Modelos lineares generalizados e extensões para dados com sub e superdispersão.
Modelos lineares generalizados e extensões para dados sub e superdispersos
John Philipe Hinde | The National University Ireland/Cork - Irlanda
Processo: | 18/24267-0 |
Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Pesquisador Visitante - Internacional |
Vigência: | 16 de março de 2019 - 02 de abril de 2019 |
Área do conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas |
Pesquisador responsável: | Clarice Garcia Borges Demétrio |
Beneficiário: | Clarice Garcia Borges Demétrio |
Pesquisador visitante: | John Philip Hinde |
Inst. do pesquisador visitante: | National University of Ireland, Galway (NUI Galway), Irlanda |
Instituição Sede: | Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil |
Assunto(s): | Modelos lineares generalizados Superdispersão Intercâmbio de pesquisadores |
Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Generalized linear mixed model | Generalized linear model | Overdispersion | Underdispersion | Modelos lineares generalizados e extensões |
Resumo
Esta visita tem como objetivo continuar na mesma linha de pesquisa que vem sendo desenvolvida ao longo dos últimos anos "Superdispersão em dados discretos e extensões", e estabelecer novos projetos de pesquisa. Há várias linhas de pesquisa iniciadas dentro desse tópico que precisam ser exploradas melhor. Nossa participação na XVI Escola de Modelos de Regressão será uma oportunidade de apresentar na forma de minicurso parte do trabalho conjunto que temos desenvolvido. O objetivo principal dessa visita será avançar na escrita do livro Overdispersion: Models and Estimation, a ser publicado pela Chapman & Hall/MRC. Um novo período intenso trabalho em conjunto é necessário para avançar o conteúdo do livro. Ao mesmo tempo, provavelmente, sairão, como subprodutos, artigos abordando aspectos particulares de super/subdispersão estendendo alguns resultados obtidos com modelagens estatísticas e métodos computacionais eficientes para resolver alguns problemas relevantes, envolvendo estudos mais teóricos, estudo de propriedades assintóticas, desenvolvimento de software, aplicações em diversas áreas da Agronomia e extensões. (AU)
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