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paulojus
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paulojus
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 | 22/10 Seg |Árvores - Extensões a aplicações. 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]] ​ |  | 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 === === 04/08 ===
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     - Obter expressões e ajustes de regressões segmentadas com mais que dois segmentos     - 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.     - 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]]  ​

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