CORRECAO:Coloquio Inter-Institucional "Modelos Estocasticos e Aplicacoes" 22/10-13:30h IM-UFRJ

["Alexandra M. Schmidt" <alex@im.ufrj.br>]

Caros,

Desculpem-me enviar a mensagem novamente, mas gostaria de chamar a atencao 
para o erro que deixei passar no cartaz que enviei em anexo.

Como a maioria de voces sabe, a Profa Marcia e' do IME-USP  e  
(infelizmente) nao da UFRJ. Marcia, desculpe-me!

Abs
Alexandra

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Caros Colegas,

Gostariamos de lhes lembrar 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(IME-USP)
   "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)

Ps.: Desculpem-me pela eventual duplicacao desta mensagem.

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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
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Tel: 0055 21 2562 7505 Ramal (Extension) 204
Fax: 0055 21 2562 7374

http://www.dme.ufrj.br/~alex
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