CE-071: Análise de Regressão Linear

• Professor: Walmes Marques Zeviani, (LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação)
• Curso: Estatística.
• Período: 2014/1.
• Local: LABEST, LAB C.
• Horário: Segunda, 20h45-22:00h e quarta 19:00-20:30h.
• Atendimento: Segunda, 19:00-20:30h.

Abaixo o histórico de atividades realizadas em classe e atividades extra classe aplicadas.

1. 10/02:
   • Informação sobre a oferta da disciplina;
   • Introdução à regressão linear;
   • Panorama do conteúdo previsto.
2. 12/02:
   • Análise gráfica exploratória visando aplicação de regressão.
3. 17/02:
   • Representação matricial;
   • Interpretação geométrica;
   • Estimação pelo método dos mínimos quadrados.
4. 19/02:
   • Métodos numéricos considerados na estimação: decomposição QR e de Cholesky.
5. 24/02:
   • Estimação baseada na verossimilhança.
6. 26/02:
   • Esperança e variância dos estimadores;
   • Teorema de Gauss-Markov;
   • Análise de variância.
7. 10/03:
   • Regressão linear múltipla, resultados representados matricialmente;
   • Quadro de análise de variância;
8. 12/03:
   • Propriedades distribucionais dos estimadores;
   • Teste F de uma função linear para inferência sobre \beta;
   • Teste F do quadro de análise de variância.
9. 17/03:
   • Teste de hipótese para \beta e subconjuntos de \beta;
   • Teste da soma de quadrados extra;
   • Intervalos de confiança para \beta_j e funções lineares de \beta;
   • Intervalos de confiança para o valor predito e para observação futura.
10. 19/03
11. 24/03
12. 26/03
13. 31/03
14. 02/04
15. 07/04
16. 09/04
17. 14/04
18. 16/04
19. 21/04
20. 23/04
21. 28/04
22. 30/04
23. 05/05
24. 07/05
25. 12/05
26. 14/05
27. 19/05
28. 21/05
29. 26/05
30. 28/05
31. 02/06
32. 04/06
33. 09/06
34. 11/06
35. 16/06
36. 18/06
37. 23/06
38. 25/06

Programar em R:
- Função para estimação de \beta a partir de X e y. Implementar o método de estimação literal, decomposição de Cholesky e decomposição QR.

estima <- function(X, y, method){
...
return(betas)
}

1. Função para calcular