Programação

q 16nov
s 17nov
s 18nov

Os horários das atividades são mostrados no fuso horário de seu dispositivo, tenha em mente que o fuso horário do evento é UTC-03:00. Toggle

VI Escola de Amostragem e Métodos de Pesquisa

18 de novembro de 2023

13:15 - 14:40 - Intervalo café

Intervalo café

Hall

14:40 - 15:40 - Conferência

Model-based Inference for Rare and Clustered Populations

Auditório

Kelly Cristina Mota Gonçalves Gustavo da Silva Ferreira

15:40 - 17:00 - Intervalo almoço

Intervalo almoço

Externo

18:30 - 19:00 - Intervalo café

Intervalo café

Saguão

11:45 - 13:15 - Minicurso

MC1 - Sampling and sampling algorithms for finite populations

Sala 123

Yves Tillé

17:00 - 18:30 - Minicurso

MC1 - Sampling and sampling algorithms for finite populations

Sala 123

Yves Tillé

11:45 - 13:15 - Minicurso

MC2 - Ferramentas do R para amostragem, estimação e análise de pesquisas

Sala 150

Pedro Luis do Nascimento Silva

17:00 - 18:30 - Minicurso

MC2 - Ferramentas do R para amostragem, estimação e análise de pesquisas

Sala 150

Pedro Luis do Nascimento Silva

11:45 - 13:15 - Minicurso

MC3 - Introductory course on Bayesian small area estimation

Sala 124

Andrés Gutierrez

17:00 - 18:30 - Minicurso

MC3 - Introductory course on Bayesian small area estimation

Sala 124

Andrés Gutierrez

11:45 - 13:15 - Minicurso

MC4 - Introdução aos métodos de amostragem: conceitos fundamentais e aplicações

Sala 223

Marcel de Toledo Vieira

17:00 - 18:30 - Minicurso

MC4 - Introdução aos métodos de amostragem: conceitos fundamentais e aplicações

Sala 223

Marcel de Toledo Vieira

11:45 - 13:15 - Minicurso

MC5 - Métodos para ponderação de dados amostrais

Sala 224

Isabela Coelho

17:00 - 18:30 - Minicurso

MC5 - Métodos para ponderação de dados amostrais

Sala 224

Isabela Coelho

19:00 - 20:00 - Conferência

What is big in Big Data: a sampling statistician perspective

Auditório

Fulvia Mecatti Cristiano Ferraz

20:00 - 20:30 - Encerramento

Encerramento

Auditório

Nancy Garcia Denise Britz do Nascimento Silva Tatiana Benaglia

13:15 - 14:40 - Apresentação de Pôster

Apresentação de Pôster

Saguão

Lucia Pereira Barroso Maria Eduarda Campello Gallo Raydonal Ospina João Carlos Silva Rodrigues ADRIANA BANDEIRA MORAES Thiago Santos CAMILA FERNANDA BASSETTO Gabriela Maria Rodrigues Marcus André Alves Zimmermann Vieira

11:45

Minicurso das 11:45 até 13:15

MC1 - Sampling and sampling algorithms for finite populations

Sala 123

Dr(a). Yves Tillé

Minicurso das 11:45 até 13:15

MC2 - Ferramentas do R para amostragem, estimação e análise de pesquisas

Sala 150

Dr(a). Pedro Luis do Nascimento Silva

Minicurso das 11:45 até 13:15

MC3 - Introductory course on Bayesian small area estimation

Sala 124

Dr(a). Andrés Gutierrez

Minicurso das 11:45 até 13:15

MC4 - Introdução aos métodos de amostragem: conceitos fundamentais e aplicações

Sala 223

Prof(a). Dr(a). Marcel de Toledo Vieira

Minicurso das 11:45 até 13:15

MC5 - Métodos para ponderação de dados amostrais

Sala 224

MSc Isabela Coelho

13:15

Intervalo café

Apresentação de Pôster das 13:15 até 14:40

Apresentação de Pôster

Saguão

Prof(a). Lucia Pereira Barroso, Maria Eduarda Campello Gallo, Dr(a). Raydonal Ospina, João Carlos Silva Rodrigues, ADRIANA BANDEIRA MORAES, Prof(a). Dr(a). Thiago Santos, Dr(a). CAMILA FERNANDA BASSETTO, MSc Gabriela Maria Rodrigues, Marcus André Alves Zimmermann Vieira

14:40

Conferência das 14:40 até 15:40

Model-based Inference for Rare and Clustered Populations

Auditório

Dr(a). Kelly Cristina Mota Gonçalves, Prof(a). Gustavo da Silva Ferreira

15:40

Intervalo almoço

17:00

Minicurso das 17:00 até 18:30

MC1 - Sampling and sampling algorithms for finite populations

Sala 123

Dr(a). Yves Tillé

Minicurso das 17:00 até 18:30

MC2 - Ferramentas do R para amostragem, estimação e análise de pesquisas

Sala 150

Dr(a). Pedro Luis do Nascimento Silva

Minicurso das 17:00 até 18:30

MC3 - Introductory course on Bayesian small area estimation

Sala 124

Dr(a). Andrés Gutierrez

Minicurso das 17:00 até 18:30

MC4 - Introdução aos métodos de amostragem: conceitos fundamentais e aplicações

Sala 223

Prof(a). Dr(a). Marcel de Toledo Vieira

Minicurso das 17:00 até 18:30

MC5 - Métodos para ponderação de dados amostrais

Sala 224

MSc Isabela Coelho

18:30

Intervalo café

19:00

Conferência das 19:00 até 20:00

What is big in Big Data: a sampling statistician perspective

Auditório

Prof(a). Fulvia Mecatti, Cristiano Ferraz

20:00

Encerramento das 20:00 até 20:30

Encerramento

Auditório

Prof(a). Nancy Garcia, Denise Britz do Nascimento Silva, PhD Tatiana Benaglia

VI ESAMP

Filtros

Categorias

Tipos

Locais

Avançado

Programação

VI Escola de Amostragem e Métodos de Pesquisa

18 de novembro de 2023

MC1 - Sampling and sampling algorithms for finite populations

MC2 - Ferramentas do R para amostragem, estimação e análise de pesquisas

MC3 - Introductory course on Bayesian small area estimation

MC4 - Introdução aos métodos de amostragem: conceitos fundamentais e aplicações

MC5 - Métodos para ponderação de dados amostrais

Apresentação de Pôster

Model-based Inference for Rare and Clustered Populations

MC1 - Sampling and sampling algorithms for finite populations

MC2 - Ferramentas do R para amostragem, estimação e análise de pesquisas

MC3 - Introductory course on Bayesian small area estimation

MC4 - Introdução aos métodos de amostragem: conceitos fundamentais e aplicações

MC5 - Métodos para ponderação de dados amostrais

What is big in Big Data: a sampling statistician perspective

Encerramento

VI ESAMP Galoá

Organização e realização

Apoio

VI ESAMP Galoá

Filtros

Categorias

Tipos

Locais

Avançado

Programação

VI Escola de Amostragem e Métodos de Pesquisa

18 de novembro de 2023

MC1 - Sampling and sampling algorithms for finite populations

MC2 - Ferramentas do R para amostragem, estimação e análise de pesquisas

MC3 - Introductory course on Bayesian small area estimation

MC4 - Introdução aos métodos de amostragem: conceitos fundamentais e aplicações

MC5 - Métodos para ponderação de dados amostrais

Apresentação de Pôster

Model-based Inference for Rare and Clustered Populations

MC1 - Sampling and sampling algorithms for finite populations

MC2 - Ferramentas do R para amostragem, estimação e análise de pesquisas

MC3 - Introductory course on Bayesian small area estimation

MC4 - Introdução aos métodos de amostragem: conceitos fundamentais e aplicações

MC5 - Métodos para ponderação de dados amostrais

What is big in Big Data: a sampling statistician perspective

Encerramento

Links

VI ESAMP Galoá

Organização e realização

Apoio

Links

VI ESAMP Galoá