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CE-092 - Segundo semestre de 2014

CE-092 - Segundo semestre de 2014

No quadro abaixo será anotado o conteúdo dado em cada aula do curso.
São indicados os Capítulos e Sessões correspondentes nas referências bibliográficas, bem como os exercícios sugeridos.

Veja ainda depois da tabela as Atividades Complementares.

Observação sobre exercícios recomendados os exercícios indicados são compatíveis com o nível e conteúdo do curso.
Se não puder fazer todos, escolha alguns entre os indicados.

Conteúdos das Aulas

Data Conteúdo Leitura Exercícios Tópico
04/08 Seg Informações sobre o curso. Uma discussão sobre algumas extensões do modelo de regressão: GLM, modelos com respostas transformadas, modelos não-lineares. Modelos paramétricos, não paramétricos e semi-paramétricos Ver abaixo Ver abaixo
06/08 Qua Discussão sobre modelos para regressão segmentada - especificação, ajuste e interpretação/combinações lineares dos parâmetros. (Apres. Bruno) Ver abaixo
11/08 Seg Comparação de modelos com transformação na resposta e na função de ligação (Apres. Vanessa)
13/08 Qua Não houve aula - interrupção energia elétrica
18/08 Seg Ajustes de modelos de regressão segmentada. Modelos com mais de um ponto. Discussão sobre diferentes parametrizações. Modelos com ponto de corte desconhecido (Apres. Daniel)
20/08 Qua Introdução a regressões semi e não paramétricas: splines (smoothing e regression), suavização por kernel e polinômios locais Cap 11
25/08 Seg Obtenção de bandas de confiança e predição nos modelos discutidos até aqui. Soluções analíticas e por simulação (Apres. Vanessa)
27/08 Qua
01/09 Seg
03/09 Qua
08/09 Seg
10/09 Qua Regressão quantílica (apres. Karin e Bruno)
15/09 Seg Discussão introdutória para modelos heterocedásticos e geral so bre modelagem estatística
17/09 Qua Modelos inflacionados de zeros (apres. Vanessa) Artigo JSS
22/09 Seg Regressão heterocedástica (apres. Letícia)
24/09 Qua sem novo conteúdo. apenas dúvidas e discussões, se necessário.
29/09 Seg
01/10 Qua Filtro de Kalman e Modelos dinâmicos (parte em conjunto com LAB-A) (apres Bruno e Vanessa)
06/10 Seg Discussão adicional sobre modelos dinâmicos
08/10 Qua dia não letivo (SIEPE)
13/10 Seg Introdução a árvores (sorteadas: Eliane e Letícia). Apres Bruno
15/10 Qua Continuação de exemplos e aplicações de árvores
20/10 Seg Árvores - Prof. César Taconeli
22/10 Seg Árvores - Extensões a aplicações. Prof. César Taconeli
27/10 Seg De modelos lineares a GAM's: regressão polinomial, função escada, regressão segmentada, splines. Suavização por splines. Primeiras idéias de modelos aditivos generalizados. Apresentação dos autores de Elements of Statistical Learning
29/10 Qua Aplicação de conceitos: ajustar os modelos discutidos na última aula aos dados utilizados no início do curso obter um outro conjunto de dados agora com um número maior de observações para ajustar os modelos. Incluir ao menos uma variável explicativa contínua e outra categórica
03/11 Aplicação dos modelos de regressão suavizada aos dados do curso
05/11 comentários adicionais sobre GAM's (materiais de Bill Venables) Ver abaixo
10/11 Modelos não lineares (Prof. Walmes) Ver abaixo
12/11

04/08

  • Atividades
    1. Obter os materiais recomendados para o curso
    2. Estudar e preparar apresentação comparando duas estratégias para ajuste de um conjunto de dados: modelo com transformação da resposta e modelo com transformação na função de ligação. Utilizando este arquivo de dados, efetue as análises das regressões de Y1 vs x e Y2 vs x, cada uma delas com ambos modelos. Utiliza a transformação log().
    3. Estudar e preparar apresentação sobre o modelo de regressão segmentado/por partes (piecewise ou segmented regression). Usar o mesmo conjunto de dados do conjunto anterior. Escolha um ponto adequado como ponto de quebra.

06/08

  • Atividades
    1. Obter expressões e ajustes de regressões segmentadas com mais que dois segmentos
    2. Obter ajuste de regressão segmentada (2 segmentos) supondo agora que o ponto de quebra é desconhecido. Obter por pelo menos dois diferentes métodos/algoritmos: "perfilhando o valor do ponto que quebra", escrevendo/otimizando função objetivo, ou algum outro.

05/11

10/11

  1. Atividade: escolher algum(uns) modelo(s) não linear(es) e ajustar aos dados utilizados ao longo do curso

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