Estatística

  • Responsável:

    Julio Trecenti

    Local:

    Auditório da Faculdade de Direito

    Público-Alvo:

    Alunos de graduação

    Descrição

    Horário:

    Dia 21/10/2019 e 22/10/2019 16:30 às 11:00h

  • Responsável:

    José Clelto Barros Gomes (DE)

    Márcia Brandão de Oliveira Martins (DE)

    Local:

    Sala 103 do Bloco de Sala se Aulas do ICE

    Público-Alvo:

    Todos os públicos.

    Descrição

    Oficina de Jogos Probabilísticos

    Horário:

    Dia 22, 22 e 23/10/2019 de 09:00h às 12:00h

  • Responsável

    Rafael Bassi Stern - UFAM

    Local :

    Auditório da Faculdade de Direito.

    Público-Alvo:

    Profissionais, alunos de graduação em Estatística.

    Descrição

    Horário

    Dia 21/10/2019 das 14:00 as 15:00h

  • Responsável

    Hedibert Lopes - UFAM

    Local :

    Auditório da Faculdade de Direito.

    Público-Alvo:

    Profissionais, alunos de graduação em Estatística.

    Descrição

    Horário

    Dia 21/10/2019 das 15:00 as 16:00h

  • Responsável

    Edijane Paredes Garcia - UFAM

    Local :

    Auditório da Faculdade de Direito.

    Público-Alvo:

    Profissionais, alunos de graduação em Estatística.

    Descrição

    Horário

    Dia 22/10/2019 das 14:00 as 15:00h

  • Responsável

    Hedibert Lopes - UFAM

    Local :

    Auditório da Faculdade de Direito.

    Público-Alvo:

    Profissionais, alunos de graduação em Estatística.

    Descrição

    Horário

    Dia 22/10/2019 das 15:00 as 16:00h

  • Responsável

    Rafael Bassi Stern - UFAM

    Local :

    Auditório da Faculdade de Direito.

    Público-Alvo:

    Profissionais, alunos de graduação em Estatística.

    Descrição

    Horário

    Dia 23/10/2019 das 14:00 as 15:00h

  • Responsável

    Marcelo Bourguignon Pereira - UFAM

    Local :

    Auditório da Faculdade de Direito.

    Público-Alvo:

    Profissionais, alunos de graduação em Estatística.

    Descrição

    We present a novel first-order non-negative integer-valued autoregressive model for stationary count data processes with Bernoulli-geometric marginals based on a new type of generalized thinning operator. It can be used for modeling time series of counts with equidispersion, underdispersion and overdispersion. The main properties of the model are derived, such as probability generating function, moments, transition probabilities and zero probability. The maximum likelihood method is used for estimating the model parameters. The proposed model is fitted to time series of counts of iceberg orders and of cases of family violence illustrating its capabilities in challenging cases of overdispersed and equidispersed count data. Joint work with: Christian H. Weiß - Department of Mathematics and Statistics, Helmut Schmidt University, Hamburg, Germany

    Horário

    Dia 23/10/2019 das 15:00 as 16:00h