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: nota mínima = 5.0 e frequência mínima = 70%
  • - Reavaliação: #FF0000>nota mínima na avaliação = 3.0</fc> e frequência mínima = 70%
  • - Notas:
  • Listas de exercícios
  • - Lista 1:
  • - Lista 2:
  • - Lista 3:
  • - Lista 4:
mae0121.txt · Last modified: 2014/02/11 17:39 by admin
 
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