Programação

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Minicursos:

MC01 – Big data e visualização: Aplicação em genética de plantas e mineração de texto
Paulo Canas Rodrigues – UFBA.

Resumo: O aumento de dados coletados diariamente, em muitas áreas do conhecimento, requer o desenvolvimento de novas estratégias estatísticas para os analisar e avaliar as hipóteses de pesquisa num intervalo de tempo aceitável. Ao analisar dados com grandes dimensões, as técnicas de redução de dimensionalidade tais como a decomposição em valores singulares e a análise de componentes principais, desempenham uma importância vital. Por outro lado, quando os dados são não-estruturados (e.g. texto, imagem, video), outras estratégias deverão ser utilizadas.
Nas primeiras duas horas irei fazer uma introdução geral a Big Data, redução de dimensionalidade e genética quantitativa. Nas últimas duas horas iremos usar o laboratório para colocar em prática algumas técnicas de análise e visualização com foco especial em genética de plantas e mineração de texto. O software utilizado será o R e os pacotes principais serão o qtl e o twitteR.

MC02 – Teoria da Resposta ao Item – TRI: principais conceitos, modelos e aplicações, com ênfase  nos dados do ENEM e SAEB do RN
Dalton Andrade – UFSC.

Resumo: Neste minicurso discutiremos os principais conceitos e modelos da TRI e o potencial de uso desta teoria
através da apresentação de aplicações e propostas de aplicações nas mais diferentes áreas.
Métodos de estimação dos parâmetros dos itens e da proficiência dos respondentes serão discutidos, em conjunto
com os recursos computacionais necessários.
Em particular, serão apresentados os resultados do ENEM e SAEB do RN.

Oficina:

i-Sports: Uma ferramenta estatística para comparação de atletas
Anderson Ara – SENAI/São Carlos

Resumo: O objetivo deste trabalho é a apresentação de ferramentas estatísticas que
permitam a comparação do desempenho de atletas em modalidades esportivas. Particularmente, o estudo é voltado à avaliação de desempenho em futebol, utilizando métodos univariado e multivariados. A abordagem univariada é dada pela metodologia Z-CELAFISCS, desenvolvida com o propósito de identificar talentos no esporte. Neste trabalho, tal metodologia foi estendida para o caso multivariado por meio da construção de indicadores utilizando-se das técnicas de Análise de Componentes Principais, Análise Fatorial e Cópulas. A obtenção desses indicadores possibilita a redução da dimensionalidade do estudo, fornecendo melhor interpretação dos resultados e melhor comparabilidade e rankeamento dos atletas. Para exemplificar a utilização da metodologia proposta, um sistema estatístico online foi construído, batizado de i-Sports. Este sistema tem como característica principal a comparação dinâmica de atletas esportivos em tempo real.

Palestras:

1. Avaliação de riscos e regulamentação bancária no Brasil
Rafael Andrade – UFC
2. Algumas Contribuições e Aplicações em Morfometria (Shape Analysis)
Getúlio Amaral – UFPE
3. Uma Aplicação do Método de Regressão Robusta baseado na Função Kernel Gaussiana.
Eufrásio de Andrade – UFPB
4. Modelos Simétricos: Teoria e Aplicações
Luiz Lima – UFPB
5. Uso de Distâncias Estatísticas em Detecção de Bordas para Imagens de Radar de Abertura Sintética
Abraão Nascimento – UFPE
6. Distribuições Box-Cox simétricas e aplicações a dados nutricionais
Silvia Ferrari – USP
7. Estudo do Efeito de Fatores Socioeconômicos na Mortalidade por Doenças do Coração
Dani Gamerman – UFRJ