22/11/24 - Seminário do Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística (PIPGEs) da UFSCar-USP

Abstract: Há 12 anos, Olivier Catoni observou que a média amostral de variáveis independentes, identicamente distribuídas e de variância finita pode estar bem longe de se parecer com uma gaussiana, ao menos quando a amostra não é infinitamente grande. Desde então, tem-se estudado a seguinte pergunta: se eu quero um estimador quase Gaussiano, o que eu devo fazer. Nesta palestra, falaremos de alguns trabalhos com Zoraida Rico (Columbia) e Lucas Resende (ENSAE) sobre médias truncadas e provaremos que elas têm essa propriedade de "quase-Gaussianiedade", em vários sentidos da expressão. Em particular, mostraremos aplicações potenciais disso com a estimação robusta de vetores e covariâncias em dimensão alta.

Sobre: Roberto Imbuzeiro Oliveira obteve seu doutorado em Matemática pelo Courant Institute da New York University (NYU) em 2004. Ele é pesquisador titular no Instituto de Matemática Pura e Aplicada (IMPA), no Rio de Janeiro. Seus principais objetos de pesquisa são a Teoria das Probabilidades e suas conexões com problemas complexos em outras áreas, como Estatística, Aprendizado de Máquina, Otimização e Combinatória. Roberto foi editor-chefe da revista ALEA e da coleção de livros da Sociedade Brasileira de Matemática. Também atuou como editor associado das revistas *Operations Research* e como área chair ou membro sênior do comitê de programa de COLT, AAAI e NeurIPS.

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