====== 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 | | [[#04/08|Ver abaixo]] | [[#04/08|Ver abaixo]] | | | 06/08 Qua |Discussão sobre modelos para regressão segmentada - especificação, ajuste e interpretação/combinações lineares dos parâmetros. (Apres. Bruno) | | [[#06/08|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) | | | [[http://www.jstatsoft.org/v27/i08|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. | | |[[https://class.stanford.edu/c4x/HumanitiesScience/StatLearning/asset/nonlinear.pdf|Apresentação dos autores de Elements of Statistical Learning]] | | 29/10 Qua |Aplicação de conceitos: ajustar os modelos discutidos na última aula aos [[#04/08|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) | | |[[#05/11|Ver abaixo]] | | 10/11 |Modelos não lineares (Prof. Walmes) | | |[[#10/11|Ver abaixo]] | | 12/11 |atividades em modelos não lineares | | |[[#12/11|Ver abaixo]] | === 04/08 === * **Atividades** - Obter os materiais recomendados para o curso - 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 {{:disciplinas:ce092-2014-02:df01.txt|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()''. - 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** - Obter expressões e ajustes de regressões segmentadas com mais que dois segmentos - 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 === - {{:disciplinas:ce092-2014-02:08_gams_an_introduction_modified.pdf|Apresentação}} (Bill Venables) - {{:disciplinas:ce092-2014-02:s_08_gams_an_introduction.r|Arquivo de comandos}} === 10/11 === - [[http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/conest2013/slides.pdf|Slides]] - {{:disciplinas:ce092-2014-02:nls.r|arquivo de comandos visto em aula}} - **Atividade:** escolher algum(uns) modelo(s) não linear(es) e ajustar aos dados utilizados ao longo do curso === 12/11 === - Procurar entre os modelos não lineares disponíveis os slides do prof. Walmes ao menos dois que sejam possíveis de se ajustar para os dados básicos do curso. Proceder os ajustes e comparar (entre eles e com os demais modelos ajustados no curso) - Simular dados do modelo de Michaelis-Menten (sem intercepto). Ajustar e comparar os ajustes: (i) do modelo não linear; (ii) do modelo linear com variáveis transformadas. - Estudar os exemplos mostrados [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase30.html#x32-20100030|neste material]]