Sessões Temáticas

SESSÕES TEMÁTICAS

Sessão Temática 1: ADVANCES IN BAYESIAN COMPUTATION 

Tema: Hamiltonian Monte Carlo Methods in Bayesian Computation
Ministrante: Ricardo Sandes Ehlers  (ICMC/USP)

Tema: On the Construction of Stationary Process and their Applications
Ministrante: Ramsés Mena (Universidad Nacional Autónoma de México)

Tema: Efficient Sampling for Gaussian Linear Regression with Arbitrary Priors
Ministrante: Hedibert Freitas Lopes (Insper)

RESUMO: In most practical applications of Bayesian inference it is necessary to use computer intensive and efficient methods as they involve complex models. Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods are now routinely employed but in many situations we need to improve efficiency of such methods in terms of sampling parameter values close to the target distribution at an acceptable computational cost. In this session, recent developments in computational methods, methodology for data analysis and applications in Bayesian statistics will be presented.

Sessão Temática 2: BROWNIAN MOTION AND STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS 

Tema: The Brownian Web and its universality class
Ministrante: Glauco Valle da Silva Coelho (UFRJ)

Tema: Existence of densities for SDE driven by fractional Brownian motion
Ministrante: Christian Horacio Olivera (UNICAMP)

Tema: First order rough differential equations
Ministrante: Pedro José Catuogno (UNICAMP)

RESUMO: Nesta sessão serão apresentados dois trabalhos relacionados com equações diferenciais estocásticas, sendo que em um deles a equação estudada envolve o movimento Browniano fracionário. O movimento Browniano também é o tema do terceiro trabalho, mais especificamente o Brownian Web, que surje como um limite de escala de passeios aleatórios.

Sessão Temática 3: HIGH AND INFINITE DIMENSIONAL MODELS IN TIME SERIES 

Tema: Dynamics of Financial Returns Densities: A Functional Approach for Forecasting
Ministrante:  Flavio A. Ziegelmann (UFRGS)

Tema: Forecasting Inflation in Data Rich environments: the benefits of machine learning methods
Ministrante: Marcelo C. Medeiros (PUC-Rio)

Tema: Optimal dimension reduction for time series ans dynamic factor models
Ministrante: Marc Hallin (European Center for Advanced Research in Economics and Statistics - ECARES)

RESUMO: High and infinite dimensional time series have been very popular topics in time series analysis recently. In this session, we will mainly discuss about three modelling approaches related to these topics: factor models, curve time series models and machine learning. In terms of factor models, if on one hand the joint analysis of a large number of time series enriches information about the phenomenon under study, on the other hand difficulties with the curse of dimensionality arise and variable dimension reduction techniques are in order. In this sense, factor models have proven to be a rich and important class of models, and state-of-the-art methods will be considered. Machine learning methods have more recently been adopted in the time series literature to face the challenges brought into play by high dimensional and big data related problems. Another subject that will be explored in this session is curve time series, or infinite dimensional time series, or yet functional time series. This encompasses problems where the data is curves observed over time, opposite to scalars or vectors. This approach leads to new ways of performing statistical analyses and forecasting, which will be here explored.

Sessão Temática 4: ESTATÍSTICA EM GENÉTICA 

Tema: Métodos estatísticos para detecção de mutações e para identificação de genes assiciados a fenótipos de interesse
Ministrante: Benilton de Sá Carvalho (UNICAMP)

Tema: Estatística na Era Pós-genômica
Ministrante: Raul Torrieri (HCFMRP/USP Riberão Preto)

Tema: Mixture model and its application to genetics, current stage and perspectives
Ministrante: Luis Aparecido Milan (Departamento de Estatística da Universidade Federal de São Carlos)

RESUMO: Atualmente as técnicas laboratoriais em genéticas avançaram velozmente, impulsionadas por uma quantidade cada vez maior de novos tipos de conjuntos de dados como a 3ª geração de marcadores genéticos (SNPs), a seqüência de DNA de numerosos organismos, a informação de declaração genética (perfil de transcrição) e uma quantidade crescente de conhecimento sobre a função dos genes. E assim, a genética estatística se dinamiza em uma estrutura multidisciplinar envolvendo bioinformática, biomatemática, biologia, epidemiologia e genética, direcionada a novos desenvolvimentos como métodos de análise de ligação, testes de associação alélica, análise de dados de matriz de indicação de genes, análise de sequência, genômica comparativa, reconstrução de árvores filogenéticas, entre outros. Neste contexto, novos desafios estatísticos vêm surgindo a medida que as técnicas laboratoriais avançam, apontando para o importante papel desempenhado pelos estatísticos no planejamento e análise de estudos genéticos. A proposta desta atividade é abordar tópicos de genética atuais e seus desafios em termos de métodos e modelos estatísticos.

Sessão Temática 5: MÉTODOS ESTATÍSTICOS EM SAÚDE

Tema: A stochastic transmission model to estimate social genetic effects in livestock disease transmission
Ministrante: Osvaldo Anacleto (ICMC/USP e Roslin Institute, University of Edinburgh - UK)

Tema: Blending Frequentist and Bayesian Methods to Obtain a P-value and an Optimal Level of Significance
Ministrante:  Carlos Alberto de Bragança Pereira (USP)

Tema: Caracterização de diversidade genética e anitgênica do vírus da gripe com foco em previsão
Ministrante: Gabriela Bettella Cybis (UFRGS)

RESUMO: Muitos avanços metodológicos em estatística resultam da análise de dados da área de saúde. Como exemplo, estratégias para controle de doenças contagiosas dependem de modelos estatísticos que permitem capturar a natureza incompleta de dados epidêmicos, a alta dependência entre eventos de infecção e também diversos fatores que difficultam a rápida deteção de epidemias em curso. 
O objetivo desta sessão temática é apresentar recentes metodologias e aplicações estatísticas inovadoras em problemas de saúde humana e animal, com foco em transmissão de doenças e análise de sobrevivência. Em particular, serão apresentados novos modelos estatísticos para dados de sobrevivência relacionados a transplantes de fígado e para dados de vigilância de uma epidemia de dengue. Além disso, será apresentado um experimento genético de infecção em larga escala, recentemente finalizado em uma população de peixes, cuja análise estatística resulta na primeira evidência de variação genética na propensão de animais a transmitir doenças.

SESSÃO RBRas:  MÉTODOS DE ANÁLISE DE REGRESSÃO APLICADOS À CIÊNCIAS AGRÁRIAS 

Tema: Ajuste de um modelo não linear para avaliar o desenvolvimento de insetos em diferentes temperaturas
Ministrante: Taciana Villela Savian (ESALQ/USP)

Tema: Planejamento para o ajuste de curvas flexíveis
Ministrante: Luzia Aparecida Trinca (UNESP/Botucatu)

Tema: Modelo Gge Ponderado No Estudo Da Interaçao Entre QTL E Ambiente Para Dados Simulados
Ministrante: Tatiana Oliveira Gonçalves de Assis (ESALQ/USP)

RESUMO GERAL DA ST: Nesta sessão serão abordados métodos de análise de regressão aplicados à área de ciências agrárias, com a apresentação de resultados de pesquisa.