13o EBEB- parte II

fonte: organização do XIII EBEB

Terminou na 5a feira passada a 13a edição do Encontro Brasileiro de Estatística Bayesiana (EBEB). O evento contou com um pouco menos de 150 participantes, retomando o padrão usual de participação da comunidade brasileira. Ele teve 2 minicursos, 16 palestrantes convidados, 12 apresentações orais e cerca de 70 apresentações em formato poster.

Acho que um dos melhores indicativos do sucesso de evento é o nível de participação nas sessões de apresentação de posters. É nesse momento que estudantes de pós-graduação apresentam seus trabalhos de pesquisa, muitos pela primeira vez. O que pode ser visto foi uma participação expressiva com incessantes trocas de informações entre participantes de todos os níveis (desde convidados estrangeiros até principiantes) para se inteirar do que estava sendo exposto pelos colegas.

fonte: arquivo pessoal

No programa convidado, pode-se destacar as apresentações de Mike West e Stephen Walker com propostas alternativas de construções de previsões. A do Prof. West procurou descrever como é possível incorporar as previsões de especialistas ao processo formal de previsão no contexto usual de múltiplos modelos (ou cenários). A do Prof. Walker, procurou estabelecer formas de simplificação do cálculo da distribuição preditiva usando argumentos que dependessem do modelo utilizado para os dados. Seus resultados são particularmente relevantes no contexto não-paramétrico, onde a obtenção da previsão é mais trabalhosa.

Entre as área de aplicação, destaque para análise de resultados de imagens de ressonância magnética (do cérebro), que foi o tema principal das apresentações das Profas. Raquel Prado, Lilia Costa e Emily Fox. Existem vários motivos para a preferência por essa área, a começar pela importância na compreensão do funcionamento do cérebro humano mas também passando pela quase que inevitável formulação de modelos gráficos. Esses modelos se propõe a fornecer uma descrição elucidativa da estrutura das ligações existentes entre as diferentes regiões do cérebro, tópico de grande relevância e ainda sem completo conhecimento da Ciência.

Outra área de aplicação que merece destaque é a de estudos de mapeamento genético. Com a recente explosão computacional fornecendo informação de estruturas vivas ao nível genético, houve uma corrida em direção à compreensão de padrões que pudessem explicar as origens de características observadas. Nesse sentido, várias formas de lidar esse tipo de informação foram propostas. Os pesquisadores Osvaldo Anacleto e Vinicius Mayrink apresentaram algumas delas. Além disso, outras áreas representadas no evento foram modelos dinâmicos, estatística espacial, TRI, análise de sobrevivência, métodos de Monte Carlo e inferência não-paramétrica.

Finalmente, vale destacar os esforços recentes que vem sendo propostos pela comunidade estatística para lidar com grandes massas de dados ou big data. A Profa. Emily Fox tratou de mostrar como formular modelos parcimoniosos para reduzir a dimensão dos problemas (modelos ou técnicas de estimação) de forma a torná-los viáveis computacionalmente, ao passo que o pesquisador Steve Scott, da Google (ver foto abaixo), tratou de mostrar sua proposta de aproximação do cálculo da posteriori, que ele chamou de Monte Carlo de consenso. Sua proposta é particionar os dados em pedaços que caibam na memória do computador, obter a posteriori para cada pedaço e depois combinar todos os pedaços no chamado consenso.

fonte: arquivo pessoal

Como se pode ver, teve para todos os gostos, como é esperado de um bom evento e com uma organização constituída de pessoas com dedicação ímpar. A próxima edição do EBEB deverá ser realizada em 2 anos (~ verão de 2018) no Estado do Rio de Janeiro. Ela será organizada por uma equipe da UFRJ encabeçada pela Profa. Thais Fonseca, que preside a nova diretoria da ISBRA, a seção Brasileira do ISBA, eleita neste EBEB para um mandato de 2 anos. Esperamos que a 14a edição do EBEB possa ser tão boa quanto esta ou quem sabe até melhor.