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Coloquio Inter-Institucional "Modelos Estocasticos e Aplicacoes" 22/10-13:30h IM-UFRJ
- Subject: Coloquio Inter-Institucional "Modelos Estocasticos e Aplicacoes" 22/10-13:30h IM-UFRJ
- From: "Alexandra M. Schmidt" <alex@im.ufrj.br>
- Date: Mon, 29 Sep 2008 13:19:27 -0300
Caros Colegas,
Gostariamos de lhes informar sobre a proxima edicao de Coloquio
Inter-institucional "Modelos Estocasticos e Aplicacoes",
(CBPF-IMPA-LNCC-UFRJ) que tera lugar no dia 22 de outubro, quarta-
feira, na UFRJ a partir das 13:30 horas, Bloco C, CT, Sala C-116, Ilha do
Fundão.
Desta vez teremos um coloquio centrado em temas ligados a inferência
estatística, com a presenca dos seguintes palestrantes:
Francsico Cribari Neto (UFPE)
"Nearly unbiased inference under heteroskedasticity of unknown form"
13:30-15:00
Márcia D'Elia Branco(UFRJ)
"Inferência Bayesiana em Modelos Assimétricos"
15:30-17:00
Depois das palestras teremos encontro para discussao e um lanche.
Os resumos de palestras encontram-se abaixo.
Saudacoes,
Alexandra
(em nome da comissao organizadora: M. Fragoso, A.Schmidt, V.Sidoravicius,
M.E.Vares)
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RESUMOS DE PALESTRAS
Nearly unbiased inference under heteroskedasticity of unknown form
Francisco Cribari, UFPE
The linear regression model is commonly used by practitioners to
model the relationship between the variable of interest and a set of
explanatory variables. The assumption that all error variances are the
same, known as homoskedasticity, is oftentimes violated when cross
sectional data are used. Consistent standard errors for the ordinary
least squares estimators of the regression parameters can be computed
following the approach proposed by White (1980). Such standard errors,
however, are considerably biased in samples of typical sizes. An
improved covariance matrix estimator was proposed by Qian and Wang
(2001). We improve upon the Qian-Wang estimator by defining a sequence
of bias adjusted estimators with increasing accuracy. The numerical
results reveal that the Qian-Wang estimator is typically much less
biased than the estimator proposed by Halbert White and that our
correction to the former can be quite effective in small samples.
Finally, we show that the Qian-Wang estimator can be generalized into a
broad class of heteroskedasticity-consistent covariance matrix
estimators, and our results can be easily extended to such a class of
estimators.
Inferência Bayesiana em Modelos Assimétricos
Márcia D?Elia Branco, USP
Nos últimos anos novas classes de distribuições de probabilidade
multivariadas e não simétricas tem sido propostas na literatura. O
principal interesse é fornecer uma alternativa à suposição de normalidade
usualmente considerada na modelagem estatística. Essa alternativa deve
acomodar diferentes assimetrias, curtoses e eventualmente multimodalidade.
Além disso, essas distribuições de probabilidade devem possibilitar algum
tipo de tratamento analítico de modo a facilitar a inferência estatística.
As distribuições assimétricas induzidas por processos de seleção, discutidas
em Arellano, Branco e Genton (2006) têm as características descritas
anteriormente. Nesta apresentação discutiremos algumas dessas distribuições
de probabilidades, tais como, normal-assimétrica e t-assimétrica.
Aplicações envolvendo modelos lineares mistos e modelos binários serão
apresentadas. A abordagem de inferência considerada para todas as aplicações
será a bayesiana, com destaque para o uso de distribuições a priori
objetivas.
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Alexandra Mello Schmidt, PhD
Professora Adjunta
Instituto de Matemática - UFRJ
Caixa Postal 68530 Rio de Janeiro - RJ
CEP:21.945-970 Brasil
Tel: 0055 21 2562 7505 Ramal (Extension) 204
Fax: 0055 21 2562 7374
http://www.dme.ufrj.br/~alex
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Cash your dreams before they slip away. Lose your dreams and you lose your
mind (From the "God of Small things").
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