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/MAE00328

• Programa

1. 1. 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

1. 2. Regressão linear múltipla

• Exemplos e modelos
• Inferência sob a formulação matricial
• Regressão polinomial
• Seleção de variáveis
• Multicolinearidade
• Avaliação do ajuste do modelo (diagnóstico)

1. 3. Modelos lineares

• Variáveis explicativas quantitativas e qualitativas (fatores)
• Modelos com um e dois fatores
• Interação
• Modelos com variáveis quantitativas e qualitativas

1. 4. Outros tópicos

• Regressão logística
• Modelos lineares generalizados
• Dados longitudinais
• O método de mínimos quadrados generalizados

• Bibliografia básica

“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. (2011). Estatística básica, 7a edição, 3ª tiragem. 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.
• - Sugestão: http://www.kanitz.com/veja/original.asp

• Bibliografia complementar

• - Ehrenberg, A.S.C. (1981). The problem of numeracy. The American Statistician, 35, 67-71.
• - Murteira, B.J.F. (1990). Probabilidades e Estatística, Volume I, 2a. edição. Lisboa: McGraw Hill.
• - Noether, G.E. (1983). Introdução à Estatística: uma abordagem não paramétrica, 2a. edição. São Paulo: Guanabara Dois.
• - Wainer, H. (1984). How to display data badly. The American Statistician, 38, 137-147.

• 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%): 24/04/13 e 21/06/13.
• - Critério de aprovação: nota mínima = 5.0 e frequência mínima = 70%
• - Reavaliação: 29/07/13 às 10:00h - sala A202; nota mínima na avaliação = 3.0 e frequência mínima = 70%
• - Notas: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0121/mae0121notas2013v4.xls

• Listas de exercícios

• - Lista 1: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0121/mae01212013lista1.pdf
• - Lista 2: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0121/mae01212013lista2a.pdf
• - Lista 3: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0121/mae01212013lista3.pdf
• - Lista 4: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0121/mae01212013lista4.pdf