t-distribution

Curitiba

Indo amanhã para Curitiba para uma defesa de mestrado na UFPR, que eu ainda não conheço. A dissertação é bem interessante, e vai ser bom cair na estrada.
Conhecer um lugar novo é ótimo, e ainda mais nessa semana que vem sendo bem bizarra.

Generalized Autoregressive Score Models

Francis Diebold comentando a nova geração de modelos Generalized Autoregressive Score models.  Esta classe de modelos é baseada em um método de atualização de fatores latentes usando a informação do score do modelo, que permite uma classe de verossimilhanças baseadas em observações e assim não necessitam de métodos de simulação, amostragem por importância, mcmc, etc.  Eu já havia comentado sobre estes modelos a partir do novo livro do Andrew Harvey.
É interessante que muitos dos comentários do Diebold foram respondidos em um novo artigo do Blasques, Koopman e Lucas, que o próprio Koopman cita nos comentários do post, e que permite encaixas os modelos GAS no framework padrão de máxima verossimilhança. É uma bela discussão.

Até o pescoço

Até  o pescoço de trabalho nesse mês.  Uma pilha de livros novos que não consegui nem olhar.

Turing Award - Leslie Lamport

A. M. Turing Award - LESLIE LAMPORT

United States – 2013

CITATION

For fundamental contributions to the theory and practice of distributed and concurrent systems, notably the invention of concepts such as causality and logical clocks, safety and liveness, replicated state machines, and sequential consistency.


O mais importante prêmio em computação para Leslie Lamport, que além de todas estas contribuições também criou o LaTeX, que é a linguagem de comunicação científica padrão.

Powerpoint Ban

Duas notícias sobre o banimento do "Powerpoint" - Physics Forum At Fermilab Bans Powerpoint e Jeff Bezos’ PowerPoint prohibition.
Alguns dos melhores seminários que vi foram de matemáticos, que em geral fazem apresentações só usando a lousa.  A apresentação de slides em um seminário ou aula é um piloto automático, diminuindo bastante a reflexão e a interação.
O velho estilo de aula no quadro negro te força a pensar antes de cada aula como é a melhor forma de apresentar o conteúdo, se funcionou ou não na aula passada. Outro ponto importante é que aulas em slides em geral evitam todos os detalhes, os detalhes fundamentais em cursos de métodos. A aula em quadro negro também tem a vantagem que o tempo utilizado durante a escrita é utilizado para a assimilação do conteúdo.
Obviamente é impossível fazer uma apresentação curta em um congresso usando lousa, e da mesma forma apresentar tabelas ou gráficos de resultados. Mas para uma aula ou seminário longo de métodos é definitivamente inferior ao velho quadro negro.

Novas Aquisições - Nonlinear Time Series - Theory, Methods and Applications with R Examples

Nonlinear Time Series - Theory, Methods and Applications with R Examples. Randal Douc, Eric Moulines e David Stoffer.


Ainda não tive tempo de estudar com calma o material, mas recomendo o excelente review do livro feito pelo Christian Robert.  De uma forma sucinta o grande mérito do livro está em uma revisão de todo o material recente sobre estimação clássica e Bayesiana de modelos não-lineares em espaço de estado, especialmente métodos recentes de particle filtering e smoothing, e também uma discussão sobre convergência de cadeias de Markov que é fundamental para os desenvolvimentos recentes em MCMC.
Mas ao contrário do que está escrito na contracapa, a abordagem do livro exige um conhecimento relativamente avançado de probabilidade e medida, seguindo as tradições francesas e britânicas de pesquisa em estimação por MCMC.
Um material avançado, mas fundamental para quem pretende trabalhar com inferência moderna em séries temporais.

Um plus é que o site do livro é no estilo de David Stoffer, e um site que é decorado com Frank Zappa já mostra tudo. E além disso, temos as notórias especialidades de David Stoffer - Expert in women's volleyball - volleyball - and women.

Mathematicians are chronically lost and confused (and that’s how it’s supposed to be)

Excelente texto de Jeremy Kun:

Mathematicians are chronically lost and confused (and that’s how it’s supposed to be)

Andrew Wiles, one of the world’s most renowned mathematicians, wonderfully describes research like exploring a big mansion.

You enter the first room of the mansion and it’s completely dark. You stumble around bumping into the furniture but gradually you learn where each piece of furniture is. Finally, after six months or so, you find the light switch, you turn it on, and suddenly it’s all illuminated. You can see exactly where you were. Then you move into the next room and spend another six months in the dark. So each of these breakthroughs, while sometimes they’re momentary, sometimes over a period of a day or two, they are the culmination of, and couldn’t exist without, the many months of stumbling around in the dark that precede them.


Vale para matemática, mas certamente para qualquer tópico de pesquisa ou método. O grande prazer da pesquisa é quando você percebe que realmente começa a entender uma teoria, depois de um grande período de desconforto.