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Seminário Ence: Ajustando Modelos Multiníveis Multivariados Sob Amostragem Informativa

ENCE tem o prazer de convidar para o Seminário ENCE:

A ENCE tem o prazer de convidar para o Seminário ENCE no dia 21 de junho:

AJUSTANDO MODELOS MULTINÍVEIS MULTIVARIADOS SOB AMOSTRAGEM INFORMATIVA

 Pedro Luis do Nascimento Silva

(SCIENCE e ENCE)

 

Dia: 21/06/2021 – segunda-feira

Horário 16:00 – 18:00 horas.

Dados de acesso ao seminário

Link: https://ibge.webex.com/ibge/j.php?MTID=m176122642a04c0f66070263fe9c56e5c

Número da reunião: 173 017 1744        Senha: seminario123

 

Resumo: Desenvolvemos, eu e o professor Fernando Antonio da Silva Moura (UFRJ), uma abordagem para ajustar modelos multiníveis para respostas multivariadas, capaz de lidar com a amostragem informativa de grupos e de unidades populacionais. Nossa abordagem envolve a extração do modelo multinível para os dados amostrais partindo do modelo multinível populacional e de modelos para probabilidades de seleção da amostra nos níveis de grupo e unidade. O ajuste do modelo para a amostra observada é feito com métodos bayesianos. Ilustramos nossa abordagem para modelagem conjunta de notas de proficiência em Língua Portuguesa e Matemática obtidas a partir da 'Prova Brasil 2009', um estudo de avaliação da educação básica realizado pelo Instituto Nacional de Pesquisas em Educação (INEP). Um modelo normal hierárquico multivariado de dois níveis foi ajustado, onde os alunos são as unidades e as escolas são os grupos. A análise ficou restrita aos alunos do 9º ano, em escolas de ensino fundamental do município do Rio de Janeiro.  A modelagem conjunta de escores de proficiência é o valor agregado de nossa abordagem, uma vez que a modelagem multinível de escores de proficiência é quase sempre realizada separadamente usando modelos univariados.

Informações:

Tel.: 2142-4696 ou 2142-4691 e-mail: O endereço de e-mail address está sendo protegido de spambots. Você precisa ativar o JavaScript enabled para vê-lo.

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Endereço: Rua André Cavalcanti, 106 - Bairro de Fátima - CEP 20231-050 - Rio de Janeiro