The magic of Retrospective Sampling: tractable exact solutions for intractable infinite-dimensional problems


Flávio Bambirra Gonçalves (UFMG)


Praia de Botafogo, 190 - sala 537


22 de Agosto de 2019 às 16h

Statistical models become more and more complex everyday. In particular, it is common to consider infinite-dimensional models, in which the (augmented) sample space and/or the parameter space are infinite-dimensional. Those models inevitably lead to serious intractability problems in an inference context and have required, until recently, the use of finite-dimensional approximations which are a considerable source of error, usually hard to quantify and control. Those approximations may actually lead to considerable model decharacterisation. Exact methodologies for intractable infinite-dimensional problems have been an area of intensive investigation in the last few years with the most promising solutions relying on Retrospective Monte Carlo methods. This talk will introduce the idea of retrospective sampling and discuss some general methodologies to perform exact inference in infinite-dimensional models. These are illustrated by examples concerning Cox processes and SDE driven models.

*Texto informado pelo autor. 


Flávio Bambirra Gonçalves possui graduação em Estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais (2004), mestrado em Estatística pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2006) e doutorado em Estatística pela University of Warwick (2011). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal de Minas Gerais. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Estatística Bayesiana, atuando principalmente nos seguintes temas: Inferência em Processos Estocásticos, Simulação Estocástica, Estatística Computacional, Teoria de Resposta ao Item e Estatística Matemática.