Boletim do resumo e programas (XIV EMR 2015)
A Escola de Modelos de Regressão (EMR) é um evento científico na área de Estatística, de repercussão nacional, realizado com o patrocínio da Associação Brasileira de Estatística (ABE) que, em 2015, se encontrará em sua 14ª edição.
A Escola de Modelos de Regressão (EMR) é um evento científico na área de Estatística, de repercussão nacional, realizado com o patrocínio da Associação Brasileira de Estatística (ABE) que, em 2015, se encontrará em sua 14ª edição.
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
Em homenagem ao 65º<br />
aniversário <strong>do</strong> Prof. Heleno Bolfarine<br />
Campinas<br />
<strong>2015</strong><br />
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong><br />
Centro de Convenções<br />
Unicamp, Campinas, SP,<br />
Brasil<br />
ABE
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
i<br />
APRESENTAÇÃO<br />
Mensagem de Boas Vindas<br />
É com imensa satisfação que o Departamento de Estatística da Universidade<br />
Estadual de Campinas promove o <strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão, um evento<br />
de eleva<strong>do</strong> nível científico que contará com participantes nacionais e internacionais.<br />
O programa da <strong>XIV</strong> <strong>EMR</strong> inclui 12 Conferências (6 nacionais e 6 internacionais),<br />
<strong>do</strong>is minicursos ( MC1 e MC2), 24 Comunicações Orais ( CO) e 2 Sessões de<br />
Pôsteres, 3 Sessões Temáticas, 4 Sessões de Jovem Doutor, 2 tutoriais e 1 workshop.<br />
A Comissão Organiza<strong>do</strong>ra dá as Boas Vindas à to<strong>do</strong>s os participantes que irão<br />
prestigiar o evento e espera que o mesmo constitua uma oportunidade para a<br />
divulgação de trabalhos relevantes desenvolvi<strong>do</strong>s por pesquisa<strong>do</strong>res nacionais e<br />
estrangeiros <strong>do</strong> mais alto nível, sen<strong>do</strong> assim uma oportunidade de interação entre<br />
alunos, profissionais e pesquisa<strong>do</strong>res da área de Modelos de Regressão e áreas<br />
afins.<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
ii<br />
AGRADECIMENTOS<br />
A Comissão Organiza<strong>do</strong>ra da <strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão (<strong>XIV</strong> <strong>EMR</strong>)<br />
agradece ao apoio das seguintes instituições: CAPES, FAPESP, CNPq, Associação<br />
Brasileira de Estatística (ABE) , Fun<strong>do</strong> de Apoio ao Ensino, à Pesquisa e à Extensão<br />
(FAEPEX) e o Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica<br />
(IMECC) da UNICAMP, bem como á todas todas as Fundações Estaduais,<br />
Instituições e Programas de Pós-Graduação <strong>do</strong> Brasil, que possibilitaram a<br />
participação de pesquisa<strong>do</strong>res, estudantes e profissionais no evento.<br />
COMISSÕES<br />
Comissão Organiza<strong>do</strong>ra local (Unicamp):<br />
Aluísio de Souza Pinheiro<br />
Víctor Hugo Lachos Dávila<br />
Caio Lucidius Naberezny Azeve<strong>do</strong><br />
Fili<strong>do</strong>r Edilfonso Vilca Labra<br />
Hildete Prisco Pinheiro<br />
Comissão Científica:<br />
Víctor Hugo Lachos Dávila – Unicamp<br />
Mario de Castro Andrade Filho ICMC – USP<br />
Renato Martins Assunção – UFMG<br />
Dipankar Bandyopadhyay – University of Minnesota, USA<br />
Jorge Luis Bazán Guzmán ICMC – USP<br />
Celso Rômulo Barbosa Cabral – UFAM<br />
Vicente Garibay Cancho ICMC – USP<br />
Luis Mauricio Castro Cepero – Universidad de Concepción, Chile<br />
Francisco Cribari Neto – UFPE<br />
Somnath Datta – University of Louisville, USA<br />
Edwin Moises Marcos Ortega ESALQ – USP<br />
Suporte Técnico<br />
Luis Enrique Benites Sánchez IME – USP<br />
Rocío Paola Maehara Sánchez IME – USP<br />
http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>/paginas/comissoes<br />
Departamento de Estatística<br />
Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica da<br />
UNICAMP<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
1<br />
Inicio Final<br />
Programação 02/03/<strong>2015</strong><br />
13:00 14:30<br />
14:30 15:00<br />
15:00 16:30<br />
Entrega de Material e<br />
Inscrições<br />
T1<br />
Auditório 2<br />
Café Estatístico<br />
T2<br />
Auditório 2<br />
16:30 17:30<br />
W1<br />
Auditório 2<br />
Legenda<br />
Legenda<br />
Workshop<br />
W1: Modelos de Regressão em Julia<br />
Luis Benites Sánchez, IME-USP<br />
Tutorial<br />
T1 : StatSoft:<br />
Josias Oliveira, Statsoft<br />
T2 : R and Google Maps:<br />
Marcos Oliveira Prates, UFMG<br />
Código QR da página web com mais<br />
informações <strong>do</strong> Workshop<br />
Código QR da página web com os<br />
<strong>resumo</strong>s <strong>do</strong>s Tutoriais:<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
2<br />
Programação 03/03/<strong>2015</strong><br />
Inicio Final<br />
08:10 08:40<br />
08:40 10:10<br />
10:10 10:30<br />
10:30 11:30<br />
11:30 12:30<br />
12:30 14:00<br />
MC: Minicurso<br />
MC1: Modelos de Regressão Log-simétricos em R<br />
MC2: Misturas Finitas de Distribuições Assimétricas<br />
MC1<br />
Auditório 1<br />
MC2<br />
Auditório 2<br />
Café Estatístico<br />
Cerimônia de Abertura<br />
Auditório 3<br />
Almoço<br />
ST1<br />
Auditório 3<br />
Conferência de Abertura<br />
(Prof. Heleno Bolfarine) - Auditório 3<br />
ST1: Big Data<br />
ST1.1: Susmita Datta<br />
ST1.2: Glen Satten<br />
ST1.3: Somnath Datta<br />
Conferências<br />
CF1: Reinal<strong>do</strong> Arellano-Valle<br />
CF2: Josemar Rodrigues<br />
CF3: Dipankar Bandyopadhyay<br />
CF4: Francisco Cribari-Neto<br />
14:00 15:00<br />
15:00 16:00<br />
16:00 16:20<br />
16:20 17:30<br />
CF1<br />
Auditório 3<br />
CF3<br />
Auditório 3<br />
CO1<br />
Auditório 1<br />
Café Estatístico<br />
CO2<br />
Auditório 2<br />
CF2<br />
Auditório 1<br />
CF4<br />
Auditório 1<br />
CO3<br />
Auditório 3<br />
Comunicação Oral<br />
CO1: Erro nas variáveis<br />
CO2: Modelos inflaciona<strong>do</strong>s<br />
CO3: Séries temporais<br />
17:30 19:00<br />
PO1<br />
Saguão <strong>do</strong> IMECC<br />
(com Coquetel)<br />
Sessão Pôster<br />
Local: Saguão<br />
IMECC - Unicamp<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
3<br />
Programação 04/03/<strong>2015</strong><br />
Inicio Final<br />
08:10 08:40<br />
08:40 10:10<br />
MC: Minicurso<br />
MC1: Modelos de Regressão Log-simétricos em R<br />
MC2: Misturas Finitas de Distribuições Assimétricas<br />
MC1<br />
Auditório 1<br />
MC2<br />
Auditório 2<br />
ST2<br />
Auditório 3<br />
ST2: Estatística Espacial<br />
Prof. Renato Assunção<br />
ST2.1: Thaís Paiva<br />
ST2.2: Marco Ferreira<br />
ST2.3: Andrew Lawson<br />
Conferências<br />
10:10 10:30<br />
10:30 11:30<br />
11:30 12:30<br />
12:30 14:00<br />
14:00 15:00<br />
15:00 16:00<br />
16:00 16:20<br />
16:20 17:30<br />
17:30 19:00<br />
CF5<br />
Auditório 1<br />
CF7<br />
Auditório 1<br />
CF9<br />
Auditório 1<br />
CF11<br />
Auditório 1<br />
Café Estatístico<br />
Almoço<br />
Café Estatístico<br />
JD1- Auditório 1 JD3- Auditório 2<br />
JD2- Auditório 1 JD4- Auditório 2<br />
PO2<br />
Saguão <strong>do</strong> IMECC<br />
CF6<br />
Auditório 2<br />
CF8<br />
Auditório 2<br />
CF10<br />
Auditório 2<br />
CF12<br />
Auditório 2<br />
CO4<br />
Auditório 3<br />
CF5:<br />
Somnath Datta<br />
CF6: Silvia Ferrari<br />
CF7: Dipak Kumar Dey<br />
CF8: Francisco Louzada Neto<br />
Conferências<br />
CF9: Tsung-I Lin<br />
CF10: Artur José Lemonte<br />
CF11: Peter Mueller<br />
CF12: Hildete Pinheiro<br />
Comunicação Oral<br />
CO4: Birnbaum Saunders<br />
Jovem Doutor<br />
Sessão Pôster<br />
JD1: Denise Reis Costa (INEP – MEC)<br />
JD2: Rafael Izbicki (DE – UFScar)<br />
JD3: Al<strong>do</strong> Medina Garay (IMECC – Unicamp)<br />
JD4: Erica Castilho Rodrígues (ICEB-UFOP)<br />
Local: Saguão<br />
IMECC - Unicamp<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
4<br />
Programação 05/03/<strong>2015</strong><br />
Inicio Final<br />
08:10 08:40<br />
08:40 10:10<br />
10:10 10:30<br />
10:20 10:40<br />
10:40 11:20<br />
11:20 12:30<br />
ST3: Méto<strong>do</strong>s não paramétricos<br />
Prof. : P. Morettin<br />
ST3.1: Michel H. Montoril<br />
ST3.2: Rogério F. Porto<br />
ST3.3: Ronal<strong>do</strong> Dias<br />
ST3<br />
Auditório 3<br />
CO5<br />
Auditório 1<br />
CO7<br />
Auditório 1<br />
CO6<br />
Auditório 2<br />
CO8<br />
Auditório 2<br />
Café Estatístico<br />
Cerimônia de Encerramento-Auditório 3<br />
Encerramento<br />
(Prof. Gauss Cordeiro) - Auditório 3<br />
Comunicação Oral<br />
CO5: Méto<strong>do</strong>s bayesianos<br />
CO6: Modelos de efeitos mistos<br />
CO7: Distribuição logística<br />
extensões e aplicações<br />
CO8: Modelos de sobrevivência<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
5<br />
Minicurso 1 ( MC1)<br />
Modelos de Regressão Log-simétricos em R<br />
Luis Hernan<strong>do</strong> Vanegas ( IME/ USP)<br />
Gilberto Alvarenga Paula ( IME/ USP)<br />
Resumo: In the context of regression models, the data for which the response<br />
variable is continuous, strictly positive, and asymmetric with possible outlying<br />
observations are commonly employed in various fields of practice. Being so, this<br />
minicourse provides a unified theoretical framework of semi-parametric regression<br />
analysis based on log-normal, log-Student-t, Birnbaum-Saunders, Birnbaum-<br />
Saunders-t, harmonic law and other right-skewed, heavy/light-tailed and strictly<br />
positive distributions, in which both, the median and the skewness of the response<br />
variable distribution are explicitly modeled. In this setup, here termed logsymmetric<br />
regression models, both the median and the skewness are described using<br />
semi-parametric functions of explanatory variables, in which their nonparametric<br />
components are approximated by natural cubic splines or P-splines. An iterative<br />
process of parameter estimation based on Fisher scoring, expectation-maximization<br />
and backfitting algorithms is described.<br />
The behavior of the (penalized) maximum likelihood estimates is illustrated by<br />
using simulation experiments. A computational implementation of the proposed<br />
metho<strong>do</strong>logy in the R statistical computing environment is also presented. The<br />
attractive features of this package include the possibility of performing residual<br />
analysis by applying deviance-type residuals for median and skewness submodels,<br />
as well as sensitivity studies through local influence under usual perturbation<br />
schemes. Five real data sets are analized to illustrate the flexibility of the addressed<br />
statistical and computational tools.<br />
Público alvo: estudantes de mestra<strong>do</strong>, <strong>do</strong>utora<strong>do</strong>.<br />
Data e Horário<br />
Auditório<br />
1<br />
Março<br />
3e4<br />
8:10 ate 10:10<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
6<br />
Minicurso 2 ( MC2)<br />
Mistura Finita de Distribuições Assimétricas<br />
Camila Borelli Zeller ( UFJF)<br />
Celso Rômulo Barbosa Cabral ( UFAM)<br />
Víctor Hugo Lachos (UNICAMP)<br />
Resumo: Misturas finitas de distribuicões são utilizadas em situações onde existe<br />
heterogeneidade não observável na população. Por exemplo, suponhamos que<br />
imagens de células cancerígenas sejam objeto de estu<strong>do</strong>. Neste caso a variável tipo<br />
<strong>do</strong> tumor, classificada em malígno ou benigno, não é observável diretamente. Para<br />
classificar a célula em uma das duas categorias, usualmente observamse variáveis<br />
como raio, a textura e o perímetro <strong>do</strong> núcleo celular, dentre outras (Street et al.,<br />
1993). Misturas finitas também constituem uma família extremamente flexível de<br />
distribuições, útil para modelar da<strong>do</strong>s que apresentam comportamento não usual,<br />
apresentan<strong>do</strong> ao mesmo tempo assimetria, caudas pesadas e observações<br />
aberrantes. Os modelos de misturas finitas tem si<strong>do</strong> objeto de investigação intensa<br />
nos últimos anos. Existem aplicações em diversas áreas, como biologia, engenharia,<br />
marketing e medicina, somente para citar algumas. Alem disso, uma vasta<br />
bibliografia está disponível, como os textos de Bohning (2000), McLachlan & Peel<br />
(2000), Fruhwirth-Schnatter (2006), Schlattmann (2010) e Mengersen et al. (2011),<br />
alem das edições especiais <strong>do</strong> periódico Computational Statistics and DataAnalysis<br />
(Bohning et al., 2007, 2014).<br />
Neste minicurso pretendemos apresentar os principais aspectos inferenciais em<br />
misturas finitas de distribuições, tanto no contexto Bayesiano quanto no contexto<br />
frequentista, alem de discutir alguns temas recentes de pesquisa na área, com<br />
destaque para aqueles que vem sen<strong>do</strong> desenvolvi<strong>do</strong>s pelos autores desta proposta.<br />
Público alvo: estudantes de graduação e pós graduação<br />
Data e Horário<br />
Auditório<br />
2<br />
Março<br />
3e4<br />
8:10 ate 10:10<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
7<br />
Conferência de abertura<br />
Consistent estimation in functional relationships with replicates<br />
Heleno Bolfarine<br />
IME - USP<br />
Resumo: In this talk we investigate maximum likelihood estimation in linear<br />
functional relationships with replications. The general formulation considered in<br />
Dorff and Gurland (1961) is studied. The approach is based on Mak (1982) where<br />
general results for maxi- mum likelihood estimation in the presence of incidental<br />
parameters are considered. Since the approach allows the derivation of the<br />
asymptotic covariance matrix of the maximum likelihood estimators of the model<br />
parameters it is possible to compute the asymptotic relative efficiencies of the<br />
maximum likelihood estimators with respect to the estimators suggested in Dorff<br />
and Gurland (JRSS B-1961). Computation of maximum likelihood estimators is<br />
discussed. Comparisons are also reported for the situation of a small sample selected<br />
from a particular generated population. The metho<strong>do</strong>logy is illustrated with a real<br />
data set.<br />
Key words: Linear functional relationships; Replicated observations; Maximum<br />
likelihood estimation;Asymptotic normality.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
3<br />
11: 30 ate 12: 30<br />
Auditório<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
8<br />
Conferência 1 (CF1)<br />
Entropy-based measures for multivariate skew-elliptical distributions<br />
Reinal<strong>do</strong> Arellano-Valle<br />
Pontificia Universidad Católica de Chile<br />
Resumo: The entropy and other measures related to mutual information and/or<br />
divergence between ran<strong>do</strong>m vectors, such as the Shannon index and the Kullback-<br />
Leibler divergence, have been widely studied in the case of the multivariate normal<br />
distribution. We extend these tools to the more flexible families of multivariate<br />
skew-elliptical distributions. We study in detail the cases of the multivariate skewnormal<br />
and skewt distributions. We illustrate our findings in the context of two real<br />
applications.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
3<br />
14: 00 ate 15: 00<br />
Auditório<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
9<br />
Conferência 2 (CF2)<br />
The Bayesian ability of the restricted Conway-Maxwell-Binomial<br />
model to control dispersion in discrete data<br />
Josemar Rodrigues<br />
ICMC – USP<br />
Resumo: This paper deals with the Bayesian machinery for the estimation of the<br />
parameters of the correlated Binomial distribution which was generated from a nite<br />
correlated Binomial processes to solve dispersion problems. This model is a<br />
restricted version of the Conway-Maxwell-Binomial (CMB) distribution<br />
introduced by Shmueli et al. (2005) which is the correlated Binomial distribution<br />
(CB) discussed in Kupper & Haseman (1978) and Bahadur (1961) if and only if<br />
some restrictions are imposed on the parameters. These restrictions give to CMB<br />
distribution the Bayesian ability to control the phenomenon of dispersion in count<br />
data toward the binomial scenery by means of the number of the correlated Bernoulli<br />
variables. An illustrative example with real data shows the usefulness of the<br />
proposed restricted model.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
3<br />
14: 00 ate 15: 00<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de modelos de Regressão<br />
10<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
Conferência 3 (CF3)<br />
A Bayesian two-stage model for multivariate discrete spatial data<br />
with applications to dental caries<br />
Dipankar Bandyopadhyay<br />
University of Minnesota, Minneapolis, USA<br />
Resumo: Dental caries data consist of two levels of hierarchy, a tooth level and a<br />
surface level, and outcomes often exhibit spatial structures among neighboring teeth<br />
and surfaces (i.e. the disease/decay status of a tooth or surface might be influenced<br />
by the decay status of a group of neighboring teeth/surfaces). Assessments of dental<br />
caries at the tooth-level yield binary outcomes (presence/absence of teeth) and<br />
assessments at the surface-level yield trinary outcomes, indicating the healthy,<br />
decayed, or filled surfaces. The presence of these mixed discrete outcomes<br />
complicates data analysis within a unified framework. To mitigate these, we develop<br />
a Bayesian two-stage model under suitable Markov ran<strong>do</strong>m field assumptions that<br />
accommodates the natural hierarchy within the mixed responses. In the first stage,<br />
we focus on estimating the degree of spatial association between existing and<br />
missing teeth using an autologistic model. In the second stage, we quantify spatial<br />
associations among surfaces on the existing teeth using a Potts model. Both models<br />
include ran<strong>do</strong>m effects term to adjust for the data hierarchy involved.<br />
Computational difficulty due to the intractable normalizing constant is tackled using<br />
an approximate exchange sampler. We illustrate the potential of our metho<strong>do</strong>logy<br />
using simulation studies and application to a dataset obtained from a clinical study<br />
on dental caries.<br />
This is joint work with Ick Hoon Jin (Ohio State University) and Ying Yuan (M D<br />
Anderson Cancer Center).<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
3<br />
15: 00 ate 16: 00<br />
Auditório<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
11<br />
Conferência 4 (CF4)<br />
Aceitação da homosexualidade e inteligência: evidência internacional<br />
Francisco Cribari Neto<br />
DE – UFPE<br />
Resumo: Nessa conferência serão apresenta<strong>do</strong>s os resuta<strong>do</strong>s de uma análise de<br />
regressão baseada em da<strong>do</strong>s internacionais sobre determinantes da aceitação da<br />
homossexualidade. Em particular, será medi<strong>do</strong> o impacto que a inteligência exerce<br />
sobre a aceitação da homossexualidade. Curvas de impacto são obtidas e inferência<br />
bootstrap é realizada.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
3<br />
15: 00 ate 16: 00<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
12<br />
Conferência 5 (CF5)<br />
Marginal Regression Models for Clustered Data Inference<br />
When the Cluster Size is Potentially Informative<br />
Somnath Datta<br />
University of Louisville, USA<br />
Resumo: We discuss how to extend parametric and nonparametric inference<br />
procedures when the classical assumption of independence is violated due to<br />
clustering. Clustered data arise in a number of practical applications where<br />
observations belonging to different clusters are independent but observations within<br />
the same cluster are dependent.<br />
While making adjustments for possible cluster dependence, one should also be<br />
aware of the informative cluster size phenomenon which occurs when the size of the<br />
cluster is a ran<strong>do</strong>m variable that is correlated to the outcome distribution within a<br />
cluster, often through a cluster specific latent factor. We demonstrate the correct<br />
inference procedures under various scenarios.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
4<br />
10: 30 ate 11: 30<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
13<br />
Conferência 6 (CF6)<br />
Box-Cox symmetric models and applications to nutritional data<br />
Silvia L. P. Ferrari<br />
Departmento de Estatística – Universidade de São Paulo, Brasil<br />
Resumo: We introduce and study the Box-Cox symmetric class of distributions,<br />
which is useful for modeling positively skewed, possibly heavy-tailed, data. The<br />
new class of distributions includes the Box-Cox t, Box-Cox Cole-Green, Box-Cox<br />
power exponential distributions, and the class of the log-symmetric distributions as<br />
special cases. It provides easy parameter interpretation, which makes it convenient<br />
for regression modeling purposes. Additionally, it provides enough flexibility to<br />
handle outliers. The usefulness of the Box-Cox symmetric models is illustrated in a<br />
series of applications to nutritional data.<br />
Joint work with Giovana Fumes.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
4<br />
10: 30 ate 11: 30<br />
Auditório<br />
2<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de modelos de Regressão<br />
14<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
Conferência 7 (CF7)<br />
Bayesian sparse reduced rank multivariate regression<br />
Dipak Dey<br />
University of Connecticut,<br />
Storrs, USA<br />
Resumo: Many modern statistical problems can be cast in the framework of<br />
multivariate regression, where the main task is the estimation of a possibly highdimensional<br />
coefficient matrix. The low-rank structure in the coefficient matrix is of<br />
intrinsic multivariate nature, which, when further combined with sparsity, can<br />
further lift dimension reduction, conduct variable selection, and facilitate model<br />
interpretation. Using a Bayesian approach, we develop a unified sparse and lowrank<br />
multivariate regression method, to both estimate the coefficient matrix and<br />
obtain its credible region for making inference. The newly developed sparsityinducing<br />
prior for the coefficient matrix enables simultaneous rank reduction,<br />
predictor selection, as well as response selection. We utilize the marginal likelihood<br />
to determine the regularization hyperparameter, so it maximizes its posterior<br />
probability given the data. Theoretically, the posterior consistency is established<br />
under a high-dimensional asymptotic regime. The efficacy of the proposed<br />
approach is demonstrated via simulation studies and a real application on<br />
yeast cell cycle data.<br />
Keywords: Bayesian; Low rank; Penalized least squares; Posterior consistency;<br />
Sparsity; Rank<br />
Joint with Gyuhyeong Goh, and Kun Chen.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
4<br />
11:30 ate 12:30<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
15<br />
Conferência 8 (CF8)<br />
Bivariate Rotated Clayton Copula-based SUR Tobit Right-Censored Model<br />
Francisco Louzada<br />
ICMC-USP<br />
Resumo: The presence of censoring occurs when data on the dependent variable is<br />
limited or lost. This paper extends the analysis of the seemingly unrelated regression<br />
(SUR) Tobit model for two right-censored dependent variables by modeling its<br />
nonlinear dependence structure through the rotated version of the Clayton copula.<br />
The ability in capturing the upper tail dependence of the SUR Tobit model where<br />
data is censored is a useful feature of the modeling. We propose a modified version<br />
of the inference function for margins (IFM) method to obtain the estimates of the<br />
marginal and copula association parameters. Bootstrap methods are also proposed<br />
for obtaining confidence intervals for the model parameters. A simulation study is<br />
performed in order to examine the behavior of the new method estimates and check<br />
the coverage probability of the bootstrap confidence intervals in data sets with<br />
different sample sizes, percentages of censoring in the margins/dependent variables<br />
and degrees of dependence between them. The satisfactory results from the<br />
simulation and empirical studies indicate the good performance of our proposed<br />
model and methods. The metho<strong>do</strong>logy is applied to model the times to churn of<br />
customers on two credit products of a commercial bank. This work is co-authored by<br />
Paulo H. Ferreira.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
4<br />
11:30 ate 12:30<br />
Auditório<br />
2<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
16<br />
Conferência 9 (CF9)<br />
Multivariate t nonlinear mixed models for<br />
multivariate longitudinal data with missing values<br />
Tsung-I Lin<br />
National Chung Hsing University,<br />
Taichung, Taiwan<br />
Resumo: The multivariate nonlinear mixed model (MNLMM) has been exploited<br />
as an effective tool for modelling multi-outcome longitudinal data following<br />
nonlinear growth patterns. In the framework of MNLMM, the ran<strong>do</strong>m effects and<br />
within-subject errors are routinely assumed to be normally distributed for<br />
mathematical tractability and computational simplicity. However, a serious<br />
departure from normality may cause lack of robustness and subsequently make<br />
invalid inference. In this talk, I introduce a robust extension of the MNLMM by<br />
considering a joint multivariate t distribution for the ran<strong>do</strong>m effects and withinsubject<br />
errors, called the multivariate t nonlinear mixed model (MtNLMM).<br />
Moreover, a damped exponential correlation structure is employed to capture the<br />
extra serial correlation among irregularly observed multiple repeated measures. An<br />
ECM procedure coupled with the first-order Taylor approximation is developed for<br />
estimating model parameters.<br />
The techniques for estimation of ran<strong>do</strong>m effects, imputation of missing responses<br />
and identification of potential outliers are also investigated. The metho<strong>do</strong>logy is<br />
applied to a real data example on 161 pregnant women coming from a study in a<br />
private fertilization obstetrics clinic in Santiago, Chile.<br />
(Joint work with Dr. Wan-Lun Wang, Feng Chia University, Taiwan)<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
4<br />
14: 00 ate 15: 00<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
17<br />
Conferência 10 (CF10)<br />
Poder local <strong>do</strong>s testes da razão de verossimilhanças, Wald, escore e gradiente<br />
no modelo de regressão não linear misto<br />
Artur José Lemonte<br />
Universidade Federal de Pernambuco, Brasil<br />
Resumo: Os poderes locais <strong>do</strong>s testes da razão de verossimilhanças, Wald, escore e<br />
gradiente sob a presença de um vetor de parâmetros, ômega, que é ortogonal aos<br />
parâmetros restantes são considera<strong>do</strong>s nesta apresentação. Será mostra<strong>do</strong> que<br />
alguns <strong>do</strong>s coeficientes que definem os poderes locais destes testes ficam<br />
inaltera<strong>do</strong>s independentemente se ômega é conheci<strong>do</strong> ou precisa ser estima<strong>do</strong>,<br />
enquanto que os outros coeficientes podem ser expressa<strong>do</strong>s como a soma de <strong>do</strong>is<br />
termos, o primeiro deles corresponde ao termo que é obti<strong>do</strong> como se ômega fosse<br />
conheci<strong>do</strong>, e o segun<strong>do</strong>, um termo adicional produzi<strong>do</strong> pelo fato de ômega ser<br />
desconheci<strong>do</strong>. Esse resulta<strong>do</strong> será aplica<strong>do</strong> na classe de modelos de regressão não<br />
lineares mistos e os poderes locais <strong>do</strong>s testes serão compara<strong>do</strong>s.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
4<br />
14: 00 ate 15: 00<br />
Auditório<br />
2<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
18<br />
Conferência 11 (CF11)<br />
Nonparametric Bayesian regression<br />
Peter Mueller<br />
University of Texas,<br />
Austin, USA<br />
Resumo: We first review some common approaches to nonparametric Bayesian<br />
regression. We briefly review regression with nonparametric residual distribution,<br />
nonparametric mean function and fully nonparametric regression (density<br />
regression). We then focus on the latter and discuss in more detail a novel model for<br />
regression with a variable dimension parameter vector. The motivating application<br />
is subgroup analysis for a clinical trial of targeted therapy. The covariates are<br />
indicators of genetic aberrations, with each mutation only being recorded for a small<br />
subset of patients. We construct the desired regression model as a covariatedependent<br />
ran<strong>do</strong>m partition model, using for each patient only the available<br />
mutations.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
4<br />
15: 00 ate 16: 00<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
19<br />
Conferência 12 (CF12)<br />
Analysis of academic performance of students via<br />
quasi U-statistics and generalized linear mixed models<br />
Hildete Prisco Pinheiro<br />
Department of Statistics, University of Campinas, Brazil<br />
Resumo: We present methods to assess undergraduate students’ performance.<br />
Emphasis is mainly given to potential dissimilar behaviors due to high school<br />
background (Private or Public), but socioeconomic status and demographic<br />
characteristics may be used as well. Two analysis are presented: one based on a<br />
nonparametric method using measures of diversity and a decomposition of quasi U-<br />
statistics to define average distances between and within groups; and another based<br />
on generalized linear mixed models (GLMM). An advantage of the nonparametric<br />
method over the classical analysis of variance is its robustness to distributional<br />
deviation from the normality. Moreover, compared with other nonparametric<br />
methods, it also includes tests for interaction effects which are not rank transform<br />
procedures. Two data sets are analyzed, being both of them from the University of<br />
Campinas (Unicamp). The first one is formed by students who enrolled at Unicamp<br />
between 1997 and 2000 and their academic performance has been recorded until<br />
graduation or drop-out. The second data set is formed by students admitted to<br />
Unicamp from 2000 through 2005 and their academic performance and<br />
socioeconomic variables forms the study database. For each student we have the<br />
Entrance Exam Score (EES), the final Grade Point Average (GPA) score as well as<br />
the number of courses he/she failed during his/her Bachelor’s degree. The courses<br />
are separated in two categories: Required and Elective. Therefore, for the GPAscore<br />
and the number of courses failed, each student may have at most two measurements.<br />
We model the GPA score and the incidence of courses failed for Required and<br />
Elective courses according to the EES, socioeconomic and demographic<br />
characteristics.<br />
Joint work with Mariana R. Motta e Gabriel Franco.<br />
Data e Horário<br />
Auditório<br />
2<br />
Março<br />
4<br />
15: 00 ate 16: 00<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
20<br />
Conferência de Encerramento<br />
Extended Families of Continuos Distributions<br />
Gauss Cordeiro<br />
DE – UFPE<br />
Resumo: The construction of some wider families of continuous distributions<br />
obtained recently has attracted applied statisticians because the analytical facilities<br />
available for easy computation of special functions in programming softwares. In<br />
this talk, we outline some recent generating families of continuous distributions and<br />
discuss some of their properties. We review the beta, Kumaraswamy, gamma and T-<br />
X families of distributions. Some special cases, which are natural members of these<br />
families, are presented. Several known continuous distributions are found to be<br />
special cases of the current families. These properties are not difficult to be<br />
implemented in programming softwares such as R, MATHEMATICAand MAPLE.<br />
Some examples illustrate the potentiality of the new models.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
5<br />
11: 20 ate 12: 30<br />
Auditório<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
21<br />
Sessão Temática 1 ( ST1.1): Big Data<br />
Nonparametric Regression and Partial Least Squares<br />
Dimension Reduction in Multistate Models<br />
Susmita Datta<br />
University of Louisville,<br />
Louisville, USA<br />
Resumo: In modern medicine one may be interested in predicting the stage<br />
occupation probabilities of different stages of the disease of a patient from high<br />
dimensional genomic and proteomic profiles. We introduce a method of<br />
constructing non-parametric regression estimates of state occupation probabilities<br />
in a multistate model.<br />
In order to tackle a potentially large number of predictors in modern genomic and<br />
proteomic data sets we use partial least squares to compute estimated latent factors<br />
from the transition times along with the covariates which are then used in an additive<br />
model in order to avoid the curse of dimensionality. We illustrate the metho<strong>do</strong>logy<br />
using simulated and real data sets.<br />
Auditório<br />
3<br />
Data<br />
Março<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
22<br />
Sessão Temática 1 ( ST1.2): Big Data<br />
Testing Association without Calling Genotypes Allows for Systematic<br />
Differences in Read Depth and Sequencing Error Rate<br />
Between Data from Case and Control Participants<br />
Glen Satten<br />
Centers for Disease Control and Prevention,<br />
Atlanta, USA<br />
Resumo: The quality of genotype calling for next-generation sequence data<br />
depends on read depth. Loci with high coverage can typically be reliably called,<br />
while those with low coverage may be difficult to call. In a case-control study, if data<br />
from case participants is sequenced to a greater depth than data from controls, the<br />
difference in genotype quality can introduce a systematic bias. This can easily occur<br />
when historical controls (e.g., data from the 1000 Genomes Project) are used. This<br />
imbalance may also occur by design, to reduce genotyping costs among controls.<br />
For trios, bias can arise even when the coverage is the same in parents and offspring<br />
since errors in parental genotype calls are considered non-transmissions while<br />
errors in offspring genotype calls are detected as non-Mendelian transmissions.<br />
Methods: We develop likelihood-based methods for analyzing data from casecontrol<br />
and trio studies that directly uses data on reads without first making<br />
intermediate genotype calls. When the location of polymorphic loci is known, we<br />
show these likelihood approaches have appropriate size and good power compared<br />
with methods that use called genotypes. When the locations of polymorphic loci are<br />
not known in advance, we develop screening methods to screen out loci that are<br />
estimated to be monomorphic, based on read data alone. We use a bootstrap<br />
approach to estimate which of the loci that screen in are truly polymorphic. Using<br />
these estimates, we then construct bootstrap tests for association that properly<br />
account for screening and preserve size. We further show that restricting to loci with<br />
estimated allele frequency ≥ 1/2N, so that the expected number of alleles seen is<br />
greater than one, increases the power of our approach by excluding loci that have<br />
negligible effect.<br />
Results: We illustrate our approach using data from the UK10K project. We use data<br />
from 784 cases from the Severe Childhood Onset Obesity Project, and are exome<br />
sequenced at 60x. Data for 1702 controls are from the Avon Longitudinal Study of<br />
Parents and Children and the TwinsUK study (only one twin used), and are whole<br />
genome sequenced at 6x coverage.<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
23<br />
Sessão Temática 1 ( ST1.3): Big Data<br />
Ensemble Regression<br />
Sommath Datta<br />
University of Louisville,<br />
Louisville, USA<br />
Resumo: Even though a number of regression techniques have been proposed over<br />
the years to handle a large number of regressors, due to the complex nature of data<br />
emerging from recent high-throughput experiments, it is unlikely that any single<br />
technique will be successful in modeling all data types.<br />
Thus, multiple regression algorithms from the collection of modern regression<br />
techniques that are capable of handling high dimensional regressors should be<br />
entertained for analyzing such data.Anovel approach of building a super regression<br />
learner is proposed which can be fit with a training data set in order to make future<br />
predictions of a continuous outcome. The resulting super regression model is multiobjective<br />
in nature and mimics the performances of the best component regression<br />
models irrespective of the data type.<br />
This is accomplished by combining elements of bootstrap based risk calculation,<br />
rank aggregation, and stacking. The utility of this approach is demonstrated through<br />
its use on mass spectrometry data.<br />
Auditório<br />
3<br />
Data<br />
Março<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
24<br />
Sessão Temática 2 ( ST2.1): Spatial Statistics<br />
Imputation of confidential data sets with spatial<br />
locations using disease mapping models<br />
Thais Paiva<br />
Department of Statistical Science at Duke University, USA.<br />
Resumo: Data that include fine geographic information, such as census tract or<br />
street block identifiers, can be difficult to release as public use files. Fine geography<br />
provides information that ill-intentioned data users can use to identify individuals.<br />
We propose to release data with simulated geographies, so as to enable spatial<br />
analyses while reducing disclosure risks. We fit disease mapping models that predict<br />
areal-level counts from attributes in the file and sample new locations based on the<br />
estimated models.<br />
We illustrate this approach using data on causes of death in North Carolina,<br />
including evaluations of the disclosure risks and analytic validity that can result<br />
from releasing synthetic geographies.<br />
Data<br />
Março<br />
4<br />
Auditório<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
25<br />
Sessão Temática 2 ( ST2.2): Spatial Statistics<br />
An analysis of functional MRI with a three components<br />
hemodynamic response function<br />
Marco Ferreira<br />
Department of Statistics at Virginia Tech, USA<br />
Resumo: We develop a novel metho<strong>do</strong>logy for functional magnetic resonance<br />
imaging (fMRI) analysis based on a three components hemodynamic response<br />
function. Specifically, we propose a novel hemodynamic response function that is a<br />
mixture of three gamma densities. In addition, we use a Johnson-Rossell nonlocal<br />
prior to model the regression parameters associated to neuronal activation.<br />
Further, to estimate the model parameters we develop a Markov chain Monte Carlo<br />
algorithm. Our hemodynamic response function is flexible enough to accommodate<br />
distinct physiological responses in different parts of the brain. We illustrate our<br />
metho<strong>do</strong>logy with the analysis of a single-subject fMRI visual task experiment.<br />
Auditório<br />
3<br />
Data<br />
Março<br />
4<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
26<br />
Sessão Temática 2 ( ST2.3): Spatial Statistics<br />
Latent Structure modeling in Spatio-temporal small area Health data<br />
Andrew Lawson<br />
Dept of Public Health Sciences, MUSC, USA<br />
Resumo: Hidden structure in geo-referenced health data is now a focus of much<br />
research. There are a number of approaches to the modeling of such structure,<br />
ranging from classical ran<strong>do</strong>m effect models to full latent variable modeling with<br />
geo-referencing. In this talk I will focus on two examples of recent latent variable<br />
model approaches. First I will consider the analysis of a spatially-dependent<br />
environmental predictor (PM2.5 in the counties of Georgia USA) and the use of<br />
latent space-time component mixtures in two stage model for health exposure risk.<br />
Second, I will consider spatial survival modeling where we have a contextual spatial<br />
effect and discrete spatial changes in regression coefficients so that different area of<br />
the study region can have different relations to the health outcome.<br />
In this approach discrete spatial prior distribution models must be considered and<br />
threshold CAR models are proposed as a simple approach. This is applied to prostate<br />
cancer cases from SEER registry data for the state of Louisiana USA(2000-2004).<br />
Data<br />
Março<br />
4<br />
Auditório<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
27<br />
Sessão Temática 3 ( ST3.1): Non parametrics methods<br />
Waveletizing statistical procedures based on Fourier expansions<br />
Michel H. Montoril<br />
University of Campinas, Brazil<br />
Resumo: In this work we will discuss the use of wavelets in statistical<br />
metho<strong>do</strong>logies that are based on Fourier decompositions. We briefly overview<br />
methods like classification, estimation based on biased data, additive regression and<br />
estimation of conditional densities. We focus on the problem of estimating<br />
regression functions of heteroscedastic models of the kind Y = f (X) + g(X), where<br />
is independent of X, with mean 0 and variance 1. We will emphasize the estimation<br />
of the probability function in mixture regression models.<br />
Basically, there is a process Y that can be observed ran<strong>do</strong>mly in the time, say T,<br />
which is supported on the unit interval. For a fixed time T = t, such a process can be<br />
either a ran<strong>do</strong>m variable (r.v.) V with probability f (t) or a r.v. W with probability 1<br />
f (t), where V and W are assumed to have known and different means. We illustrate<br />
this method by numerical simulation studies for different probability functions f.<br />
Key words: Wavelet estimation, nonparametric regression, mixture regression.<br />
Auditório<br />
3<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
28<br />
Sessão Temática 3 ( ST3.2): Non parametrics methods<br />
Wavelet Shrinkage for Regression Models with Ran<strong>do</strong>m<br />
Design and Correlated Errors<br />
Rogério F. Porto<br />
Banco <strong>do</strong> Brasil<br />
Resumo: Extraction of a signal in the presence of stochastic noise via wavelet<br />
shrinkage has been studied under assumptions that the noise is independent and<br />
identically distributed (IID) and that the samples are equispaced (evenly spaced in<br />
time). Previous work has relaxed these assumptions either to allow for correlated<br />
observations or to allow for ran<strong>do</strong>m sampling, but very few papers have relaxed<br />
both together.<br />
In this paper we relax both assumptions by assuming the noise to be a stationary<br />
Gaussian process and by assuming a ran<strong>do</strong>m sampling scheme dictated either by a<br />
uniform distribution or by an evenly spaced design subject to jittering. We show<br />
that, if the data are treated as if they were autocorrelated and equispaced, the<br />
resulting wavelet-based shrinkage estimator achieves an almost optimal<br />
convergence rate. We investigate the efficacy of the proposed metho<strong>do</strong>logy via<br />
simulation studies and extraction of the light curve for a variable star.<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
Auditório<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
29<br />
Sessão Temática 3 ( ST3.3): Non parametrics methods<br />
Aggregated functional data model for Near-Infrared<br />
Spectroscopy calibration and prediction<br />
Ronal<strong>do</strong> Dias<br />
University of Campinas<br />
Brazil<br />
Resumo: Calibration and prediction for NIR spectroscopy data are performed based<br />
on a functional interpretation of the Beer-Lambert formula. Considering that, for<br />
each chemical sample, the resulting spectrum is a continuous curve obtained as the<br />
summation of overlapped absorption spectra from each analyte plus a Gaussian<br />
error, we assume that each individual spectrum can be expanded as a linear<br />
combination of B-splines basis. Calibration is then performed using two procedures<br />
for estimating the individual analytes curves: basis smoothing and smoothing<br />
splines.<br />
Prediction is <strong>do</strong>ne by minimizing the square error of prediction. To assess the<br />
variance of the predicted values, we use a leave-one-out jackknife technique.<br />
Departures from the standard error models are discussed through a simulation study,<br />
in particular, how correlated errors impact on the calibration step and consequently<br />
on the analytes’ concentration prediction. Finally, the performance of our<br />
metho<strong>do</strong>logy is demonstrated through the analysis of two publicly available<br />
datasets.<br />
Key words: B-splines, leave-one-out jackknife, square error of prediction<br />
Auditório<br />
3<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
30<br />
Comunicação Oral 1.1 ( CO1)<br />
Comparación de méto<strong>do</strong>s de medición en presencia de un gold estándar<br />
Manuel Galea<br />
Resumo: En este trabajo discutimos inferencia estadística y diagnósticos de<br />
influencia en un modelo estadístico usa<strong>do</strong> para comparar instrumentos de medición<br />
en presencia de un gold estándar. Suponemos que las mediciones de los<br />
instrumentos siguen una distribución normal multivariada. Consideramos test de<br />
hipótesis y regiones de confianza para parámetros de interés, e implementamos el<br />
méto<strong>do</strong> de influencia local para analizar la sensibilidad de los estima<strong>do</strong>res máximo<br />
verosímiles a perturbaciones del modelo estadístico y/o de los datos. Finalmente<br />
ilustramos la meto<strong>do</strong>logía con datos reales.<br />
Palavras-Chave: Inferencia estadística, Diagnósticos de influencia, Comparación<br />
de méto<strong>do</strong>s de medición, Gold estándar<br />
Data<br />
Março<br />
3<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
31<br />
Comunicação Oral 1.2 ( CO1)<br />
Objective Bayesian inference in measurement error models<br />
Mário de Castro<br />
Ignacio Vidal<br />
Resumo: In regression analysis, when the covariates are not exactly observed,<br />
measurement error models extend the usual regression models toward a more<br />
realistic representation of the covariates. In a recent contribution, Wang &<br />
Sivaganesan (2013) propose objective priors for the parameters in normal<br />
measurement error models. The prior distributions are specified for the parameters<br />
in the regression model. Posterior inference requires MCMC computations. In our<br />
approach, the regression model is seen as a reparameterization of the bivariate<br />
normal distribution. We adapt the general results for objetive Bayesian inference in<br />
Berger & Sun (2008) to the regression framework. MCMC methods are not<br />
necessary at all.<br />
Palavras-Chave: Acceptance-rejection, estimation, MCMC methods, regression<br />
models, simulation.<br />
Auditório<br />
1<br />
Data<br />
Março<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
32<br />
Comunicação Oral 1.3 ( CO1)<br />
Análise de Diagnósticos para o Modelo de Regressão<br />
Beta com Erro de Medida Multiplicativo<br />
Eveliny Barroso da Silva<br />
Carlos Alberto Ribeiro Diniz<br />
Jalmar Manuel Farfan Carrasco<br />
Resumo: Em análise de regressão, a análise de diagnóstico tem como papel<br />
principal averiguar a qualidade <strong>do</strong> ajuste <strong>do</strong> modelo. Esta verificação pode ser feita<br />
tanto através de análise de resíduos, que detecta a presença de pontos extremos e<br />
avalia se a distribuição proposta para a variável resposta está adequada quanto via<br />
análise de influência local proposta por Cook [1986]. Na análise de influência local,<br />
Cox and Snell [1986] discutem um méto<strong>do</strong> que avalia a influência de perturbações<br />
no modelo de regressão, por menor que seja esse fator de perturbação. Na literatura,<br />
há diversos trabalhos envolven<strong>do</strong> análise de diagnósticos. Para o modelo de<br />
regressão beta, podemos citar as seguintes referências: Ferrari and Cribari-Neto<br />
[2004], Espinheira et al. [2008a], Espinheira et al. [2008b], Ferrari et al. [2011] e<br />
Carrasco et al. [2014]. Enquanto que para modelos com erro de medida, temos:<br />
Kelly [1984], Miller [1990], Carroll and Spiegelman [1992], Zhao et al. [1994],<br />
Zhao and Lee [1995] e Xiea and Bo-ChengWei [2009]. Carrasco et al. [2014]<br />
realizaram uma análise de resíduos para o modelo de regressão beta com erro de<br />
medida aditivo. Neste trabalho apresentamos as principais técnicas de diagnósticos<br />
construídas para o modelo de regressão beta consideran<strong>do</strong> erro de medida<br />
multiplicativo.<br />
Palavras-Chave: Modelos com erros nas covariáveis, Regressão Beta e Análise de<br />
Diagnósticos.<br />
Data<br />
Março<br />
3<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
33<br />
Comunicação Oral 2.1 ( CO2)<br />
Modelo de regressão bivaria<strong>do</strong> inflaciona<strong>do</strong> de zeros com<br />
estrutura de correlação autoregressiva de primeira<br />
ordem nos componentes aleatórios<br />
Natália Manduca Ferreira<br />
Carlos Alberto Ribeiro Diniz<br />
Resumo: Problemas envolven<strong>do</strong> da<strong>do</strong>s de contagem podem resultar em conjunto de<br />
da<strong>do</strong>s com uma grande quantidade de zeros. Quan<strong>do</strong> utilizamos distribuições usuais<br />
(Poisson, Binomial ou Binomial Negativa) em conjuntos com excesso de zeros,<br />
análises estatísticas podem apresentar-se errôneas. As distribuições mais indicadas<br />
para este caso são as compostas por uma mistura de distribuições, sen<strong>do</strong> uma com<br />
massa no ponto zero e outra que se adequaria aos da<strong>do</strong>s caso não houvesse a inflação<br />
de zeros.<br />
Neste artigo, utilizamos a distribuição Binomial bivariada inflacionada de zeros<br />
como base para a construção <strong>do</strong> modelo de regressão binomial bivaria<strong>do</strong><br />
inflaciona<strong>do</strong> de zeros com estrutura de correlação autoregressiva nos componentes<br />
aleatórios <strong>do</strong> modelo, também conheci<strong>do</strong> como modelo de regressão autoregressivo<br />
binomial bivaria<strong>do</strong> inflaciona<strong>do</strong> de zeros. A meto<strong>do</strong>logia BLUP é utilizada no<br />
processo de maximização <strong>do</strong>s efeitos fixos (parâmetros) e efeitos aleatórios.Aparte<br />
computacional deste trabalho foi realizada em linguagem Ox.<br />
Palavras-Chave:<br />
aleatório.<br />
Modelos zero-inflaciona<strong>do</strong>s, binomial bivariada, efeito<br />
Auditório<br />
2<br />
Data<br />
Março<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
34<br />
Comunicação Oral 2.2 ( CO2)<br />
Bayesian analysis for zero-or-one inflated proportion<br />
data using quantile regression<br />
Bruno Santos<br />
Heleno Bolfarine<br />
Resumo: In this paper, we propose the use of Bayesian quantile regression for the<br />
analysis of proportion data. We also consider the case when the data presents a zero<br />
or one inflation using a two-part model approach. For the latter scheme, we assume<br />
that the response variable is generated by a mixed discrete-continuous distribution<br />
with a point mass at zero or one. Quantile regression is then used to explain the<br />
conditional distribution of the continuous part between zero and one, while the<br />
mixture probability is also modeled as a function of the covariates. We check the<br />
performance of these models with two simulation studies. We illustrate the method<br />
with data about the proportion of households with access to electricity in Brazil.<br />
Palavras-Chave: Bayesian quantile regression; proportion data; two-part model;<br />
proportion of households with access to electricity in Brazil.<br />
Data<br />
Março<br />
3<br />
Auditório<br />
2<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de modelos de Regressão<br />
35<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
Comunicação Oral 2.3 ( CO2)<br />
The Zero-inflated Conway-Maxwell Poisson Model to Analyze Discrete Data<br />
Gladys D. C. Barriga<br />
Francisco Louzada<br />
Vicente G. Cancho<br />
Resumo: In this paper we propose the zero-inflated COM-Poisson distribution. We<br />
develop a Bayesian analysis for our approach based on Markov chain Monte Carlo<br />
methods. We discuss regression modeling and model selection, as well as, develop<br />
case deletion influence diagnostics for the joint posterior distribution based on the<br />
ψ-divergence, which has several divergence measures as particular cases, such as<br />
the Kullback-Leibler (K-L), J-distance, L1 norm and χ2 -square divergence<br />
measures. The performance of our approach is illustrated in an artificial dataset as<br />
well as in a real dataset on an apple cultivar experiment.<br />
Palavras-Chave: Bayesian Inference, COM–Poisson Distribution, Kullback-<br />
Leibler Distance, Zero-Inflated Models.<br />
Auditório<br />
2<br />
Data<br />
Março<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
36<br />
Comunicação Oral 3.1 ( CO3)<br />
Imputation of missing observations for heavy tailed<br />
cyclostationary time series<br />
Christiana Drake<br />
Jacek Leskow<br />
Al<strong>do</strong> M. Garay<br />
Victor H. Lachos<br />
Resumo: The aim of our research is to provide algorithms of data imputation for a<br />
cyclostationary time series with heavy tails. We assume that time series of interest is<br />
K-dependent but also has heavy tails. We use the multivariate t distribution with the<br />
covariance matrix Σ of order 2 (K − 1) × 2 (K − 1). Moreover, we assume that the<br />
number of degrees of free<strong>do</strong>m ν is fixed and 2 < ν ≤ 6. We use the periodic sequence<br />
{ct} with the period H as the periodic amplitude imposed over the stationary<br />
background time series. We propose four imputation algorithms based on the<br />
properties of the multivariate t-distribution. Using simulations, we compare the<br />
performance of those algorithm.<br />
Data<br />
Março<br />
3<br />
Auditório<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
37<br />
Comunicação Oral 3.2 ( CO3)<br />
Prospective space-time surveillance with geographical<br />
identification of the emerging cluster<br />
Thais V. Paiva<br />
Renato M. Assunção<br />
Taynana C. Simões<br />
Resumo: We developed a space-time prospective surveillance method when the<br />
data are point events, monitoring if there is an emerging cluster. Typical application<br />
areas are crime or disease surveillance. At each new event, a local Knox score is<br />
calculated and spatially spread to form a stochastic surface. The surfaces are<br />
accumulated sequentially until they exceed a specified threshold, causing an alarm<br />
to go off and identify the region of the probable cluster. The method requires little<br />
prior knowledge from the user and provides a way to identify locations and time of<br />
possible clusters, through the visualization of the cumulative surface. We present a<br />
simulation study for different cluster scenarios, as well as an application to a dataset<br />
of meningitis cases in Belo Horizonte, Brazil.<br />
Palavras-Chave: Spatial Statistics, Disease Mapping, Surveillance, Point Patter,<br />
Space-Time, Local Knox Score, Cumulative Surfaces.<br />
Auditório<br />
3<br />
Data<br />
Março<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
38<br />
Comunicação Oral 3.3 ( CO3)<br />
Melhoramentos inferenciais via bootstrap no modelo<br />
beta autorregressivo de médias móveis<br />
Bruna Gregory Palm<br />
Fábio M. Bayer<br />
Resumo: O presente trabalho propõe melhoramentos inferenciais em pequenas<br />
amostras para o modelo beta autorregressivo de médias móveis (βARMA). O<br />
modelo βARMA é útil para modelar e prever variáveis contínuas pertencentes ao<br />
intervalo (0,1), como taxas e proporções.<br />
Os procedimentos inferenciais basea<strong>do</strong>s nos estima<strong>do</strong>res de máxima<br />
verossimilhança possuem boas propriedades assintóticas, mas em pequenas<br />
amostras podem ter desempenho pobre. Neste senti<strong>do</strong>, são propostas correções<br />
bootstrap <strong>do</strong>s estima<strong>do</strong>res pontuais, assim como diversas abordagens bootstrap são<br />
consideradas para melhoramentos <strong>do</strong>s intervalos de confiança. Tais correções são<br />
avaliadas numericamente via um extensivo estu<strong>do</strong> de simulações de Monte Carlo.<br />
Os resulta<strong>do</strong>s numéricos evidenciam que as inferenciais em amostras de tamanho<br />
baseadas nas correções bootstrap propostas são mais confiáveis <strong>do</strong> que quan<strong>do</strong><br />
considera<strong>do</strong>s os estima<strong>do</strong>res de máxima verossimilhança usuais. Uma aplicação a<br />
da<strong>do</strong>s reais mostra que os valores previstos da variável de interesse são mais<br />
fidedignos quan<strong>do</strong> os estima<strong>do</strong>res corrigi<strong>do</strong>s são considera<strong>do</strong>s.<br />
Data<br />
Março<br />
3<br />
Auditório<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
39<br />
Comunicação Oral 4.1 ( CO4)<br />
The Bivariate Sinh-Elliptical Distribution with Applications<br />
to Birnbaum-Saunders Distribution and<br />
Associated Regression and Measurement Error Models<br />
Fili<strong>do</strong>r Vilca<br />
N. Balakrishnan<br />
Camila Borelli Zeller<br />
Resumo: The bivariate Sinh-Elliptical (BSE) distribution is a generalization of the<br />
well-known Rieck’s (Ph.D. thesis, Department of Mathematical Sciences, Clemson<br />
University, USA, 1989) Sinh-Normal distribution that is quite useful in Birbaum<br />
Saunders (BS) regression model. The main aim of this paper is to define the BSE<br />
distribution and discuss some of its properties, such as marginal and conditional<br />
distributions and moments. In addition, the asymptotic properties of method of<br />
moments estimators are studied, extending some existing theoretical results in the<br />
literature.<br />
These results are obtained by using some known properties of the bivariate elliptical<br />
distribution. This development can be viewed as a follow-up to the recent work on<br />
bivariate Birnbaum-Saunders distribution by Kundu et al. (J. Mult. Anal. 101: 113-<br />
125, 2010) towards some applications in the regression setup. The measurement<br />
error models are also introduced as part of the application of the results developed<br />
here. Finally, numerical examples using both simulated and real data are analyzed,<br />
illustrating the usefulness of the proposed metho<strong>do</strong>logy.<br />
Palavras-Chave: Sinh-Normal distribution; Elliptical distribution; Kurtosis;<br />
Moment estimators; Consistent estimators; Asymptotic properties; Regression<br />
models; Measurement error models.<br />
Auditório<br />
3<br />
Data<br />
Março<br />
4<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
40<br />
Comunicação Oral 4.2 ( CO4)<br />
Reparameterized Birnbaum-Saunders regression<br />
models with varying precision<br />
Manoel Santos-Neto<br />
Francisco Jose A. Cysneiros<br />
Víctor Leiva<br />
Michelli Barros<br />
Resumo: We propose a metho<strong>do</strong>logy based on a reparameterized Birnbaum-<br />
Saunders regression model with varying precision, which generalizes the existing<br />
works in the literature on the topic. This metho<strong>do</strong>logy includes the estimation of<br />
model parameters, hypothesis tests for the precision parameter, a residual analysis<br />
and influence diagnostic tools. Simulation studies are conducted to evaluate its<br />
performance. We apply it to a real-world case-study to show its potential.<br />
Palavras-Chave: Birnbaum-Saunders distribution; hypothesis testing; local<br />
influence; maximum likelihood method; Monte Carlo simulation; residuals.<br />
Data<br />
Março<br />
4<br />
Auditório<br />
3<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
41<br />
Comunicação Oral 4.3 ( CO4)<br />
Inferência e diagnóstico em modelos com<br />
erros nas variáveis basea<strong>do</strong> na distribuição Birnbaum-Saunders<br />
Jalmar M. F. Carrasco<br />
Jorge I Figueroa-Zuniga<br />
Victor L. P. Leiva<br />
Marco A. R. Álamos<br />
Resumo: Este trabalho aborda meto<strong>do</strong>logias de estimação e diagnóstico em<br />
modelos de regressão basea<strong>do</strong>s na distribuição Birnbaum-Saunders com erros de<br />
medidas aditivo e multiplicativo. Técnicas de estimação como máxima pseu<strong>do</strong>verossimilhança<br />
e calibração da regressão são utilizadas. Também são aborda<strong>do</strong>s,<br />
medidas como análise de resíduos, influência global e local. Um conjunto de da<strong>do</strong>s<br />
numéricos são utiliza<strong>do</strong>s, com o intuito de validar os resulta<strong>do</strong>s obti<strong>do</strong>s.<br />
Palavras-Chave: Distribuição Birnbaum-Saunders; erros de medida, regressão,<br />
diagnóstico<br />
Auditório<br />
3<br />
Data<br />
Março<br />
4<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
42<br />
Comunicação Oral 5.1 ( CO5)<br />
Robust Bayesian model selection for heavy-tailed<br />
linear regression models using finite mixtures<br />
Flávio B. Gonçalves<br />
Marcos O. Prates<br />
Victor H. Lachos<br />
Resumo: In this paper we present a novel metho<strong>do</strong>logy to perform Bayesian model<br />
selection in linear models with heavy-tailed distributions. The new method<br />
considers a finite mixture of distributions to model a latent variable where each<br />
component of the mixture corresponds to one possible model within the<br />
symmetrical class of normal independent distributions. Naturally, the Gaussian<br />
model is one of the possibilities. This allows a simultaneous analysis based on the<br />
posterior probability of each model. Inference is performed via Markov chain<br />
Monte Carlo - a Gibbs sampler with Metropolis–Hastings steps for a class of<br />
parameters. Simulated studies highlight the advantages of this approach compared<br />
to a segregated analysis based on arbitrary model selection criteria.An example with<br />
real data is also presented.<br />
Palavras-Chave:<br />
selection; MCMC.<br />
Finite mixture; heavy-tailed errors; linear models; model<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
43<br />
Comunicação Oral 5.2 ( CO5)<br />
Bayesian semi-parametric symmetric models for binary data<br />
Marcio Augusto Diniz<br />
Carlos Alberto de Braganca Pereira<br />
Adriano Polpo<br />
Resumo: This work proposes a general Bayesian semi-parametric model to binary<br />
data. It is considered symmetric prior probability curves as an extension for<br />
discussed ideas from [4] using the Blocked Gibbs sampler which is more general<br />
than the Polya Urn Gibbs sampler. The semi-parametric approach allows to<br />
incorporate the uncertainty around the F distribution of the latent data and modeling<br />
heavy-tailed or light-tailed distributions than that prior proposed. In particular, the<br />
Bayesian semi-parametric Logistic model is introduced which enables one to elicit<br />
prior distributions for regression coefficients from information about odds ratios<br />
what is quite interesting in applied research. Then, this framework opens several<br />
possibilities to deal with binary data in the Bayesian perspective.<br />
Auditório<br />
1<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
44<br />
Comunicação Oral 5.3 ( CO5)<br />
Inferência bayesiana em modelos semiparamêtricos com erros nas variáveis<br />
Luz Marina Rondón Poveda<br />
Heleno Bolfarine<br />
Resumo: Neste trabalho estudamos a inferência estatística sob o enfoque Bayesiano<br />
nos modelos semiparamétricos com erros nas variáveis, em que seu componente<br />
sistemático admite variáveis explicativas com e sem erro de medição, bem como a<br />
presença de um efeito não-linear aproxima<strong>do</strong> através de um B-spline (veja, por<br />
exemplo, De Boor (1978)). Nestes modelos, o componente aleatório <strong>do</strong> modelo<br />
considera distribuições com caudas mais pesadas <strong>do</strong> que a distribuição normal<br />
multivariada, este componente é descrito usan<strong>do</strong> vetores aleatórios obti<strong>do</strong>s como<br />
misturas na escala da distribuição normal multivariada (veja, por exemplo,Andrews<br />
e Mallows, 1974), o qual proporciona flexibilidade bem como robustez frente a<br />
observações extremas na modelagem. Como exemplos desta classe podemos citar<br />
as distribuições multivariadas t-Student, slash, Laplace, hiperbólica simétrica e<br />
normal contaminada. Para obter amostras da distribuição a posteriori <strong>do</strong>s<br />
parâmetros <strong>do</strong> modelo propomos um algoritmo MCMC. O comportamento <strong>do</strong><br />
algoritmo é avalia<strong>do</strong> através de um estu<strong>do</strong> de simulação.Aproposta meto<strong>do</strong>lógica é<br />
aplicada a um conjunto de da<strong>do</strong>s reais, no qual podemos observar que ignorar os<br />
erros de medição pode levar a obter conclusões erradas. Além disso, a função<br />
fmem() <strong>do</strong> pacote BayesGESM (http://cran.r-project.org/package=BayesGESM)<br />
no R (www.r-project.org) é apresentada, esta função fornece uma maneira fácil de<br />
aplicar a meto<strong>do</strong>logia apresentada neste trabalho.<br />
Palavras-Chave: Inferência Bayesiana, modelos com erros nas variáveis, modelos<br />
semiparametricos, algoritmo MCMC, B-splines, mistura na escala da distribuição<br />
normal.<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
45<br />
Comunicação Oral 6.1 ( CO6)<br />
Ran<strong>do</strong>mly truncated nonlinear beta mixed-effects models<br />
Carolina Costa Mota Paraíba<br />
Carlos Alberto Ribeiro Diniz<br />
Resumo: We present a class of ran<strong>do</strong>mly truncated nonlinear beta mixed-effects<br />
models where the truncated nature of the data is incorporated into the statistical<br />
model by considering the truncation limits to be ran<strong>do</strong>m variables and by assuming<br />
the variable of interest to follows a truncated beta distribution parametrized by a<br />
mean and a dispersion parameter. The location parameter of the responses is<br />
associated with a nonlinear continuous function of covariates and unknown<br />
parameters and with unobserved ran<strong>do</strong>m effects. Maximum likelihood estimator of<br />
the parameters are obtained by direct maximization of the log-likelihood function<br />
via an iterative procedure and diagnostic analysis tools are considered to check for<br />
model adequacy. A data sets consisting of observations on soil-water retention from<br />
a soil profiles from the Buriti Vermelho River Basin database is analyzed using the<br />
proposed metho<strong>do</strong>logy.<br />
Palavras-Chave: Truncated beta distribution, ran<strong>do</strong>m truncation, nonlinear<br />
mixedeffects model, iterative maximum likelihood, diagnostic analysis, soil-water<br />
retention.<br />
Auditório<br />
2<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
46<br />
Comunicação Oral 6.2 ( CO6)<br />
The multivariate Gamma-GLG model from the<br />
ran<strong>do</strong>m intercept Gamma model with ran<strong>do</strong>m effect nonnormal<br />
Lizandra C. Fabio<br />
Francisco J.A. Cysneiros<br />
Gilberto A. Paula<br />
Resumo: We propose in this paper a ran<strong>do</strong>m intercept gamma model in which the<br />
ran<strong>do</strong>m effect is assumed to follow a generalized log-gamma (GLG) distribution.<br />
This flexibilization in which has been suggested by Fabio et al (2012) allows<br />
distributions for the ran<strong>do</strong>m effect skew to the right and skew to the left and has the<br />
normal distribution as a particular case. For a particular parametrization for the GLG<br />
distribution and specifying the adequate link function, we derive a new continuous<br />
multivariate distribution called Gamma-GLG . Then, we obtain the moments this<br />
joint density function and a Newton Raphson iterative process was developed for<br />
obtaining the maximum likelihood estimates for the parameters of the multivariate<br />
model. Two desviance functions and residuals analysis are proposed and an<br />
applications with real data is given for illustration.<br />
Palavras-Chave: Generalized linear models; Ran<strong>do</strong>m-effect models; Generalized<br />
log-gamma distribution; Residual analysis; Gamma-GLG distribution.<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
Auditório<br />
2<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
47<br />
Comunicação Oral 6.3 ( CO6)<br />
Data-driven reversible jump to QTL mapping<br />
Daiane Aparecida Zuanetti<br />
Luís Apareci<strong>do</strong> Milan<br />
Resumo: We propose a data-driven reversible jump to QTL mapping in which the<br />
phenotypic trait is modeled as a linear function of the additive and <strong>do</strong>minance<br />
effects of the unknown QTL genotypes. We also present and compare different<br />
methods to update the QTLs location and check the performance of the<br />
metho<strong>do</strong>logies on simulated and real data-sets. We observe that the data-driven<br />
proposals improved the acceptance probability of dimensional change moves of<br />
reversible jump and, consequently, its convergence and increase the exploration of<br />
model space.<br />
Palavras-Chave:<br />
parameters block.<br />
QTL mapping; data-driven reversible jump; update of<br />
Auditório<br />
2<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
48<br />
Comunicação Oral 7.1 ( CO7)<br />
Modelo LSMIRT para varias populações<br />
Gualberto S.A. Montalvo<br />
Resumo: A multidimensional item response theory model with latent linear<br />
structure for several groups is proposed. This model was introduced in order to fit<br />
binary tests, which in turn are divided in several subtest and subsequently applied to<br />
different groups or populations. It is assume that each subtest measure a onedimensional<br />
latent trait (main latent trait or main ability). The main aim is to<br />
measure these latent traits. Furthermore, it is also assumed that the entire test<br />
measures a latent trait vector from tested subjects. This latent trait vector <strong>do</strong>es not<br />
necessary have the same components as the main latent trait. Instead, it is supposed<br />
that the main latent traits are linear combinations of latent trait vector components.<br />
Therefore, they have a linear latent structure. Each item is assumed to belong to<br />
exactly one subtest. In this model, the test dimension is defined as the number of<br />
subtest and it may not equal the latent trait space dimension. In order to estimate the<br />
parameters, an augment data Gibbs sampler (DAGS) was implemented and tested in<br />
simulations. Besides, the model was used to fit data from the ’First comparative<br />
survey on language, math and associated factors for 3rd and 4th year students<br />
(PERCE)’, which was carried out by the Latinamerican laboratory for assessment of<br />
quality of education.<br />
Palavras-Chave: Teoria da resposta ao item multidimensional, estrutura linear<br />
latente, vários grupos, subteste, traço latente.<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
49<br />
Comunicação Oral 7.2 ( CO7)<br />
The odd log-logistic normal distribution:<br />
theory and applications in analysis of experiments<br />
Altemir da Silva Braga<br />
Gauss M. Cordeiro<br />
Edwin M. M. Ortega<br />
José Nilton da Cruz<br />
Resumo: Providing a new distribution is always precious for statisticians. A new<br />
three-parameter distribution called the odd log-logistic normal (OLLN) distribution<br />
is defined and studied. Various of its structural properties are derived including<br />
some explicit expressions for the moments, generating functions, mean deviations<br />
and incomplete moments. Maximum likelihood techniques are used to t the new<br />
model and to show its potentiality by means of three the real data sets in analysis of<br />
experiments. Based on three criteria, the proposed distribution provides a better t<br />
then the normal, skew normal, beta normal, Kumaraswamy normal and gamma<br />
normal distributions.<br />
Palavras-Chave: Log-logistic distribution; Maximum likelihood estimation; Mean<br />
deviation; Normal distribution.<br />
Auditório<br />
1<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
50<br />
Comunicação Oral 7.3 ( CO7)<br />
The log-odd log-logistic Weibull regression model:<br />
modeling, estimation, influence diagnostics and residual analysis<br />
José Nilton da Cruz<br />
Edwin M. M. Ortega<br />
Gauss M. Cordeiro<br />
Ana K. Campelo<br />
Resumo: In survival analysis applications, the failure rate function may frequently<br />
present a unimodal shape. In such case, the log-normal and log-logistic distributions<br />
are used. In this paper, we shall be concerned only with parametric forms, so a<br />
location-scale regression model based on the odd log-logistic Weibull distribution is<br />
proposed for modeling data with a decreasing, increasing, unimodal and bathtub<br />
failure rate function as an alternative to the log-Weibull regression model. For<br />
censored data, we consider a classic method to estimate the parameters of the<br />
proposed model. We derive the appropriate matrices for assessing local influences<br />
on the parameter estimates under different perturbation schemes and present some<br />
ways to assess global influences. Further, for different parameter settings, sample<br />
sizes and censoring percentages, various simulations are performed. In addition, the<br />
empirical distribution of some modified residuals are displayed and compared with<br />
the standard normal distribution. These studies suggest that the residual analysis<br />
usually performed in normal linear regression models can be extended to a modified<br />
deviance residual in the proposed regression model applied to censored data. We<br />
analyze a real data set using the log-odd log-logistic Weibull regression model.<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
51<br />
Comunicação Oral 8.1 ( CO8)<br />
A Combined Gamma Frailty and Normal Ran<strong>do</strong>m-effects<br />
Model for Repeated, Overdispersed Time-to-event Data<br />
Geert Molenberghs<br />
Geert Verbeke<br />
Achmad Efendi<br />
Roel Braekers<br />
Clarice G.B. Demétrio<br />
Resumo: This paper presents, extends, and studies a model for repeated,<br />
overdispersed time-to-event outcomes, subject to censoring. Building upon work by<br />
Molenberghs, Verbeke, and Demétrio (2007) and Molenberghs et al. (2010), gamma<br />
and normal ran<strong>do</strong>m effects are included in a Weibull model, to account for<br />
overdispersion and between-subject effects, respectively. Unlike these authors,<br />
censoring is allowed for. Two estimation methods are presented. The partial<br />
marginalization approach to full maximum likelihood of Molenberghs et al. (2010)<br />
is contrasted with pseu<strong>do</strong>-likelihood estimation. A limited simulation study is<br />
conducted to examine the relative merits of these estimation methods. The modeling<br />
framework is employed to analyze data on recurrent asthma attacks in children on<br />
the one hand and on survival in cancer patients on the other.<br />
Palavras-Chave: Exponential Model; Generalized Cauchy distribution;<br />
Conjugacy; Maximum likelihood; Frailty model; Pseu<strong>do</strong>-likelihood; Strong<br />
conjugacy; Weibull model.<br />
Auditório<br />
2<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
52<br />
Comunicação Oral 8.2 ( CO8)<br />
Destructive Negative Binomial cure rate Model with<br />
a Latent Activation scheme and Ran<strong>do</strong>m Effects<br />
Diego I. Gallar<strong>do</strong><br />
Heleno Bolfarine<br />
Antonio C. Pedroso-de-Lima<br />
Resumo: In this work, we extend the Destructive Negative Binomial cure rate<br />
model with a latent activation scheme (Cancho et al., 2013b) assuming the context<br />
where the observation are grouped into clusters. Parameter estimation is performed<br />
based on restricted maximum likelihood (REML) and a Bayesian approach based on<br />
Dirichlet process priors. Simulation studies are performed and we illustrate the<br />
performance of the model with a real data set related to a sealant study in the<br />
o<strong>do</strong>ntology area.<br />
Palavras-Chave: EM algorithm; competing risks; bivariate ran<strong>do</strong>m effects;<br />
restricted maximum likelihood; Dirichlet processes.<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
Auditório<br />
2<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
53<br />
Comunicação Oral 8.3 ( CO8)<br />
Modelo de regressão de Poisson com superdispersão para avaliação<br />
<strong>do</strong> impacto das variáveis climáticas no desenvolvimento<br />
de <strong>do</strong>enças respiratórias em crianças<br />
Natália da Silva Martins<br />
Thiago Gentil Ramires<br />
Mirian F. Carvalho Araújo<br />
Clarice B. Demétrio<br />
Resumo: As variáveis climáticas podem causar sérios impactos na saúde da<br />
população humana, em especial na população infantil, uma vez que esta constitui o<br />
grupo mais suscetível aos efeitos <strong>do</strong>s fatores ambientais. Consideran<strong>do</strong> este grupo o<br />
presente estu<strong>do</strong> tem como objetivo construir um modelo estocástico, capaz de<br />
modelar o número de atendimentos ambulatoriais de crianças na faixa etária de 0 a<br />
14 anos <strong>do</strong> município de Campo Grande (MS). Pois uso de modelos estatísticos<br />
estão se tornan<strong>do</strong> mais comuns na área da saúde pública, sen<strong>do</strong> que por meio deles é<br />
possível a<strong>do</strong>tar medidas de prevenção contra acontecimentos, para este caso,<br />
mortalidade de crianças relacionadas as efeitos climáticos. Ajustou-se um modelo<br />
de regressão de Poisson com superdispersão e com o modelo proposto foi possível<br />
verificar quais fatores climáticos da região de Campo Grande estão associa<strong>do</strong>s ao<br />
número de atendimentos de crianças da mesma área, e como consequência, estimar<br />
o número de atendimentos em determinadas épocas.<br />
Palavras-Chave: Doenças respiratórias; número de atendimentos; modelos com<br />
superdispersão.<br />
Auditório<br />
2<br />
Data<br />
Março<br />
5<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
54<br />
Tutorial (T1)<br />
Big Data Tutorial e Aplicações<br />
a. O que é Big Data<br />
b. Tecnologias para Big Data<br />
c. Técnicas para explorar o universo Big Data<br />
d. Aplicações<br />
Josias Oliveira<br />
Statsoft<br />
Resumo: . No futuro, qualquer decisão de negócio poderá ser tomada apoiada 100%<br />
em informações, apenas usan<strong>do</strong> técnicas, tecnologias e meto<strong>do</strong>logias Big Data.<br />
O crescente uso de devices, o desenvolvimento de novas tecnologias de coleta e<br />
armazenamento, softwares capazes de observar um evento a partir de dezenas de<br />
milhares de da<strong>do</strong>s e a capacidade humana de interpretar tu<strong>do</strong> isso mudará nossa<br />
experiência de gestão <strong>do</strong> tempo, da produtividade, <strong>do</strong>s lucros, de pessoas etc. O fato<br />
essencial nesse vertiginoso desenvolvimento tecnológico é que a Cultura Analítica<br />
<strong>do</strong> mun<strong>do</strong> <strong>do</strong>s negócios já está sofren<strong>do</strong> a maior mudança da sua história.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
2<br />
13: 00 ate 14: 30<br />
Auditório<br />
2<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
55<br />
Tutorial (T2)<br />
R and Google Maps<br />
Marcos Oliveira Prates<br />
DE-UFMG<br />
Resumo: O principal objetivo de mini curso é oferecer a pesquisa<strong>do</strong>res de todas as<br />
áreas da ciência uma introdução na visualização de da<strong>do</strong>s, principalmente espaciais,<br />
através da interação <strong>do</strong> R (http://www.r-project.org/) com as API's <strong>do</strong> Google, em<br />
mais detalhes GoogleMaps. O mini curso irá apresentar diferentes tipos de da<strong>do</strong>s<br />
para que analises exploratórias possam ser feitas de forma conjunta entre R e Google<br />
API, ou seja, o usuário seja capaz de utilizar disfrutar de ferramentas da Google no<br />
R, assim como exportar da<strong>do</strong>s <strong>do</strong> R para visualizações dinâmicas no GoogleMaps.<br />
Portanto, ao final <strong>do</strong> curso, o participante conseguirá de maneira introdutória fazer a<br />
interação R e Google que poderá ser desenvolvida posteriormente. Para fazer o<br />
curso é necessário conhecimento básico da linguagem R.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
2<br />
15: 00 ate 16: 30<br />
Auditório<br />
2<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
56<br />
Jovem Doutor (JD1)<br />
Estimação Robusta em Modelos de Variáveis Latentes<br />
Denise Reis Costa<br />
(INEP – MEC) – Orienta<strong>do</strong>r: Víctor Hugo Lachos Dávila (Brasil)<br />
Resumo: Modelos de variáveis latentes são amplamente usa<strong>do</strong>s para modelar<br />
variáveis que não podem ser medidas diretamente, conhecidas como construtos ou<br />
efeitos aleatórios. Na literatura, é muito comum verificar a utilização da distribuição<br />
normal para a modelagem dessas variáveis, contu<strong>do</strong> tal suposição pode ser<br />
inadequada, especialmente na presença de valores discrepantes.<br />
Preocupa<strong>do</strong>s com a sensibilidade das inferências sob a presença de potenciais<br />
pontos discrepantes ou com da<strong>do</strong>s provenientes de distribuições com caudas<br />
pesadas, neste trabalho propomos méto<strong>do</strong>s de inferência robusta, utilizan<strong>do</strong> a<br />
distribuição t de Student multivariada, para o modelo linear generaliza<strong>do</strong> misto para<br />
respostas binárias (GLMM) e o modelo de análise fatorial Tobit (TCFA) para<br />
respostas contínuas e censuradas. Para avaliação <strong>do</strong>s méto<strong>do</strong>s propostos, foram<br />
realiza<strong>do</strong>s alguns estu<strong>do</strong>s simula<strong>do</strong>s, além da aplicação a conjuntos de da<strong>do</strong>s reais.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
4<br />
16: 20 ate 16:<br />
55<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
57<br />
Jovem Doutor (JD2)<br />
A Spectral Series Approach to High-Dimensional Inference<br />
Rafael Izbicki<br />
(DE – UFScar) – Orienta<strong>do</strong>r: Ann B Lee (USA)<br />
Resumo:Akey question in modern statistics is how to make efficient inferences for<br />
complex, high-dimensional data, such as images, spectra, and trajectories. While a<br />
large body of work has revolved on adapting nonparametric regression methods to<br />
high dimensions, statisticians have devoted less effort to redesigning estimators of<br />
other quantities to such settings. Some of these tasks are of key importance for the<br />
sciences; an example is the conditional density estimation problem, which plays an<br />
important role in modern cosmology. In this talk, we propose a nonparametric<br />
framework for estimating unknown functions in high dimensions.<br />
The basic idea is to expand these functions in terms of a spectral basis -- the<br />
eigenfunctions of a kernel-based operator. If the kernel is appropriately chosen, then<br />
the eigenfunctions adapt to the intrinsic geometry of the data, forming an efficient<br />
Fourier-like orthogonal basis for smooth functions on the data. We show how this<br />
framework can be used for estimating several quantities, including the regression<br />
function. We provide theoretical guarantees on the developed estimators and<br />
illustrate their use for several applications.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
4<br />
16: 55 ate 17:<br />
30<br />
Auditório<br />
1<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
58<br />
Jovem Doutor (JD3)<br />
Modelos de regressão para da<strong>do</strong>s censura<strong>do</strong>s sob Distribuições Simétricas<br />
Al<strong>do</strong> William Medina Garay<br />
(IMECC – Unicamp) – Orienta<strong>do</strong>r: Heleno Bolfarine (Brasil)<br />
Resumo: Este trabalho tem como objetivo principal apresentar uma abordagem<br />
clássica e Bayesiana <strong>do</strong>s modelos lineares com observações censuradas. Aqui,<br />
substituímos o uso convencional da distribuição normal para os erros por uma<br />
família de distribuições mais flexíveis, o que nos permite lidar de forma mais<br />
adequada com observações censuradas na presença de outliers. Esta família é obtida<br />
através de um mecanismo de fácil construção e possui como casos especiais as<br />
distribuições t de Student, Pearson tipo VII, slash, normal contaminada e,<br />
obviamente, a normal.<br />
Para o caso de respostas correlacionadas e censuradas propomos um modelo de<br />
regressão linear robusto basea<strong>do</strong> na distribuição t de Student, desenvolven<strong>do</strong> um<br />
algoritmo tipo EM que depende <strong>do</strong>s <strong>do</strong>is primeiros momentos da distribuição t de<br />
Student truncada.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
4<br />
16: 20 ate 16:<br />
55<br />
Auditório<br />
2<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
59<br />
Jovem Doutor (JD4)<br />
Exploring Multiple Evidences to Infer Users Location in Twitter<br />
Erica Castilho Rodrígues<br />
(ICEB-UFOP) – Orienta<strong>do</strong>r: Renato Assunção (Brasil)<br />
Resumo: Online social networks are valuable sources of information to monitor<br />
real-time events, such as earthquakes and epidemics. For this type of surveillance,<br />
users location is an essential piece of information, but a substantial number of users<br />
choose not to disclose their geographical information. However, characteristics of<br />
the users’behavior, such as the friends they associate with and the types of messages<br />
published may hint on their spatial location. In this paper, we present a method to<br />
infer the spatial location of Twitter users. Unlike the approaches proposed so far, we<br />
incorporate two sources of information to learn geographical position: the text<br />
posted by users and their friendship network. We propose a probabilistic approach<br />
that jointly models the geographical labels and Twitter texts of users organized in the<br />
form of a graph representing the friendship network.<br />
We use the Markov ran<strong>do</strong>m field probability model to represent the network and<br />
learning is carried out through a Markov chain Monte Carlo simulation technique to<br />
approximate the posterior probability distribution of the missing geographical<br />
labels. We show the accuracy of the model in a large dataset of Twitter users, where<br />
the ground truth is the location given by the GPS position. The method is evaluated<br />
and compared to two baseline algorithms that employ either of these two types of<br />
information. The results obtained are significantly better than those of the baseline<br />
methods.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
4<br />
16:55 ate 17:30<br />
Auditório<br />
2<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
60<br />
Workshop<br />
Modelos de regressão em Julia<br />
Luis Benites Sánchez<br />
IME-USP<br />
Resumo: O principal objetivo <strong>do</strong> workshop é oferecer a pesquisa<strong>do</strong>res de todas as<br />
áreas da ciência uma introdução aos modelos de regressão através da interação com<br />
Julia (http://www.julialang.org). O desenvolvimento de Julia começou em 2009 e<br />
uma versão de código aberto foi divulgada em fevereiro de 2012.<br />
Julia é uma linguagem dinâmica, apropriada para computação numérica e científica,<br />
com um desempenho comparável a linguagens estáticas tradicionalmente<br />
utilizadas, tem uma sintaxe similar a <strong>do</strong> GNU Octave ou MATLAB.<br />
O workshop irá apresentar diferentes tipos de modelos de regressão usan<strong>do</strong> Julia.<br />
Também será apresenta<strong>do</strong> uma introdução à nova linguagem, assim como uma<br />
pequena comparação entre o R e Julia para conhecer algumas vantagens e<br />
desvantagen. Portanto, ao final <strong>do</strong> curso, o participante conseguirá de maneira<br />
introdutória fazer a interação Julia e os modelos de regressão que poderá ser<br />
desenvolvida posteriormente. Para fazer o curso é necessário conhecimento básico<br />
de modelos lineares.<br />
Data e Horário<br />
Março<br />
2<br />
16: 30 ate 17: 30<br />
Auditório<br />
2<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
61<br />
Sessão Pôster 1 (PO1) Terça-feira 03/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
Imputação Múltipla de Da<strong>do</strong>s Faltantes em Análise de Regressão Usan<strong>do</strong> o SAS<br />
Arman<strong>do</strong> Dias Caetano, Cecilia Can<strong>do</strong>lo<br />
Modelos Aditivos Generaliza<strong>do</strong>s para Posição, Escala e Forma (GAMLSS) -<br />
paramétrico na modelagem da taxa de congestionamento na fase de conhecimento<br />
Caio Batalha Dias Oliveira Jalmar Manuel Farfan Carrasco<br />
01<br />
02<br />
Competing risk analysis with masked causes of death applied to a genetic longevity study<br />
Rafael Pimentel Maia; Clarice Garcia Demétrio Borges; Rodrigo Labouriau<br />
03<br />
Modelo de regressão Birnbaum-Saunders Bivaria<strong>do</strong><br />
Fili<strong>do</strong>r Vilca Labra; Renata Guimarães Romeiro; N. Balakrishnan<br />
04<br />
Modelo de regressão binomial negativo multivaria<strong>do</strong>: Uma análise de diagnóstico<br />
Cristian Villegas; Lizandra Castilho Fabio; Mario de Castro; Jalmar M. F. Carrasco<br />
05<br />
Indica<strong>do</strong>res para Avaliação Esportiva via Cópulas<br />
Alexandre C. Maiorano; Anderson Ara; Francisco Louzada Neto<br />
06<br />
A Log-BGHN Regression Model with Applications to Diabetic Retinopathy Study<br />
Rodrigo R. Pescim; Mariana R. Urbano; Edwin M.M. Ortega; Gauss M. Cordeiro<br />
07<br />
Profile Methods for the Transmuted Log-Logistic Model<br />
in the Presence of Right Censored Lifetime<br />
Daniele Cristina Tita Granzotto; Francisco Louzada<br />
08<br />
Modelo Geoestatístico com Processos de Poisson Não Homogêneo<br />
Fidel Ernesto Castro Morales, Lorena Vicini, Luiz K. Hotta, Jorge A. Achcar<br />
09<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
62<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
Sessão Pôster 1 (PO1) Terça-feira 03/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
Gráficos de controle de regressão beta com dispersão variável<br />
Cátia Michele Ton<strong>do</strong>lo; Fernanda Maria Müller; Fábio Mariano Bayer<br />
10<br />
Modelo de Regressão para Série Temporal de Contagem<br />
com Excesso de Zeros e Sobredispersão<br />
David de Souza Dias; José Car<strong>do</strong>so Neto; Max Sousa de Lima<br />
11<br />
Extensão <strong>do</strong> modelo de regressão Weibull na presença de longa duração<br />
Valdemiro Piedade Vigas; Francisco Louzada; Giovana Oliveira Silva<br />
12<br />
Análise de Sobrevivência na Presença de Censura Informativa:<br />
Uma Abordagem Bayesiana<br />
Renata C. Souza; Fábio N. Demarqui; Vinícius D. Mayrink<br />
13<br />
Estu<strong>do</strong> <strong>do</strong>s fatores de risco associa<strong>do</strong>s ao baixo peso ao nascer<br />
Priscila Pagung de Aquino Lapa; Marcus Vinícius Oliveira Palheta;<br />
Denise Britz <strong>do</strong> Nascimento Silva<br />
14<br />
Modelan<strong>do</strong> a resiliência em trabalha<strong>do</strong>res i<strong>do</strong>sos<br />
Rafaela Pereira; Thais Cano Miranda de Nóbrega; Rosangela Getirana Santana;<br />
Isolde Previdelli<br />
Estu<strong>do</strong> de modelos de regressão não lineares utiliza<strong>do</strong>s para<br />
descrever o acúmulo de matéria seca total em plantas de alho<br />
Guilherme Alves Puiatti; Paulo Roberto Cecon; Ana Carolina Ribeiro de Oliveira;<br />
Moysés Nascimento; Ana Carolina Campana; Fernan<strong>do</strong> Luiz Finger;<br />
Mário Puiatti; Fabyano Fonseca e Silva<br />
Ajustes de equações de predição de valores da eman para frangos<br />
de corte utilizan<strong>do</strong> a meta-análise e inferência bayesiana<br />
Amanda Botelho Alvarenga; Renato Ribeiro de Lima; Thelma Sáfadi<br />
15<br />
16<br />
17<br />
Modelos multiesta<strong>do</strong> com fragilidade compartilhada<br />
Renata Soares da Costa; Vera Tomazella<br />
18<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
63<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
Sessão Pôster 1 (PO1) Terça-feira 03/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
Porcentual de gordura em mulheres porta<strong>do</strong>ras de neoplasia<br />
mamária sob tratamento quimioterápico<br />
Elisete da C. Q. Aubin; Viviana Giampaoli; Nágila R. T. Damaceno; Antônio A. F. Carioca<br />
Modelo de regressão Kum-G com fração de cura<br />
Amanda Morales Eudes ; Vera Lucia Damasceno Tomazella<br />
19<br />
20<br />
Técnicas Estatísticas aplicadas aos processos de ajuste de histórico<br />
e de redução de incertezas em Simulação Numérica de Reservatórios de Petróleo<br />
Marcos Henrique de Carvalho; Guilherme Daniel Avansi; Denis José Schiozer<br />
Análise de diagnóstico de influência local no modelo<br />
de calibração ultraestrutural normal com réplicas<br />
Bruno Pinheiro de Andrade; Reiko Aoki<br />
21<br />
22<br />
Análise de Componentes Latentes da Aprendizagem de<br />
Programação usan<strong>do</strong> Modelos de Regressão<br />
Paula Daher Ximenes; Nátaly A. Jiménez Monroy; Márcia G. De Oliveira; Elias Oliveira<br />
23<br />
Modelos de Regressão Mistura de Escala Normal com Ponto de Mudança:<br />
Aplicação a Audiências de Televisão<br />
C. A. Huaira-Contreras; C. Borelli Zeller; F. Vilca<br />
24<br />
Estimation of causal functional linear regression models<br />
J.C.S.de Miranda<br />
25<br />
Estimação de um modelo de regressão não linear com<br />
resposta binomial negativa<br />
Elizabeth M. Hashimoto; Walkiria M.O. Macerau; Terezinha Aparecida Guedes;<br />
Edwin M.M. Ortega<br />
Modelos de Regressão Discretos para Da<strong>do</strong>s Grupa<strong>do</strong>s: Uma Aplicação<br />
em Avaliação de Risco em Produto de Crédito Parcela<strong>do</strong><br />
Tatiana Santos Rocha; Juliana Betini Fachini Gomes; Afrânio Márcio Corrêa Vieira<br />
26<br />
27<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
64<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
Sessão Pôster 1 (PO1) Terça-feira 03/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
Modelos de regressão para da<strong>do</strong>s de sobrevivência com fração de<br />
cura e censura intervalar<br />
Júlio Brettas; Gisela Tunes<br />
Um estu<strong>do</strong> da concentração de nitrato lixivia<strong>do</strong> no solo<br />
sob a aplicação de diferentes <strong>do</strong>sagens de vinhaça<br />
Simone Daniela Sartorio;Márcio Roberto Soares;Fabiane<br />
Karen Go<strong>do</strong>y;Sérgio Ricar<strong>do</strong> Rodrigues de Medeiros<br />
Uso de análise de regressão padronizada no ajuste da porcentagem<br />
de não conformidade na revenda de etanol, diesel e gasolina<br />
Can<strong>do</strong>lo, C.; Soares, S. S., Saes, M. S. M.<br />
28<br />
29<br />
30<br />
Distribuição Espacial <strong>do</strong>s Pacientes de Anemia Aplástica<br />
Atendi<strong>do</strong>s pelo Hemoba entre 2002 e 2012<br />
Samila Oliveira Lima Sena; Denise Nunes Viola; Marco Aurélio Salvino de Araujo<br />
31<br />
Riemann Manifold Langevin methods in Bayesian statistics<br />
Ricar<strong>do</strong> S. Ehlers; Mauricio Zevallos; Loretta Gasco<br />
32<br />
Modelo weibull modifica<strong>do</strong> para da<strong>do</strong>s de sobrevivência com fração<br />
de cura aplica<strong>do</strong> a da<strong>do</strong>s de câncer gástrico<br />
Marcos Vinicius de Oliveira Peres; Edson Z. Martinez; Isolde T. S. Previdelli<br />
33<br />
Bayesian inference for latent traits in censored data<br />
with the multivariate normal distribution<br />
Eliar<strong>do</strong> G. Costa; Heleno Bolfarine<br />
34<br />
Modelo de Regressão Beta Retangular Aumenta<strong>do</strong> em zeros e uns<br />
Ana Roberta <strong>do</strong>s Santos Silva; Caio Lucidius Naberezny Azeve<strong>do</strong>;<br />
Jorge Luis Bazan; Juvêncio Santos Nobre<br />
35<br />
Predição <strong>do</strong> prazo de validade de berinjelas minimamente<br />
processadas em estu<strong>do</strong>s não-acelera<strong>do</strong>s<br />
Natalia da Silva Martins, Eric Batista Ferreira, Flávia Della Lucia, Sônia M. S. Piedade<br />
36<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
65<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
Sessão Pôster 1 (PO1) Terça-feira 03/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
Bivariate rotated clayton copula sur tobit model: a modified inference<br />
function for margins and interval estimation<br />
Francisco Louzada; Paulo H. Ferreira<br />
Modelo de regressão logística multinomial ordinal para avaliar os fatores explicativos <strong>do</strong> índice<br />
de massa corporal em pacientes porta<strong>do</strong>res de <strong>do</strong>enças reumáticas<br />
Wagner Jorge Firmino da Silva; Sharlene Neuma Henrique da Silva;<br />
Bruna Nolasco Siqueira Silva<br />
37<br />
38<br />
Maximum penalized likelihood inference in measurement error models<br />
Lorena Cáceres Tomaya; Mário de Castro<br />
39<br />
Regressão Beta aplicada a da<strong>do</strong>s de PIB relativo<br />
Deive Ciro de Oliveira; Rafael Agostinho Ferreira<br />
Efeitos de marca<strong>do</strong>res moleculares em diferentes níveis<br />
<strong>do</strong> rendimento de carcaça de suínos<br />
Patricia Mendes <strong>do</strong>s Santos;Laís Mayara Azeve<strong>do</strong> Barroso; Moyses Nascimento;<br />
Ana Carolina Campana Nascimento; Fabyano Fonseca e Silva;Simone Eliza<br />
Facioni Guimarães;Paulo Sávio Lopes<br />
A Bayesian Estimation for Mixture of Simplex Distribution<br />
with an Unknown Number of Components<br />
Rosineide F. da Paz; Jorge Luis Bazán; Luis A. Milan.<br />
40<br />
41<br />
42<br />
Censored mixed-effects models for irregularly observed repeated<br />
measures with applications to HIV viral loads<br />
Larissa A. Matos; Luis M. Castro; Victor H. Lachos<br />
Uso de séries temporais na análise de consumo aparente de<br />
gasolina de janeiro de 1979 a julho de 2014<br />
Elayne Penha Veiga; Mario Javier Ferrua Vivanco; Paulo Henrique Sales;<br />
Fortunato Silva de Menezes<br />
43<br />
44<br />
Um esquema de visita de um robô coletor de da<strong>do</strong>s numa rede de sensores sem fio<br />
Márcia H Barbian; Renato M. Assunção; Andrea Iabrudi Tavares<br />
45<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
66<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
Sessão Pôster 1 (PO1) Terça-feira 03/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
P-distant sets and linear regression<br />
González, J; Lèskow, J; Lachos, V.<br />
46<br />
Estimation of parameters of the Bivariate Zero-Inflated<br />
Poisson model via the EM algorithm<br />
V.A. Quispe, V.L.D. Tomazella , L.E.B.Salasar<br />
47<br />
Robust perio<strong>do</strong>gram methods for time series with long-range<br />
dependence: An application to pollution levels<br />
Fabio A. Fajar<strong>do</strong>; Valderio A. Reisen<br />
48<br />
Análise multivariada <strong>do</strong> perfil <strong>do</strong>s conhece<strong>do</strong>res e usuários de<br />
zooterapia em uma comunidade rural baiana<br />
Rodrigo de Souza Bulhões; Loyana Docio; Alana Narcisia Jesus Souza<br />
49<br />
Possíveis fatores explicativos para satisfação de estudantes<br />
universitários com a organização de seus cursos<br />
Sharlene Neuma Henrique da Silva; Maria Cristina Falcão Raposo<br />
50<br />
A Semiparametric Non-inferiority Test for Two-arm Survival Study with<br />
Proper Control of the Type I Error Rate<br />
Juliana Cobre; Debajyoti Sinha; Elvis E. Martinez; Stuart R. Lipsitz<br />
51<br />
Modeling volleyball data via a compositional regression structure<br />
Taciana Kisaki Oliveira Shimizu; Francisco Louzada<br />
52<br />
Resistência à insulina e áci<strong>do</strong>s graxos: uma avaliação utilizan<strong>do</strong> modelos mistos<br />
Viviana Giampaoli; Elisete C. Q. Aubin; Nágila R. T. Damaceno; Bernar<strong>do</strong> F. Reimann;<br />
Marcelo Figueire<strong>do</strong> de Almeida<br />
Modelling cell movements using multivariate student distribution<br />
and almost periodic models<br />
Al<strong>do</strong> Medina Garay; Jacek Leskow; Monika Bednarz; Natalia Koson; Agnieszka Karpinska<br />
53<br />
54<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
67<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
Sessão Pôster 1 (PO1) Terça-feira 03/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
Um estu<strong>do</strong> sobre os aspectos inferenciais da distribuição Birnbaum-Saunders Normal<br />
Assimétrica sob a parametrização centrada<br />
Nathalia Lima Chaves; Caio Lucidius Naberezny Azeve<strong>do</strong>; Fili<strong>do</strong>r Edilfonso Vilca Labra;<br />
Juvêncio Santos Nobre<br />
Análise da condição de germinação em um estu<strong>do</strong> longitudinal com laranjeiras<br />
Idemauro Antonio Rodrigues de Lara; Sílvia Maria de Freitas; Ana Maria Souza de Araujo;<br />
Vanessa Voigt; Rodrigo Rocha Lata<strong>do</strong><br />
55<br />
56<br />
Modelos da Teoria de Resposta ao Item Multidimensionais Assimétricos de Grupos Múltiplos<br />
Para Respostas Dicotômicas sob um Enfoque Bayesiano<br />
Juan Leonar<strong>do</strong> P. Gómez; Caio Lucidius Naberezny Azeve<strong>do</strong><br />
57<br />
Análise Bayesiana para o modelo de regressão não linear com erros t-Student<br />
Aline Campos Reis de Souza; Vicente Garibay Cancho<br />
58<br />
Nonlinear mixed-effects models for a bioequivalence problem<br />
Cibele M. Russo; Sten P. Willemsen; D. Leão; Emmanuel Lesaffre<br />
59<br />
Modelo de regressão ordinal para a satisfação <strong>do</strong> usuário <strong>do</strong> transporte coletivo<br />
de Botucatu no ano de 2014<br />
Miriam Harumi Tsunemi; Ritieli Aparecida de Lima<br />
60<br />
Regressão antitônica na estimação <strong>do</strong> tamanho ótimo de parcela em<br />
experimento horticola<br />
Gui<strong>do</strong> Gustavo Humada-Gonzalez; Augusto Ramalho de Morais; Adriano Teo<strong>do</strong>ro Bruzi;<br />
Gilberto Rodrigues Liska; César Arnal<strong>do</strong> Caballero; José Humada Sosa<br />
Méto<strong>do</strong> de Classificação Robusto para Da<strong>do</strong>s com Ruí<strong>do</strong><br />
no Rótulo basea<strong>do</strong> em Árvores Gera<strong>do</strong>ras Mínimas<br />
Letícia Cavalari Pinheiro; Renato Martins Assunção<br />
61<br />
62<br />
Modelación de los atributos que inciden en la elección del consumi<strong>do</strong>r<br />
de alimentos funcionales<br />
Alfonso Tesén Arroyo; Elena Gabriela Chau LooKung<br />
63<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
68<br />
Sessão Pôster 2 (PO2) Quarta-feira 04/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
A Bayesian Approach for a New Long-term Survival Models with Latent Activation<br />
Adriano K. Suzuki; Vicente G. Cancho; Francisco Louzada; Gladys D. C. Barriga<br />
01<br />
Análise de Regressão Múltipla para o mapeamento genético de hipertensão arterial<br />
Elisabeth Regina de Tole<strong>do</strong>; Antônio Policarpo Souza Carneiro.<br />
02<br />
Inference for a Truncated Positive Normal Distribution<br />
Héctor J. Gómez; Neveka M. Olmos; Héctor Varela; Heleno Bolfarine<br />
03<br />
Modelos Não-Lineares Aplica<strong>do</strong>s à Produção Leiteira de Três<br />
Raças de Bovinos <strong>do</strong> Município de Castro, Paraná<br />
Anderson Paulo Scorsato; Vinícius Menarin; Suely Ruiz Giolo<br />
Modelan<strong>do</strong> o número de gols por partida de futebol via Regressão de Poisson:<br />
Um estu<strong>do</strong> aplica<strong>do</strong> à temporada 2013 <strong>do</strong> Cruzeiro Esporte Clube<br />
Eduar<strong>do</strong> Campana Barbosa; Carlos Henrique Osório Silva; Moysés Nascimento;<br />
Rômulo César Manuli;<br />
04<br />
05<br />
Confiabilidade de redes de coautoria: Uma abordagem Bayesiana<br />
com enfoque nos vértices ou pesquisa<strong>do</strong>res<br />
Taiane de Paula Ferreira; Sandra Cristina de Oliveira<br />
06<br />
Modelo Normal-Generalizada-PAR: Uma aplicação a séries periódicas<br />
Eder Angelo Milani; Marinho G. Andrade<br />
07<br />
Modelagem <strong>do</strong> Índice de Desenvolvimento Humano por Educação<br />
usan<strong>do</strong> o Modelo de Regressão Beta<br />
Raí Silvério Macha<strong>do</strong>; Gina Provedel; Bruna Campos Lyrio<br />
08<br />
Diagnóstico <strong>do</strong> modelo de calibração linear<br />
Bessa C., Geórgia; Santos, Y. M. S.; Blas, Betsabé.<br />
09<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
69<br />
Sessão Pôster 2 (PO2) Quarta-feira 04/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
Associação entre a não realização <strong>do</strong> exame preventivo de câncer <strong>do</strong> colo de útero<br />
e características socioeconômicas, demográficas, comportamentais e de saúde da<br />
mulher, no Brasil.<br />
Keilane Alves Pereira; José Rodrigo de Moraes; Luz Amanda Melgar Santander.<br />
Transformed Generalized ARMA models with Gamma and inverse<br />
Gaussian distributions<br />
Breno Silveira de Andrade ; Marinho G. Andrade ; Ricar<strong>do</strong> S. Ehlers<br />
10<br />
11<br />
Diagnóstico de influência em modelos de regressão não linear para da<strong>do</strong>s censura<strong>do</strong>s<br />
e com distribuições Normais/Independentes<br />
Isabel Cristina Gomes; Lourdes Coral Contreras Montenegro; Marcos Oliveira Prates;<br />
Victor Hugo Lachos<br />
12<br />
A Mixed-Effect Model for Positive Responses Augmented by Zeros<br />
Mariana Rodrigues-Motta; Diana M.G. Soto; Victor H. Lachos; Fili<strong>do</strong>r V. Labra;<br />
Valéria T. Baltar; Eliseu V. Júnior; Regina M. Fisberg; Dirce M.L. Marchioni<br />
13<br />
Gráfico t² de hotelling: usan<strong>do</strong> o r para obter o nma para um processo<br />
bivaria<strong>do</strong> e autocorrelaciona<strong>do</strong><br />
Francimário Alves de Lima; Joelton Fonseca Barbosa; Pledson Guedes de Medeiros.<br />
14<br />
Cure Rate Regression Models Considering The Burr XII Distribution<br />
Emílio Augusto Coelho-Barros; Josmar Mazucheli; Jorge Alberto Achcar<br />
15<br />
Clustering repeated ordinal data: a bayesian hierarchical<br />
approach based on finite mixtures<br />
Roy Costilla; Ivy Liu, Richard Arnold<br />
16<br />
Coeficiente de curtose em modelos lineares generaliza<strong>do</strong>s<br />
Fabiana Uchôa; Denise A. Botter; Mônica C. San<strong>do</strong>val<br />
17<br />
Modelo de regressão autoregressivo série de potência modifica<strong>do</strong> inflaciona<strong>do</strong> de zeros<br />
Natália Manduca Ferreira; Carlos Alberto Ribeiro Diniz<br />
18<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
70<br />
Sessão Pôster 2 (PO2) Quarta-feira 04/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
Correções bootstrap de testes de hipóteses no modelo de regressão beta inflaciona<strong>do</strong><br />
Laís Helen Loose; Fábio Mariano Bayer<br />
19<br />
Seleção de genótipos de cana-de-açúcar usan<strong>do</strong> regressão logística<br />
Bruno Portela Brasileiro; Luiz Alexandre Peternelli; Jaqueline Gonçalves Fernandes;<br />
Gustavo Felipe Ferreira Vieira; Lucas Santos Lopes; Mateus Teles Vital Gonçalves<br />
20<br />
Confidence interval for effective <strong>do</strong>se in mixed models<br />
Mariana Ragassi Urbano; Clarice Garcia Borges Demétrio; John Hinde;<br />
Rodrigo Rossetto Pescim; Everton Batista da Rocha.<br />
21<br />
Delineamentos ótimos basea<strong>do</strong>s no critério de I-otimalidade para<br />
experimentos em blocos de efeitos fixos<br />
Heloisa Maria de Oliveira; Luzia Aparecida Trinca<br />
22<br />
Estu<strong>do</strong> de malhas para da<strong>do</strong>s geoestatísticos com aproximação via spde<br />
Ana Julia Righetto; Paulo Justiniano Ribeiro Junior<br />
23<br />
Análise <strong>do</strong> impacto da histerectomia e das condições socioeconômicas<br />
na saúde autorreferida de mulheres no Brasil<br />
Gabriel de Aguiar Men<strong>do</strong>nça; Luz Amanda Melgar Santander; José Rodrigo de Moraes<br />
24<br />
Efeitos da especificação incorreta das funções de ligação no modelo de<br />
regressão beta com dispersão variável<br />
Diego Ramos Canterle, Bruna Gregory Palm, Fabio Mariano Baye<br />
25<br />
GARMA Models for Counting Data: An Application on Financial Time Series.<br />
Breno Silveira de Andrade; Marinho G. Andrade; Ricar<strong>do</strong> S. Ehlers; Dorival Leão Pinto Jr.<br />
26<br />
A família de distribuições Weibull generalizada<br />
Thiago Gentil Ramires; Gauss Moutinho Cordeiro; Edwin Moises Marcos Ortega.<br />
27<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
71<br />
Sessão Pôster 2 (PO2) Quarta-feira 04/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
Modelos de regressão para análise de da<strong>do</strong>s de contagem trunca<strong>do</strong>s<br />
Nívea B. da Silva; Leila A. F. Amorim; Rosemeire L. Fiaccone; Vanessa Morato<br />
28<br />
A Bayesian Approach to Zero-Modified Poisson Model for the Prediction of Match<br />
Outcomes: An Application to the 2012-2013 La Liga Season<br />
Katiane S. Conceição; Adriano K. Suzuki; Marinho G. Andrade; Francisco Louzada<br />
29<br />
Modelo de regressão linear potência normal com intercepto aleatório potência normal<br />
Roger Tovar Falon; Heleno Bolfarine; Guillermo Martínez Flórez<br />
30<br />
A new Birnbaum-Saunders frailty model and associated inference<br />
Jeremias Leão; Vera Tomazella; Victor Leiva<br />
31<br />
Méto<strong>do</strong> de Buckley-James no ajuste de modelo de regressão linear para da<strong>do</strong>s de<br />
sobrevivência de pacientes submeti<strong>do</strong>s à ligadura elástica de varizes esofágicas.<br />
Rogério Antonio de Oliveira, Liciana Vaz de Arruda Silveira, Giovanni Faria Silva<br />
32<br />
Modelos Aditivos Generaliza<strong>do</strong>s Funcionais: méto<strong>do</strong> de estimação<br />
e predição para respostas binárias<br />
José Roberto Silva <strong>do</strong>s Santos; Larissa Ávila Matos; Julian A. Collazos.<br />
33<br />
A quantile parametric mixed regression model for bounded response variables<br />
Cristian L. Bayes; Jorge L. Bazán; Mário de Castro<br />
34<br />
A Diferential Geometric MCMC Estimation Approach<br />
for a Fractional Beta Mean Regression Model<br />
Luis Valdivieso; Cristian L. Bayes.<br />
35<br />
Self-Modeling Ordinal Model with Time Invariant Covariates -<br />
An Application to Prostate Cancer data<br />
Aliakbar Mastani Shirazi, Kalyan Das, Aluisio Pinheiro<br />
36<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
72<br />
Sessão Pôster 2 (PO2) Quarta-feira 04/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
Análises da influência <strong>do</strong> fechamento <strong>do</strong> <strong>do</strong>ssel na diversidade e<br />
densidade da regeneração natural em áreas em processo de restauração<br />
Gilberto Rodrigues Liska; Luciana Maria de Souza; Gui<strong>do</strong> Gustavo Humada-Gonzalez;<br />
Soraya Alvarenga Botelho; Marcelo Ângelo Cirillo; Regiane Aparecida Vilas Bôas Faria<br />
37<br />
Propriedades <strong>do</strong> resíduo quantílico em modelos de regressão gaussiana inversa<br />
Juliana Scudilio Rodrigues; Gustavo H. A. Pereira<br />
38<br />
Modelos da Teoria de Resposta ao Item assimétricos de grupos múltiplos para respostas politômicas<br />
nominais e ordinais sob um enfoque bayesiano<br />
Eduar<strong>do</strong> Vargas Ferreira; Caio Lucidius Naberezny Azeve<strong>do</strong><br />
39<br />
Wald test in finite samples<br />
Tiago M. Magalhães; Denise A. Botter; Mônica C. San<strong>do</strong>val<br />
40<br />
Extensão <strong>do</strong>s Modelos de Regressão PLS com Erros Heteroscedásticos<br />
Marcelo Henrique Casagrande; Carlos Alberto Ribeiro Diniz<br />
41<br />
Bayesian truncated nonlinear beta regression model<br />
Carlos Alberto Ribeiro Diniz; Carolina Costa Mota Paraba<br />
42<br />
Regressão Múltipla: análise de fermentação<br />
Eucymara Franca Nunes Santos; Gabriela da Cunha Torchia<br />
43<br />
Choice-Based Conjoint Analysis: Um Enfoque por Modelos Lineares Generaliza<strong>do</strong>s<br />
Eduar<strong>do</strong> Campana Barbosa; Carlos Henrique Osório Silva; Moysés Nascimento;<br />
Rômulo César Manuli;<br />
Estu<strong>do</strong> e implementação da função de crescimento adaptada a espécie<br />
Schizolobium Amazonicus (vulgo Paricá).<br />
Rodrigo Cesar Freitas da Silva, Rayssa Caroline da Conceição Ribeiro,<br />
João Marcelo Brazão Protázio.<br />
44<br />
45<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
73<br />
Sessão Pôster 2 (PO2) Quarta-feira 04/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
Méto<strong>do</strong> GEE duplo robusto para análise de da<strong>do</strong>s longitudinais<br />
ordinais com perda MAR<br />
José Luiz Padilha da Silva; Enrico Antonio Colosimo; Fábio Nogueira Demarqui<br />
46<br />
Critérios de elegibilidade para um município pertencer ao programa<br />
territórios da cidadania<br />
Pedro Gomes Andrade; Denise Britz <strong>do</strong> Nascimento Silva<br />
47<br />
Crianças que nunca frequentaram a escola: identificação das áreas de vulnerabilidade<br />
socioespacial através de geoestatística<br />
Pedro Gomes Andrade; Ana Camila Ribeiro Pereira<br />
48<br />
O uso de análise envoltória de da<strong>do</strong>s para avaliação da eficiência <strong>do</strong>s esta<strong>do</strong>s brasileiros<br />
49<br />
Steven Dutt-Ross; Pedro Gomes Andrade<br />
Nonlinear regression models under skew scale mixtures of normal distributions<br />
Clécio da Silva Ferreira; Victor Hugo Lachos<br />
50<br />
Combinação linear wavelet híbrida multiestágios na previsão de séries temporais<br />
Luiz Albino Teixeira Júnior; Álvaro Eduar<strong>do</strong> Faria Júnior;; Ricar<strong>do</strong> Vela de Britto Pereira;<br />
Reinal<strong>do</strong> Castro Souza; Edgar Manuel Carreño Franco; Henrique Helfer Hoeltgebaum<br />
51<br />
Estimação robusta de modelo funcional para identificação de faltas em linhas<br />
de transmissão<br />
Gilmar Rosa; Marcelo Azeve<strong>do</strong> Costa<br />
52<br />
Análise da estrutura de reprovações em um curso de estatística utilizan<strong>do</strong><br />
modelos de espaços latentes<br />
Marcos Sousa Goulart; Gustavo da Silva Ferreira<br />
53<br />
Uma extensão assimétrica <strong>do</strong> modelo de Grubbs usan<strong>do</strong> a abordagem Bayesiana<br />
Fábio Rocha da Silva; Lourdes Coral Contreras Montenegro<br />
54<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
<strong>XIV</strong> Escola de Modelos de Regressão<br />
74<br />
De 2 a 5 de Março de <strong>2015</strong> - Centro de Convenções - Unicamp<br />
Sessão Pôster 2 (PO2) Quarta-feira 04/03/<strong>2015</strong> - 17:30 às 19:00<br />
Imputação múltipla em modelos de regressão logística: fatores associa<strong>do</strong>s ao baixo<br />
peso ao nascer no esta<strong>do</strong> <strong>do</strong> paraná<br />
Marina Gan<strong>do</strong>lfi ; Sérgio Marcussi Gaspechak; Eral<strong>do</strong> Schunk Silva; Isolde Previdelli<br />
55<br />
Modelo misto aplica<strong>do</strong> ao estu<strong>do</strong> de da<strong>do</strong>s longitudinais de glicemia em um único rato<br />
Omar C. N. Pereira; Emerson Barili; Rosângela G. Santana; Isolde Previdelli<br />
56<br />
Intervalos de confiança da razão de verossimilhanças modificada<br />
Sérgio Marcussi Gaspechak; Isolde Previdelli<br />
57<br />
Análise de Sobrevida em Pacientes com Esclerose Lateral Amiotrófica<br />
Natalie Henriques Martins; Reinal<strong>do</strong> Gomes Morais;<br />
Cosme Marcelo Furta<strong>do</strong> Passos da Silva; Marli Pernes da Silva Loureiro<br />
58<br />
Avaliação de teste de Mauchly<br />
Juliana Faria de Carvalho, Isolde Previdelli, Rosangela Santana<br />
59<br />
Um modelo de sobrevivência de factores de risco latentes e mecanismos<br />
de ativação latentes<br />
José Julio Flores Delga<strong>do</strong>; Vicente Garibay Cancho<br />
60<br />
Pessoas com deficiência: questão de risco sob aplicação de regressão logística<br />
politômica e sob visão epidemiológica<br />
Paulo Tradeu Meira Silva de Oliveira<br />
61<br />
Imputação de da<strong>do</strong>s faltantes em séries temporais: Comparação de modelos estruturais<br />
e modelos de imputações múltiplas de da<strong>do</strong>s (Amelia II)<br />
Fernanda Lang Schumacher; Eniuce Menezes de Souza<br />
62<br />
Augmented mixed models for clustered proportion data<br />
Dipankar Bandyopadhay; Diana Milena Galvis; Víctor Hugo Lachos<br />
63<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: http://www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>
Desenha<strong>do</strong> por Luis Benites Sánchez e Rocío Paola Maehara: lbenitesanchez@gmail.com<br />
<strong>XIV</strong><br />
ESCOLA DE MODELOS<br />
DE REGRESSÃO<br />
Campinas foi no passa<strong>do</strong> conhecida como "terra das<br />
an<strong>do</strong>rinhas". A foto acima da década 1910 mostra as<br />
an<strong>do</strong>rinhas no extinto Merca<strong>do</strong> das Hortaliças - edifica<strong>do</strong> em<br />
agosto de 1886 e demoli<strong>do</strong> em abril de 1956, virou Casa das<br />
An<strong>do</strong>rinhas depois de perder seu uso comercial (em 1908, com<br />
a inauguração <strong>do</strong> novo merca<strong>do</strong> na Praça Corrêa de Melo). A<br />
fama nacional foi reconhecida depois que Rui Barbosa visitou<br />
Campinas em 1914 e assistiu aos vôos rasantes das aves no<br />
extinto Merca<strong>do</strong> das Hortaliças, onde hoje é o Largo das<br />
An<strong>do</strong>rinhas, no Centro. Em uma só tarde, um pesquisa<strong>do</strong>r da<br />
época chegou a estimar 30 mil an<strong>do</strong>rinhas nos telha<strong>do</strong>s.<br />
Membro funda<strong>do</strong>r da Academia Brasileira de Letras, Rui<br />
Barbosa escreveu a crônica As An<strong>do</strong>rinhas de Campinas, que<br />
foi lida no Centro de Ciências, Letras e Artes na ocasião da<br />
visita.<br />
Pouco se vêem as an<strong>do</strong>rinhas hoje em dia em Campinas. As<br />
gerações que perderam o espetáculo das aves, que ocorria<br />
to<strong>do</strong>s os anos, <strong>do</strong> começo <strong>do</strong> século até a década de 50,<br />
ficaram apenas com as homenagens feitas aos pássaros,<br />
como as calçadas de mosaico português com desenhos de<br />
an<strong>do</strong>rinhas voan<strong>do</strong>, a pintura <strong>do</strong>s ônibus coletivos e táxis, o<br />
Largo das An<strong>do</strong>rinhas, que recebeu este nome em 1945, o<br />
Hotel Fazenda e Golf Solar das An<strong>do</strong>rinhas e o monumento<br />
que representa um grupo de an<strong>do</strong>rinhas em pleno vôo, <strong>do</strong><br />
escultor Lélio Coluccini, instala<strong>do</strong> em 1957, diante <strong>do</strong> Museu<br />
de Arte Contemporânea de Campinas. Campinas não é mais<br />
rota migratória das an<strong>do</strong>rinhas pelo fato de a cidade ter<br />
cresci<strong>do</strong> bastante e substituí<strong>do</strong> sua atividade econômica,<br />
antes pre<strong>do</strong>minantemente agrícola, com campos, áreas rurais,<br />
pastos e terra arada. Mas ficou a marca.<br />
ABE<br />
Departamento de Estatística, Instituto de Matemática,<br />
Estatística e Computação Científica, IMECC - Unicamp<br />
Rua Sérgio Buarque de Holanda,<br />
651 - Cidade Universitária `Zeferino Vaz´ - Distr.<br />
Barão Geral<strong>do</strong> - Campinas - São Paulo - Brasil<br />
CEP 13083-859<br />
Página web<br />
<strong>Boletim</strong> digital<br />
: emrxiv@gmail.com<br />
: www.ime.usp.br/~abe/emr<strong>2015</strong>