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CE-092 -- Segundo semestre de 2016

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
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

02/08

  • Atividades
    1. Obter os materiais recomendados para o curso
    2. Utilizando este arquivo de dados, efetue as análises das regressões de Y1 vs x e Y2 vs x, cada uma delas com os modelos
      1. de regressão linear simples
      2. de regressão linear simples com transformação de variável resposta
      3. 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
    1. Ainda com os dados a atividfade anterior:
      1. ajuste modelos com transformação de média (GLM) (glm())
      2. ajusta modelos não lineares (nls())
      3. comparar os modelos (anteriores e os agora definidos)

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