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Título: Dynamic Clustering of Time Series Data.

Data: 04/05/2020
Horário: 10h00

Resumo: We propose a new method for clustering multivariate time-series data based on Dynamic Linear Models. Whereas usual time-series clustering methods obtain static membership parameters, our proposal allows each time-series to dynamically change their cluster memberships over time. In this context, a mixture model is assumed for the time series and a flexible Dirichlet evolution for mixture weights allows for smooth membership changes over time. Posterior estimates and predictions can be obtained through Gibbs sampling, but a more efficient method for obtaining point estimates is presented, based on Stochastic Expectation-Maximization and Gradient Descent. Finally, two applications illustrate the usefulness of our proposed model to model both univariate and multivariate time-series: World Bank indicators for the renewable energy consumption of EU nations and the famous Gapminder dataset containing life-expectancy and GDP per capita for various countries.

Banca Examinadora:

Thaís C. O. Fonseca (Presidente)
Guilherme Ost (DME, UFRJ)
Daniel Ratton Figueiredo (Pesc, UFRJ)
Marina Paez (Suplente)

 

 

Desde 16 de março de 2020, apenas atividades essenciais foram mantidas de formas presencial na UFRJ. Com o avanço da pandemia e a importância cada vez maior de nos mantermos no domicílio, a Administração Central da UFRJ elaborou o seguinte Formulário de Acesso a Recursos Remotos a ser preenchido e enviado pelos Discentes (Ensino Básico, Graduação e Pós-Graduação), Técnico-administrativos e Docentes.

Nosso objetivo é coletar informações sobre as condições de acesso domiciliar a recursos remotos de nosso corpo social, a fim de traçar a melhor estratégia para a continuidade das atividades acadêmico-administrativas e a implantação futura de politicas que permitam a melhor comunicação remota entre os membros da UFRJ.

Lembre-se, o sucesso desta ação depende principalmente da contribuição dos atores envolvidos. Assim, solicitamos que todos respondam este formulário o mais breve possível.

Clique AQUI para acessar o formulário.

A Pró-Reitoria de Pessoal da Universidade Federal do Rio de Janeiro, considerando as Diretrizes de Contingência da COVID-19 (Coronavírus) no âmbito da UFRJ, de 11/03/2020, comunica a prorrogação da suspensão do Cronograma de Submissão de Projetos do Edital Nº 103 de 9 de Março de 2020, por mais 30 (trinta) dias.

Confira o comunicado AQUI

Título: Model-based Inference for Rare and Clustered Populations from Adaptive Cluster Sampling using Auxiliary Variables

Data: 30 de abril (quinta-feira)
Horário: 10:00

O link do Google Meet para a defesa é https://meet.google.com/wax-wpdt-bqf

Resumo: Rare populations, such as endangered animals and plants, drug users and individuals with rare diseases, tend to cluster in regions. Adaptive cluster sampling is generally applied to obtain information from clustered and sparse populations since it increases survey effort in areas where the individuals of interest are observed. This work aims to propose a unit-level model which assumes that counts are related to auxiliary variables, improving the sampling process, assigning different weights to the cells, besides referring them spatially. The proposed model fits rare and grouped populations, disposed over a regular grid, in a Bayesian framework. The approach is compared to alternative methods using simulated data and a real experiment in which adaptive samples were drawn from an African Buffaloes population in a 24,108 km2 area of East Africa. Simulation studies show that the model is efficient under several settings, validating the methodology proposed in this paper for practical situations.

Banca Examinadora

  • Kelly C. M. Gonçalves (presidente - UFRJ);
  • João B. M. Pereira (UFRJ);
  • Fernando A. S. Moura (UFRJ);
  • Pedro L. N. Silva (ENCE);
  • Carlos A. Abanto-Valle (suplente).

Ao entrar na sala, desligue câmeras e microfones, a fim de evitar dificuldades na conexão. A defesa será gravada e posteriormente disponibilizada.

A prefeitura do Rio está desenvolvendo em parceira com a UFRJ um modelo matemático para tentar avaliar a tendência da pandemia de Covid-19 na cidade. Parte do estudo foi apresentado em uma transmissão feita pelo prefeito Marcelo Crivella nas redes sociais na noite de segunda-feira. Pelas projeções, o Rio poderia registrar mais de 800 casos por dia no fim de abril, caso haja uma redução das medidas de isolamento social para apenas 40% da população. Se as restrições forem mantidas em 60%, esse pico ficaria entre 400 e 500 casos, reduzindo o número de óbitos até o fim de abril.

Professor do Instituto de Matemática da UFRJ, Bernardo Freitas Paulo da Costa, que participa do estudo, explicou que os dados servem de referência para definir estratégias para politicas públicas, que ainda se encontram em fase de validação pela comunidade acadêmcia.

— Não se trata de um modelo de previsão de casos, porque ainda existem questões solucionadas como as subnotificações, mas para ajudar o governo a tomar decisões. Fizemos projeções a partir do fim de março. Não significa que aquilo que a gente projetou de fato vai acontecer. Um modelo de projeções de casos ainda está sendo trabalhado — explicou Bernardo Freitas.

Na transmissão, Bernardo disse que o modelo se inspirou em estudos semelhantes feitos na China. O estudo mostrou que as medidas de isolamento ao retardar o contágio, proporciona tempo para que a rede de saúde se prepare.

— Esse modelo foi proposto pela comunidade internacional. Ele é capaz não só de traçar a população contaminada e aquela que está em recuperação. Mas leva em conta as medidas de afastamento social. Envolve sete categorias. Se você, por exemplo, é uma pessoa suscetivel, se se encontra em afastamento social ou continua a circular. Todas essas categorias interagem. Isso permite observar como a infecção vai acontecer. Com a melhor confiança desses dados, isso permitiu avaliar melhor as medidas de afastamento social. Caso se reduza as medidas de afastamento social, o processo de contágio se acelaria. Mesmo se a prefeitura voltasse a adotar medidas de quarentena.

Segundo Crivella, entre os que participaram da apresentação no gabinete de crise na segunda-feira, realizada de forma virtual, estava o deputado federal Osmar Terra (MDB), ex-ministro de Cidadania do governo do presidente Jair Bolsonaro. Conhecido por discordar da politica de isolamento implementada pelo Ministério da Saúde, Terra chegou a ser cotado para substituir o ministro Luiz Henrique Mandetta. No relato do prefeito, Terra falou por quase uma hora como um dos convidados da chamada 'comunidade científica''. Ao fim do encontro, a decisão de manter a estratégia atual de isolamento, no relato do prefeito, foi tomada ''quase que por unanimidade''

— As simulações mostram que devemos nos manter longe das aglomerações. Se a nossa curva de contaminação for leve, nos dará tempo para estarmos mais reparados tanto no Gazolla quanto o hospital de campanha. Queremos uma curva suave, não de uma inclinaçao como o ão de Açúcar — disse o prefeito na transmissão.

Na tarde desta terça-feira, o prefeito voltou a tratar do assunto:

— O estudo levou em conta a situação da China e como isso pode ser dar no Rio de Janeiro — disse o prefeito.

Fonte: Jornal Extra

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