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disciplinas:ce089-2013-02:historico [2013/10/22 14:12]
paulojus
disciplinas:ce089-2013-02:historico [2013/11/18 16:36] (atual)
paulojus
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 | 30/08 Sex (PJ) |Tópicos adicionais em edição em LaTeX. Tabelas, gráficos, formulas, referências |Produzir um texto em LaTeX sobre uma distribuição de probabilidades |[[#​30/​08|ver abaixo]] | | 30/08 Sex (PJ) |Tópicos adicionais em edição em LaTeX. Tabelas, gráficos, formulas, referências |Produzir um texto em LaTeX sobre uma distribuição de probabilidades |[[#​30/​08|ver abaixo]] |
 | 02/09 Seg (PJ) |Introdução ao Sweave para editoração combinando LaTeX + R |Revisar o arquivo mostrado em aula, experimentando o processo de produção do documento e explorando alternativas. Iniciar um relatório de análise de algum conjunto de dados. |[[#​02/​09|ver abaixo]] | | 02/09 Seg (PJ) |Introdução ao Sweave para editoração combinando LaTeX + R |Revisar o arquivo mostrado em aula, experimentando o processo de produção do documento e explorando alternativas. Iniciar um relatório de análise de algum conjunto de dados. |[[#​02/​09|ver abaixo]] |
-| 06/09 Sex (PJ) |Discussão sobre os relatórios apresentados com uso de LaTeX e/ou Sweave (LaTeX + R) |Produzir um texto editorado ​com Sweave com um relatório de análise de dados|[[#​06/​09|ver abaixo]] | +| 06/09 Sex (PJ) |Discussão sobre os relatórios apresentados com uso de LaTeX e/ou Sweave (LaTeX + R) |Produzir um texto editado ​com Sweave com um relatório de análise de dados|[[#​06/​09|ver abaixo]] | 
-| 21/10 Seg (PJ) |Métodos numéricos em inferêmncia ​por verossimilhança - revisão de conceitos, justificativas e algumas aplicações | |[[#​21/​10|ver abaixo]] | +| 21/10 Seg (PJ) |Métodos numéricos em inferência ​por verossimilhança - revisão de conceitos, justificativas e algumas aplicações | |[[#​21/​10|ver abaixo]] | 
-| 25/10 Sex (PJ) | | |[[#​21/​10|ver abaixo]] |+| 25/10 Sex (PJ) |Exemplos computacionais. Algoritmos para estimação,​ avaliação das funções e obtenção de intervalos ​| |[[#​21/​10|ver abaixo]] | 
 +| 28/10 Seg (PJ) |Recesso ​ | | | 
 +| 01/11 Sex (PJ) |Verossimilhança com dois parâmetros. Superfícies,​ verossimilhanças concentradas e perfis de verossimilhança. Parametrizações e ortogonalidade. Ex com distribuição Gamma |Refazer e complementar exercícios com distribuição Gama. Fazer para distribuição Beta (ou alguma outra com dois parâmetros) |[[#​01/​11|ver abaixo]] | 
 +| 04/11 Seg (PJ) |miscelânea de tópicos: precisão numérica, cálculos em modelos lineares, operações de matrizes, Cholesky e outras decomposições | |[[#​04/​11|ver abaixo]] | 
 +| 08/11 Sex |CONEST | | | 
 +| 11/11 Seg (PJ) |Métodos de integração numérica: revisão - métodos baseados em aproximação do integrando, aproximação da integram e por amostragem. Aplicação em estimação por máxima verossimilhança de modelos de efeitos aleatórios | |[[#​11/​11|ver abaixo]] | 
 +| 15/11 Sex |Feriado | | | 
 +| 18/11 Seg (PJ) |Aplicação em estimação por máxima verossimilhança de modelos de efeitos aleatórios | |[[#​18/​11|ver abaixo]] | 
  
  
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   * {{:​disciplinas:​ce089-2013-02:​exponencial.r|Arquivo de comandos visto em aula}}   * {{:​disciplinas:​ce089-2013-02:​exponencial.r|Arquivo de comandos visto em aula}}
   * Atividades:   * Atividades:
-    - Considere a seguinte amostra de uma distribuição <​latex>​G(\alpha,​ \beta = 2)<\latex> com densidade <​latex>​f(x) = \frac{\beta^\alpha}{\Gamma(\alpha)} x^{\alpha-1} \exp\{-\beta x\}</​latex>​ +    - Considere a seguinte amostra de uma distribuição <​latex>​G(\alpha,​ \beta = 2)</latex> com densidade <​latex>​f(x) = \frac{\beta^\alpha}{\Gamma(\alpha)} x^{\alpha-1} \exp\{-\beta x\}</​latex><​code>​ 
-<​code>​ +7,0    2,6    8,8    6,0    5,7    4,6    3,0    3,5    5,3    5,8    4,8    4,3 </code>
-7,0    2,6    8,8    6,0    5,7    4,6    3,0    3,5    5,3    5,8    4,8    4,3 +
-<\code>+
       * Obtenha a expressão das funções de verossimilhança,​ log-verossimilhança,​ escore e hessiana       * Obtenha a expressão das funções de verossimilhança,​ log-verossimilhança,​ escore e hessiana
       * Faça gráficos para cada uma dessas funções ​       * Faça gráficos para cada uma dessas funções ​
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         * baseado na aproximação quadrática         * baseado na aproximação quadrática
         * baseado na função de verossimilhança         * baseado na função de verossimilhança
-    - Seja a seguinte amostra de uma distribuição <​latex>​X \sim {\rm N}(\mu, \sigma^2 = 9)<\latex>+    - Seja a seguinte amostra de uma distribuição <​latex>​X \sim {\rm N}(\mu, \sigma^2 = 9)</latex>
 <​code>​ <​code>​
 27  <​25 ​ 22  20  [20-24] ​ 22  26  23  >​23 ​ 18  26  <​32 ​ 22  23  >20 27  <​25 ​ 22  20  [20-24] ​ 22  26  23  >​23 ​ 18  26  <​32 ​ 22  23  >20
 </​code>​ </​code>​
       * resolva os mesmos itens da questão anterior       * resolva os mesmos itens da questão anterior
 +
 +=== 01/11 ===
 +  * {{:​disciplinas:​ce089-2013-02:​gamma.pdf|Arquivo discutido em aula}} (atualizado em 05/11)
 +    * Refazer os exemplos do arquivo, complementando para cada parametrização
 +    * Montar/​escrever o algoritmo Newton-Rapson para este problema ​
 +  * Montar um material similar para a distribuição Beta
 +    * Verificar possível(eis) (ao menos 1) reparametrização(ções)
 +    * Verificar se é possível reduzir a dimensão do problema numérico (isolar 1 parâmetro)
 +    * Montar soluções similares às do material da distribuição Gamma
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 +=== 04/11 ===
 +  * Miscelânea de tópicos ({{:​disciplinas:​ce089-2013-02:​misc.r|arquivo de comandos}}) ​
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 +=== 11/11 ===
 +  * Integração numérica ({{:​disciplinas:​ce089-2013-02:​integranum.r|arquivo de comandos}})
 +  * Modelo de efeitos aleatórios (arquivo de comandos) ​
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