Análise de dados categorizados (MAE0560)

Julio da Motta Singer (sala A202)
Horário: 2a feira de 10:00 a 11:40 e 4a feira de 8:00 a 9:40
Sala: B139
Monitor: Tuany de Paula Castro
Atendimento: 2a feira de 12:00 a 12:40

  • Programa
  1. Variáveis discretas e tabelas de contingência.
  2. Medidas de associação.
  3. Modelos probabilísticos para dados discretos.
  4. Teste exato de Fisher.
  5. Modelos estruturais.
  6. Inferência: mínimos quadrados generalizados e máxima verossimilhança.
  7. Tabelas 2 x 2: testes de independência e homogeneidade.
  8. Tabelas s x r: testes de independência, homogeneidade, simetria e homogeneidade marginal.
  9. Modelos lineares e log-lineares para tabelas sxr.
  10. Tabelas tridimensionais: fatores e respostas.
  11. Modelos log-lineares para tabelas multidimensionais.
  12. Modelos funcionais lineares para tabelas multidimensionais.
  • Bibliografia básica
  1. Agresti, A. (1995). Introduction to categorical data analysis. New York: Wiley.
  2. Agresti, A. (2002). Categorical data analysis, 2nd ed. New York: Wiley.
  3. Christensen, R. (1990). Log-linear models. New York: Springer Verlag.
  4. Freeman, Jr., D.H. (1987). Applied categorical data analysis. New York: Marcel Dekker.
  5. Paulino, C.D. e Singer, J.M. (2006). Análise de dados categorizados. São Paulo: Blücher
  6. Poleto, F.Z. (2006). Análise de dados categorizados com omissão. Dissertação de mestrado. São Paulo: Departamento de Estatística, IME/USP.
  7. Giolo, S.R. (2017). Introdução à análise de dados categóricos com aplicações. São Paulo: Blücher
  • Bibliografia complementar
  1. Reis, I.M. (1989). Modelos log-lineares para análise de dados categorizados. Dissertação de mestrado. São Paulo: Departamento de Estatística, IME/USP.
  2. Simonoff, J.S. (2003). Analyzing categorical data. New York: Springer.
  3. Stokes, M.E., Davis, C.S. and Koch, G.G. (1995). Categorical data analysis using the SAS system. Cary, NC: SAS Institute.
  4. Breslow, N.E. and Day, N.E. (1980). Statistical methods for cancer research, vol. 1. Lyon: International Agency for Cancer Research.
  5. Canton, A.W.P. (1980). Análise de dados categorizados. São Paulo: Associação Brasileira de Estatística (4o. Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística).
  6. Everitt, B.S. (1977). The analysis of contingency tables. London: Chapman and Hall.
  7. Fienberg, S.E. (1980). The analysis of cross-classified categorical data. 2nd. edition. Cambridge, Mass.: MIT Press.
  8. Forthofer, R.N. and Lehnen, R.G. (1981). Public program analysis: a new categorical data approach. Belmont, CA: Lifetime Learning Publications.
  9. Hirji, K.F. (2006). Exact analysis of discrete data. Boca Raton, FL: Chapman and Hall/CRC.
  10. Hosmer, D.W. and Lemeshow, S. (2000). Applied logistic regression. New York: Wiley
  11. Koch, G.G., Imrey, P.B., Singer, J.M., Atkinson, S.S. and Stokes, M. E. (1985). Analysis of categorical data. Montréal: Les Presses de l'Université de Montréal.
  12. Leite, J.G. e Singer, J.M. (1990). Métodos assintóticos em Estatística: fundamentos e aplicações. São Paulo: Associação Brasileira de Estatística (9o. Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística).
  13. Sen, P.K. Singer, J.M. and Pedroso-de-Lima, A.C. (2009). From small sample to asymptotic methods in Statistics. New York: Cambridge University Press.
  • Recursos computacionais
  1. Funçoes ACD implementadas no pacote R (podem ser obtidas nos sítios http://cran.r-project.org ou http://www.poleto.com)
  • Avaliação
  1. Exercícios (20%) Grupos de 4 ou 5 alunos.
  2. Provas (80%)
    Datas: 01/10/2018 e 28/11/2018
    Duração: 2 horas (sem prorrogação)
  3. Critério para aprovação: Nota ≥ 5.0 e Frequência ≥ 70%
  4. Critério para reavaliação: Nota ≥ 3.0 e Frequência ≥ 70%
  5. Reavaliação: (MF=0.8*NR+0.2*MS)
  • Vídeos educativos
  • Listas
mae0560.txt · Last modified: 2018/10/10 15:38 by admin
 
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