Sobre o Evento
In this talk, I will present recent advances on Bayesian Inference under models mis-specification. We focus on a multilevel data generating process and discuss the estimation of populational level parameters. We provide a theoretical justification for the proposed method in terms of exchangeable and partially exchangeable sequences. Simulation studies indicate that the proposed approach has good frequentist properties when data generating process and proposed model induces a partially exchangeable sequence associated with the unknown quantity of interest.
Texto informado pelo autor.
* Os participantes dos seminários não poderão acessar às dependências da FGV usando bermuda, chinelos, blusa modelo top ou cropped, minissaia ou camiseta regata. O uso da máscara é facultativo, porém é obrigatória a apresentação do comprovante de vacinação (físico ou digital).
Palestrantes
Widemberg da Silva Nobre
Widemberg Nobre é professor adjunto do departamento de métodos estatísticos da Universidade Federal do Rio Janeiro (UFRJ). Obteve o grau de doutorado em estatística na UFRJ com período sanduíche na McGill University, Canadá. Sua tese de doutorado intitulada "A Bayesian view on causal inference for observational data" foi defendida em 2021, onde um dos artigos derivados de sua tese - Causal Inference Under Mis-Specification: Adjustment Based on the Propensity Score - foi publicado com discussão no periódico Bayesian Analysis. Atualmente, suas linhas de pesquisa incluem: Bayesian analysis, Bayesian nonparametrics e Causal inference.
Local
Endereço
a) Opção presencial *
Praia de Botafogo, 190
5o andar, Auditório 537
b) Opção remota (via Zoom)
ID: 991 1108 3391
Informações adicionais:
Tel: 55 21 3799-5917