Nome:
Álvaro Alexander Burbano Moreno
Instituição:
IMECC-UNICAMP
Data do Evento:
sexta-feira, 11 de Outubro de 2024 - 11:00
Local do evento
Sala 253
Descrição:
- Resumo: A análise de dados funcionais espaciais (SFD) é uma abordagem estatística emergente que integra a análise de dados funcionais (FDA) e a modelagem de dependência espacial. Ao contrário dos métodos estatísticos tradicionais, que tratam os dados como valores escalares ou vetores, a SFD considera os dados como funções contínuas. Essa perspectiva permite uma compreensão mais abrangente do comportamento e da variabilidade dos dados. A SFD é particularmente adequada para analisar informações coletadas ao longo do tempo, do espaço ou de qualquer outro domínio contínuo. Essa abordagem tem sido aplicada em diversos campos, como economia, finanças, medicina, ciências ambientais e engenharia. Este estudo propõe novos modelos funcionais gaussianos que incorporam estruturas de dependência espacial, com um foco específico em dados com espaçamento irregular e que refletem curvas espacialmente correlacionadas. O modelo utiliza funções de base polinomial de Bernstein (BP) e adota uma abordagem bayesiana para a estimativa de quantidades e parâmetros desconhecidos do modelo. O trabalho explora tanto as vantagens quanto as limitações do modelo BP na captura de formas e padrões complexos, ao mesmo tempo em que assegura a estabilidade numérica. As principais contribuições deste trabalho incluem o desenvolvimento de um modelo para a SFD utilizando BP, a introdução de um efeito aleatório para abordar as associações entre observações com espaçamento irregular e a realização de um estudo de simulação abrangente para avaliar o desempenho dos modelos em diferentes cenários. Além disso, o trabalho apresenta uma aplicação real relacionada à temperatura na Cidade do México, demonstrando as ilustrações práticas do modelo proposto.
- Short-Bio: Possui graduação em Matemática pela Universidad Distrital Francisco José de Caldas (2012) Bogotá-Colômbia, mestrado em Estatística pela Universidad Nacional de Colombia (2017) e doutorado em Estatística pela Universidade Federal de Minas Gerais (2023). Atualmente, é pós-doutorando na Universidade Estadual de Campinas. Ele é membro do grupo de pesquisa em Estatística Aplicada à Pesquisa Experimental, Indústria e Biotecnologia na Universidade Nacional da Colômbia. Sua experiência é nas áreas de Matemática e Estatística, com ênfase em modelagem matemática e estatística aplicada. Suas principais áreas de trabalho incluem análise de dados funcionais, estatística espacial, estatística bayesiana e métodos não paramétricos, como B-splines e polinômios de Bernstein.