[InfoUnB] Seminário - Programa de Pós-Graduação em Estatística

À Comunidade Universitária,

O Programa de Pós-Graduação em Estatística convida a Comunidade Universitária a participar da palestra "Particle filters: state and parameter learning", a ser realizada no dia 15/06/2012 (Sexta-feira), às 14h30min, no Departamento de Estatística, Módulo 15, sala 34 (Subsolo).

Palestrante: Prof. Hedibert Freitas Lopes
Associate Professor of Econometrics and Statistics
(The University of Chicago Booth School of Business)


Resumo: Particle learning (PL) provides state filtering, sequential parameter learning and smoothing in a general class of state space models. Our approach extends existing particle methods by incorporating the estimation of static parameters via a fully-adapted filter that utilizes conditional sufficient statistics for parameters and/or states as particles. State smoothing in the presence of parameter uncertainty is also solved as a by-product of PL. In a number of examples, we show that PL outperforms existing particle filtering alternatives and proves to be a competitor to MCMC.

Informações: 3107-6739 / 6768 ou pgest@unb.br, est@unb.br