====== CE-092: Extensões de modelos de regressão ======

/* <box 80% round orange|NOTÍCIA - 26/02> Avaliação semanal transferida devido a greve de ônibus</box> *


===== Detalhes da oferta da disciplina =====
  - **Período:** Turma EST (Estatística), 2o semestre de 2016
  - **Professor(es) Responsável(is):** 
    * [[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus|Paulo Justiniano Ribeiro Jr]], ([[http://www.leg.ufpr.br|LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação]])
      - **Horários de atendimento do Professor :** 
        * Dias/Horários: terças e quintas, 17:30 - 18:30
        * Local: LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação), prédio do DInf, andar superior (acesso pelo corredor das salas PA)
        * **OBS:** Os dias e horários acima são **preferenciais**, contatar o professor (pessoalmente/email) se horários diferentes destes forem **realmente** necessários
  - **Horário e Local das aulas:** 
  -* Terças, 21:00 - 22:30 (PA-06)
  -* Quintas, 19:00 - 20:30 (PA-06)
  - Calendário completo Resolução do CEPE: 
      * [[http://www.ufpr.br/soc/descarregar_arquivo.php?cod=1064|Resolução 49-15 CEPE]] que estabelece o calendário para 2016 (formato PDF)
    - Datas do curso:<WRAP>
^ 01/08/2016      ^  12/12/2016                      ^ 15/12 a 21/12/2016 ^
|Início das aulas | Último dia letivo do semestre | Exames finais      | 
</WRAP>
  - **Avaliações:** <WRAP>
^ Atividade ^ Data ^ Pontuação ^ Conteúdo ^ Informações ^
| Avaliações Continuadas e trabalhos  |durante as aulas | 40 pontos |Avaliação das apresentações, trabalhos e participações nas aulas | | 
| 1a atividade avaliativa  | | 30 pontos | |
| 2a atividade avaliativa  | | 30 pontos | |
| Final  | | -- | Todo conteúdo do curso  |  |
/* | Trabalho  | 10/06 | equivalente a 3 avaliações semanais |[[disciplinas:ce003:trabalho|Relatório com estatísticas descritivas]]  |conjunto de dados do aluno (em duplas)  | *
</WRAP>
  - **Resultados das avaliações** 
/*    - [[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/CE227/CE227-2014-01.html|Resultados (por TURMA/GRR)]]  *
/*- [[disciplinas:ce003o-2012-02:resumo|Resumo dos resultados]] *

===== Programa/Objetivos da Disciplina =====


===== Materiais do Curso =====

**Referências bibliográficas**: Existe uma grande quantidade de publicações na forma de livros ou textos na web, com abordagens e diferentes níveis e diferentes focus (área de aplicação, métodos computacionais, etc). Seguem-se duas sugestões, mas outros materiais pode ser adotados.<bibtex>
@book{faraway2005extending,
  title={Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models},
  author={Faraway, J.J.},
  isbn={9780203492284},
  series={Chapman \& Hall/CRC Texts in Statistical Science},
  url={http://books.google.com.br/books?id=ODcRsWpGji4C},
  year={2005},
  publisher={Taylor \& Francis}
}
</bibtex>    O livro possui ainda uma [[http://www.maths.bath.ac.uk/~jjf23/ELM|página de complementos online]]

<bibtex>
@book{venables2002modern,
  title={Modern Applied Statistics with S},
  author={Venables, W.N. and Ripley, B.D.},
  isbn={9780387954578},
  lccn={2002022925},
  series={Statistics and Computing},
  url={http://books.google.com.br/books?id=974c4vKurNkC},
  year={2002},
  publisher={Springer}
}
</bibtex>

<bibtex>
@book{esl,
  title={Elements of statistical learning},
  author={Trevor Hastie & Robert Tibishirani & Jerome Friedman},
  url={http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/},
  year={2009},
  publisher={Springer}
}
</bibtex>    O livro possui uma [[http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/|página online]]

=== Histórico das Aulas do Curso ===
Acompanhe o **[[disciplinas:ce092-2016-02:historico|histórico das aulas do curso]]** com as datas, conteúdo abordado e atividades recomendadas.

=== Outros materiais ===

**ATENÇÃO:** estes arquivos/página poderão ser atualizados durante o curso.
ídeos
/* === Provas e atividades ofertas anteriores da disciplina === *

/*  - [[disciplinas:ce003:anteriorespj|Provas, atividades, históricos de aulas de ofertas anteriores da disciplina]] *

  - [[http://www.r-bloggers.com/in-depth-introduction-to-machine-learning-in-15-hours-of-expert-videos/|Vídeos (etc) sobre o livro Elements of Statistical Learning]]


===== Programas computacionais =====
O uso de programas computacionais pode auxiliar (e muito!) o entendimento do conteúdo do curso e poderá ser parte da avaliação.
  - **Programa computacional recomendado**
    - [[http://www.r-project.org|The R project for Statistical Computing]]: página do programa **R**
 
===== Espaço Aberto =====


[[disciplinas:ce092-2015-02:aberto|Página aberta]] para edição, troca de informações e interação dos participantes do curso.