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CE-092 -- Segundo semestre de 2016
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 |
|---|---|---|---|---|
| 02/08 Ter | Informações sobre o curso. Uma discussão sobre algumas possíveis extensões do modelo de regressão: GLM, modelos com respostas transformadas, segmentados, modelos não-lineares. Modelos paramétricos, não paramétricos e semi-paramétricos. Observações não independentes. | Cap 1 - Introdução Livro do Faraway | Ver abaixo | Ver abaixo |
| 04/08 Qui | Discussão da turma sobre os dois exemplos e opções para ajuste de modelos | |||
| 09/08 Ter | Apresentações: Modelos com respostas transformadas (Helds) | |||
| 11/08 Qui | Tópicos adicionais em transformação de variáveis. Predições na escala original. Transformação da média e GLM. Modelos não lineares. Famílias de transformação e perfilhamento de verissimilhança. | Ver abaixo | ||
| 16/08 Qui | Apresentações: Modelos de regressão segmentada (Luiz) | |||
| 18/08 Qui | Modelos de regressão segmentada (cont) e splines | Ver abaixo | ||
| 23/08 Qui | Apresentações: transformação da média e modelo não linear |
02/08
- Atividades
- Obter os materiais recomendados para o curso
- Utilizando este arquivo de dados, efetue as análises das regressões de Y1 vs x e Y2 vs x, cada uma delas com os modelos
- de regressão linear simples
- de regressão linear simples com transformação de variável resposta
- de regressão segmentada. Defina (arbitrariamente) um "ponto de corte"
Copie o arquivo para um diretório (pasta), aponte o R para esta pasta e importe os dados com:
df <- read.table("df02.txt", head=TRUE)
PS: procure utilizar funções do R e tb escrever suas próprias funções para estimar os modelos.
11/08
- Atividades
- Ainda com os dados a atividade anterior:
- ajuste modelos com transformação de média (GLM) (glm())
- ajusta modelos não lineares (nls())
- comparar os modelos (anteriores e os agora definidos)
