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mae0121 [2013/07/05 16:05] admin |
mae0121 [2014/02/11 17:39] admin |
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| - | ====== Introdução à Probabilidade e Estatística I (MAE0121) ====== | + | ====== Análise de Regressão (MAE00328) ====== |
| **Julio da Motta Singer** (sala A202)\\ | **Julio da Motta Singer** (sala A202)\\ | ||
| - | **Horário**: 4a feira das 10h às 11h40min e 6a feira das 8h às 9h40min\\ | + | **Horário**: 3a feira das 10h às 11h40min e 6a feira das 8h às 9h40min\\ |
| **Sala**: B-3\\ | **Sala**: B-3\\ | ||
| **Monitor**: Eliardo Guimarães da Costa (eliardo@ime.usp.br) sala B-169\\ | **Monitor**: Eliardo Guimarães da Costa (eliardo@ime.usp.br) sala B-169\\ | ||
| **Atendimento**: 4a feira das 12h às 13h | **Atendimento**: 4a feira das 12h às 13h | ||
| - | **Material da disciplina disponível em**: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0121 | + | **Material da disciplina disponível em**: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0328 |
| - | * **Programa** | + | * **Programa** |
| - | - - Introdução: Estatística Descritiva e Inferência Estatística | + | - Regressão linear simples\\ |
| - | - - Classificação de variáveis | + | * Exemplos e modelos\\ |
| - | - - Medidas de posição e de dispersão: média, mediana, moda, variância, desvio padrão | + | * Estimação por meio do método de mínimos quadrados\\ |
| - | - - Medidas de associação: tabelas de dupla entrada, correlação e regressão | + | * Estimação por meio do método de máxima verossimilhança\\ |
| - | - - Tabelas de frequência, histogramas e outras representações gráficas | + | * Testes de hipóteses\\ |
| - | - - Modelos probabilísticos | + | * Avaliação do ajuste do modelo (diagnóstico)\\ |
| - | - - O conceito de probabilidade | + | * Modelos linearizáveis\\ |
| - | - - Probabilidade condicional e independência | + | * Formulação matricial\\ |
| - | - - Variáveis aleatórias unidimensionais | + | * |
| - | - - Esperança e variância de variáveis aleatórias | + | - Regressão linear múltipla\\ |
| - | - - Modelos probabilísticos para variáveis discretas: Binomial, Hipergeométrica e Poisson | + | * Exemplos e modelos\\ |
| - | - - Modelos probabilísticos para variáveis contínuas: Normal e Qui-quadrado | + | * Inferência sob a formulação matricial\\ |
| - | - - Variáveis aleatórias multidimensionais: covariância e correlação | + | * Regressão polinomial\\ |
| - | - - Aproximação do modelo Binomial pelo modelo Normal | + | * Seleção de variáveis\\ |
| - | - - Cenas dos próximos capítulos | + | * 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 básica** | + | |
| + | * **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."//\\ | //"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. | José Saramago, Todos os nomes. | ||
| - | * - Bussab, W.O. e Morettin, P.A. (2011). **Estatística básica, 7a edição, 3ª tiragem**. São Paulo: Saraiva. | + | * Bussab, W.O. e Morettin, P.A. (2010). Estatística Básica, 6a ed. São Paulo: Saraiva.\\ |
| - | * - Magalhães, M.N. e Lima, A.C.P. (2013). **Noções de Probabilidade e Estatística, 7a. edição, 2ª reimpressão revista**. São Paulo: EDUSP. | + | * Draper, N.R. and Smith, H. (1998). Applied Regression Analysis, 3rd ed. New York: John Wiley.\\ |
| - | * - <fc #FF0000>Sugestão</fc>: http://www.kanitz.com/veja/original.asp | + | * 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.\\ | |
| - | * **Bibliografia complementar** | + | * 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.\\ | |
| - | * - Ehrenberg, A.S.C. (1981). The problem of numeracy. **The American Statistician, 35**, 67-71. | + | * Lindsey, J.K. (1997). Applying Generalized Linear Models. New York: Springer.\\ |
| - | * - Murteira, B.J.F. (1990). **Probabilidades e Estatística, Volume I, 2a. edição**. Lisboa: McGraw Hill. | + | * Magalhães, M.N. e Lima, A.C.P. (2009). Noções de Probabilidade e Estatística, 6a. ed. (revista, 3ª reimpressão). São Paulo: EDUSP.\\ |
| - | * - Noether, G.E. (1983). **Introdução à Estatística: uma abordagem não paramétrica, 2a. edição**. São Paulo: Guanabara Dois. | + | * Mendenhall, W. and Sincich, T. (1996). A Second Course in Statistics: Regression Analysis, 5th ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.\\ |
| - | * - Wainer, H. (1984). How to display data badly. **The American Statistician, 38**, 137-147. | + | * 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** | * **Recursos computacionais** | ||
| Line 55: | Line 71: | ||
| * - **Exercícios** (30%): um conjunto de respostas por grupo de 5 alunos. | * - **Exercícios** (30%): um conjunto de respostas por grupo de 5 alunos. | ||
| - | * - **Provas** (70%): 24/04/13 e 21/06/13. | + | * - **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> | * - **Critério de aprovação**: <fc #FF0000>nota mínima = 5.0</fc> e <fc #FF0000>frequência mínima = 70%</fc> | ||
| - | * - <fc #FF0000>**Reavaliação**</fc>: 29/07/13 às 10:00h - sala A202; <fc #FF0000>nota mínima na avaliação = 3.0</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>: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0121/mae0121notas2013v4.xls | + | * - <fc #FF0000>**Notas**</fc>: |
| * **Listas de exercícios** | * **Listas de exercícios** | ||
| - | * - **Lista 1**: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0121/mae01212013lista1.pdf | + | * - **Lista 1**: |
| - | * - **Lista 2**: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0121/mae01212013lista2a.pdf | + | * - **Lista 2**: |
| - | * - **Lista 3**: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0121/mae01212013lista3.pdf | + | * - **Lista 3**: |
| - | * - **Lista 4**: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0121/mae01212013lista4.pdf | + | * - **Lista 4**: |