Sobre o Evento
Quem: Henrique Bolfarine
Onde: Via Zoom
Quando: 25 de Novembro de 2021, às 16h
Nesta apresentação, propomos uma abordagem de teoria da decisão que traz à tona a relação entre uma matriz de cargas esparsas e a dimensão fatorial. Essa relação é feita através de um resumo das informações contidas na posterior multivariada. Sob a abordagem apresentada, a priori é um componente da especificação Bayesiana enquanto a seleção do modelo é restrita a uma função de perda que reflete o trade-off entre ajuste e esparsidade. Esse trade-off é então exibido em um resumo que expõe os modelos com o melhor ajuste. Comparamos este novo procedimento com outras abordagens recentes através de um estudo de simulação e aplicação a dados reais.
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Palestrantes
Henrique Bolfarine
Henrique Bolfarine - é Doutor em Estatística pela Universidade de São Paulo, Bacharel em Matemática Aplicada e Mestre em Estatística pela Universidade de São Paulo. Atualmente é pesquisador do Salem Center for Policy, da Universidade do Texas em Austin. Seus interesses de pesquisa incluem seleção de variáveis bayesianas, métodos MCMC, modelos de mistura, modelos de fatores, aprendizado bayesiano e aplicações em ciências sociais.