====== Análise de Regressão (MAE00328) ======

**Julio da Motta Singer** (sala A202)\\
**Horário**: 3a feira das 10h às 11h40min e 6a feira das 8h às 9h40min\\  
**Sala**: B-3\\  
**Monitor**: Eliardo Guimarães da Costa (eliardo@ime.usp.br) sala B-169\\
**Atendimento**: 4a feira das 12h às 13h	

**Material da disciplina disponível em**: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0328


* **Programa**

- Regressão linear simples\\
* Exemplos e modelos\\
* Estimação por meio do método de mínimos quadrados\\
* Estimação por meio do método de máxima verossimilhança\\
* Testes de hipóteses\\
* Avaliação do ajuste do modelo (diagnóstico)\\
* Modelos linearizáveis\\
* Formulação matricial\\
* 
- Regressão linear múltipla\\
* Exemplos e modelos\\
* Inferência sob a formulação matricial\\
* Regressão polinomial\\
* Seleção de variáveis\\
* Multicolinearidade\\
* Avaliação do ajuste do modelo (diagnóstico)\\

-  Modelos lineares\\
* Variáveis explicativas quantitativas e qualitativas (fatores)\\
* Modelos com um e dois fatores\\
* Interação\\
* Modelos com variáveis quantitativas e qualitativas\\
* 
- Outros tópicos\\
* Regressão logística\\
* Modelos lineares generalizados\\
* Dados longitudinais\\
* O método de mínimos quadrados generalizados\\


  * **Bibliografia**

//"Chegarei aonde puder, rematou o Sr. José com uma serenidade que não parecia ser sua. Como se fosse essa a conclusão lógica do que tinha pensado,\\ entrou numa papelaria e comprou um grosso caderno de folhas pautadas, dos usados pelos estudantes para apontar as matérias de ensino\\  à medida que julgam que as vão aprendendo."//\\ 
José Saramago, Todos os nomes.

* Bussab, W.O. e Morettin, P.A. (2010). Estatística Básica, 6a ed.  São Paulo: Saraiva.\\
* Draper, N.R. and Smith, H. (1998). Applied Regression Analysis, 3rd ed. New York: John Wiley.\\ 
* Graybill, F.A. (1976). Theory and Applications of the Linear Model. North Scituate, Massachusetts: Duxbury.\\
* Graybill, F.A. (1983). Matrices with Applications in Statistics. Pacific Grove, California: Wadsworth & Brooks/Cole.\\
* Goldberg, M.A. and Cho, H.A. (2004). Introduction to Regression Analysis. Billerica, MA: WIT Press.\\
* Hosmer, D.W. and Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression, 2nd ed. New York: John Wiley.\\
* Lindsey, J.K. (1997). Applying Generalized Linear Models. New York: Springer.\\ 
* Magalhães, M.N. e Lima, A.C.P. (2009). Noções de Probabilidade e Estatística, 6a. ed. (revista, 3ª reimpressão). São Paulo: EDUSP.\\
* Mendenhall, W. and Sincich, T. (1996). A Second Course in Statistics: Regression Analysis, 5th ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.\\
* Kutner, M.H., Neter, J., Nachtsheim, C.J. and Li, W. (2004). Applied Linear Statistical Models. 5th ed. New York:McGraw-Hill/Irwin. ISBN-10: 007310874X, ISBN-13: 978-0073108742\\
* Ratkovsky, D.A. (1983). Nonlinear Regression Modelling. New York: Marcel Dekker.\\ 
* Searle, S.R. (1982). Matrix Algebra useful for Statistics. New York: Wiley\\
* Singer, J.M., Nobre, J.S. e Rocha, F.M.M. (2014). Análise de dados longitudinais (Apêndices da versão parcial preliminar).\\
 

  * **Recursos computacionais**

  * - Utilizaremos preferencialmente o pacote estatístico R (domínio público). Documentação para o pacote (inclusive em português) pode ser encontrada no sítio http://www.r-project.org/
  * - Os alunos poderão utilizar os computadores do CEC (Centro de Ensino de Computação).


  * **Avaliação**

  * - **Exercícios** (30%): um conjunto de respostas por grupo de 5 alunos.
  * - **Provas** (70%): 08/04/14  e 24/06/14.
  * - **Critério de aprovação**: <fc #FF0000>nota mínima = 5.0</fc> e <fc #FF0000>frequência mínima = 70%</fc>
  * - <fc #FF0000>**Reavaliação**</fc>: #FF0000>nota mínima na avaliação = 3.0</fc> e <fc #FF0000>frequência mínima = 70%</fc>
  * - <fc #FF0000>**Notas**</fc>: 

  * **Listas de exercícios**

  * - **Lista 1**: 
  * - **Lista 2**: 
  * - **Lista 3**: 
  * - **Lista 4**: