Discente: Daniel da Silva Silveira
Título do trabalho: Stochastic order applied to phase transitions in the contact process
in a dynamic k-dependent random environment
Orientadora: Maria Eulalia Vares (IM-UFRJ)
Banca Examinadora:
Maria Eulalia Vares (IM-UFRJ) - presidente
Bernardo N. B. de Lima (UFMG)
Daniel Ungaretti Borges (IM-UFRJ)
Leandro P. R. Pimentel (IM-UFRJ) suplente interno
Isaia Nisoli (IM-UFRJ) suplente externo
Data e horário: 26 de fevereiro de 2026 às 10:30h
Local: Sala C116 (Instituto de Matemática-UFRJ)
Discente: Karen Yulieth Barrera Ospina
Título do trabalho: Robust Dynamic Lee–Carter Model for Mortality Forecasting under
Structural Shocks
Orientadora: Viviana das Graças Ribeiro Lobo (IM-UFRJ)
Coorientadora: Thaís C. O. Fonseca (IM-UFRJ)
Banca examinadora:
Viviana das Graças Ribeiro Lobo (UFRJ) – presidente
Vinícius Diniz Mayrink (UFMG)
João Batista de Morais Pereira (UFRJ)
Kelly Cristina Mota Gonçalves (UFRJ) – suplente
Data e horário: 24 de fevereiro de 2026 às 10h
Local: Sala C116 (Instituto de Matemática – UFRJ)
Discente: Luiz Eduardo da Silva Gomes
Título do trabalho: A Unified Approach to Learning Dynamic Bayesian Networks
Orientadora: Thaís C. O. Fonseca (IM-UFRJ)
Banca examinadora:
Thaís C. O. Fonseca (IM-UFRJ)- presidente
Helio S. Migon (IM-UFRJ)
Kelly C. M. Gon ̧calves (IM-UFRJ)
Flávio B. Gonçalves (UFMG)
Anderson L. A. Souza (UFPR)
Data e horário: 23 de fevereiro de 2026 às 10h
Local: Sala C116 (Instituto de Matemática – UFRJ)
A nossa próxima palestra ocorrerá na quarta-feira, 10 de DEZEMBRO, no horário das 15h30 às 17h00, Local: Laboratório de Sistemas Estocásticos (LSE), Sala I-044-B, Centro de Tecnologia - UFRJ.
Palestrante: Kelly Gonçalves (IM-UFRJ)
Título: Model-based inference under informative sample designs.
Resumo: When the sampling probabilities are related to the values of the outcome variable after conditioning on the model covariates, the sampling process is considered informative, and the model that holds for the sample data then differs from the corresponding population model prior to sampling. Ignoring the sampling process in such cases may lead to biased point estimators and may distort the analysis. In this talk, I will revisit some works I developed with co-authors in different contexts in which the observed sample is considered informative. I will begin by discussing rare and clustered populations in which adaptive cluster sampling is applied. Then, I will address the problem in the context of inference for quantiles. Finally, I will briefly present an approach within the framework of item response models.
Mais informações: https://ppge.im.ufrj.br/ciclo-de-palestras-segundo-semestre-de-2025/
Organizadores: Maria Eulalia Vares e Widemberg S Nobre
