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Julio da Motta Singer (sala A202)
Horário: 3a feira das 10h às 11h40min e 6a feira das 8h às 9h40min
Sala: A242
Monitor: Antonia Alessandra Lemos dos Santos (alessandralemos23@live.com)
Atendimento: sala B-169 (terça feira de 12:00 às 13:00)
Material da disciplina disponível em: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0328
- 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
“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. (2017). Estatística Básica, 9a 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. (2018). Análise de dados longitudinais (Apêndices A, B e C da versão parcial preliminar).
http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0328/ADLongitABC2018junho.pdf
* 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).
* Exercícios (20%): um conjunto de respostas por grupo de 4 ou 5 alunos.
* Provas (80%): 24/04/2018 (sala B-142) e 29/06/2018 (sala B-142)
* Critério de aprovação: nota mínima = 5.0 e frequência mínima = 70%
* Reavaliação: nota mínima na avaliação = 3.0 e frequência mínima = 70%
* Notas: http://www.ime.usp.br/~jmsinger/MAE0328/mae03282018notas.xls
* Lista 1: Exercícios A.6.1 a A.6.12 de Singer et al. (2018) [Entrega em 13/03/2018]
* Lista 2: Exercícios C.8.1 a C.8.8 de Singer et al. (2018) [Entrega em 03/04/2018]
* Lista 3: Exercício C.9.42 de Singer et al. (2018, versão abril) [Entrega em 20/04/2018]
* Lista 4: Exercícios C.9.14, C.9.16, C.9.17 e C.9.43 de Singer et al. (2018, versão maio) [Entrega em 29/05/2018]
* Lista 5: Exercícios C.9.20, C.9.21, C.9.22 e C.9.44 de Singer et al. (2018, versão junho) [Entrega em 29/06/2018]