prior for Record Linkage Based on Allelic Partitions
Palestrante: Brenda Betancourt (University of Florida)
Data: 23/09/20
Horário: 15h30
Resumo: In database management, record linkage aims to identify multiple records that correspond to the same individual. This task can be treated as a clustering problem, in which a latent entity is associated with one or more noisy database records. However, in contrast to traditional clustering applications, a large number of clusters with a few observations per cluster is expected in this context. In this paper, we introduce a new class of prior distributions based on allelic partitions that is specially suited for the small cluster setting of record linkage. Our approach makes it straightforward to introduce prior information about the cluster size distribution at different scales, and naturally enforces sublinear growth of the maximum cluster size – known as the microclustering property. We evaluate the performance of our proposed class of priors using three official statistics data sets and show that our models provide competitive results compared to state-of-the art microclustering models in the record linkage literature.
Título: Approximate Bayesian Computation methods
Palestrante: Guilherme Souza Rodrigues (UnB)
Data: 09/09/2020
Horário: 15:30
A palestra ocorrerá remotamente, via Google Meets. Segue o link para o acesso a sala: meet.google.com/ruv-ruxx-ehg .
A sala será aberta sempre 10 minutos antes do início de cada sessão.
Resumo: Likelihood-free methods such as approximate Bayesian computation (ABC) have extended the reach of statistical inference to problems with computationally intractable likelihoods. Such approaches perform well for small-to-moderate dimensional problems, but suffer a curse of dimensionality in the number of model parameters. We will strive to provide a gentle overview of some of the state of the art approaches in this area.
Acompanhem a atualização da programação do nosso ciclo de palestras no sitio www.dme.ufrj.br opção Atividades subopção Ciclo de Palestras.
Dando continuidade ao Ciclo de Palestras do Programa de Pós-Graduação em Estatística do IM-UFRJ, na próxima 4a feira, 26/08/20, às 15:30, teremos a palestra do professor.
Título: Distribuições condicionais para testes de aderência
Palestrante: James Dean Oliveira dos Santos (UFAM)
Data: 26/08
Horário: 15:30
A palestra ocorrerá remotamente, via Google Meets. Segue o link para o acesso a sala: meet.google.com/ruv-ruxx-ehg . A sala será aberta sempre 10 minutos antes do início de cada sessão.
Resumo: Neste seminário discutiremos o problema de testes de aderência quando os parâmetro são desconhecidos. Neste contexto, os parâmetros em si são considerados de interesse secundário e o objetivo é determinar uma estatística de teste que seja ancilar. Veremos que tal distribuição pode ser encontrada quando há uma estatística suficiente minimal para os parâmetros. Como tais distribuições nem sempre terão forma fechada, métodos de simulação serão discutidos para a obtenção dos p-valores para os testes.
Contamos com a presença de vocês.
Acompanhem a atualização da programação do nosso ciclo de palestras no sitio www.dme.ufrj.br opção Atividades subopção Ciclo de Palestras.
Dando continuidade ao Ciclo de Palestras do Programa de Pós-Graduação em Estatística do IM-UFRJ, na próxima 4a feira, 02/09/20, às 15:30, teremos a palestra:
Título: Estatística e música: algumas possíveis linhas de pesquisa
Palestrante: Hugo Tremonte de Carvalho (DME, UFRJ)
Data: 02/09/2020
Horário: 15:30
A palestra ocorrerá remotamente, via Google Meets. Segue o link para o acesso a sala: meet.google.com/ruv-ruxx-ehg . A sala será aberta sempre 10 minutos antes do início de cada sessão.
Resumo: Apesar da área de Processamento de Áudio ser relativamente antiga dentro do contexto de Processamento de Sinais, datando da primeira metade do Séc. XX, somente na transição para o Séc. XXI métodos Bayesianos começaram a ser aplicados para resolver problemas de interesse. A flexibilidade permitida por tais métodos, bem como o crescente poder computacional, possibilitaram um crescimento não só na possibilidade de soluções mas também na variedade de problemas sendo atacados. Em particular, problemas de interesse para a área são: restauração de gravações antigas degradadas, transcrição automática (obter automaticamente a partitura de uma música com base somente na informação acústica), reconhecimento de emoções em música, identificação de gênero musical, estimação de tonalidade, dentre outros. Nesse seminário com teor mais expositório irei apresentar um pouco mais detalhadamente alguns desses temas (2 ou até 3, se o tempo me permitir), focando especialmente em linhas de pesquisa viáveis de serem concluídas em tempo de um Mestrado.
Referências:
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Marcando o retorno do Ciclo de Palestras do Programa de Pós-Graduação em Estatística do IM-UFRJ, na próxima 4a feira, 19/08/20, às 15:30, teremos a palestra do professora:
Título: Quantile pyramids for regression
Palestrante: Thais Carvalho Valadares Rodrigues (UNB)[
Data: 19/08
Horário: 15:30
Local: Transmissão online. Clique AQUI para acessar.
A sala será aberta sempre 10 minutos antes do início de cada sessão.
Resumo: Quantile regression models provide a wide picture of the conditional distributions of the response variable by capturing the effect of the covariates at different quantile levels. In most applications, the parametric form of those conditional distributions is unknown and varies across the covariate space, so fitting the given quantile levels simultaneously without relying on parametric assumptions is crucial. In this talk, I review the main concepts of quantile regression and present some recent challenges in the area. As for my research interest, I introduce a Bayesian model for simultaneous quantile regression using random probability measures known as quantile pyramids. Simulation studies and an application with real data are presented to explore the proposed method and its competitive approaches.
Acompanhem a atualização da programação do nosso ciclo de palestras no sitio www.dme.ufrj.br opção Atividades subopção Ciclo de Palestras.
