====== CE-092: Extensões de modelos de regressão ====== /* Avaliação semanal transferida devido a greve de ônibus * ===== Detalhes da oferta da disciplina ===== - **Período:** Turma EST (Estatística), 2o semestre de 2017 - **Professor(es) Responsável(is):** * Elias Krainski (+ colaboradores), ([[http://www.leg.ufpr.br|LEG: Laboratório de Estatística e Geoinformação]]) - **Horários de atendimento do Professor :** * Dias/Horários: segundas e quartas, 16:30 - 18:30 * Local: LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação), prédio novo das exatas, 2o andar (final do corredor à direita) * **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:** - Segundas, 19:00 - 20:30 (PA-04) - Quartas, 21:00 - 22:30 (PA-01) - **Algumas aulas serã ministradas no LAB-A** * [[http://www.soc.ufpr.br/portal/wp-content/uploads/2017/11/cepe-30-17-CALEND%C3%81RIO-2018-DE-15-SEMANAS_alterado-pelas-resolu%C3%A7%C3%B5es-33.17-e-34.17-CEPEcorrigido..pdf|Resolução 30-17 CEPE]] que estabelece o calendário para 2018 (formato PDF) - Datas do curso: ^ 31/07/2017 ^ 02/12/2017 ^ 11/12 a 16/12/2017 ^ |Início das aulas | Último dia letivo do semestre | Exames finais | - **Avaliações:** ^ Atividade ^ Data ^ Pontuação ^ Conteúdo ^ Informações ^ | Avaliações Continuadas e trabalhos |1. durante aulas\\ 2. 04/09\\ 3. outras a definir | 25 pontos |Avaliação das apresentações, trabalhos e participações nas aulas | | | 1a prova |30/08 | 25 pontos |Conteúdo até aulas de 16/08: os 6 modelos discutidos - estrutura geral, diferenças e características. Modelos com transformação da variável resposta. Suavizações: regressão por splines, suavização por splines, suavização por kernel, polinômios locais. | {{ :disciplinas:ce092-2017-02:ce092-17.s2.1.pdf |Prova 1}} | | 2a prova |13/11 | 25 pontos |Árvores e regressão não linear |{{ :disciplinas:ce092-2017-02:ce092-17.s2.2.pdf |Prova 2 (a)}} e {{ :disciplinas:ce092-2017-02:main.pdf |Prova2 (b)}} | | 3a prova |29/11 | 25 pontos |Modelos de efeitos aleatórios e modelos heterocedásticos |{{ :disciplinas:ce092-2017-02:ce092-17.s2.3.pdf |Prova3}} | | Final |13/12 | | Todo conteúdo do curso (ver provas anteriores) | | /* | Trabalho | 10/06 | equivalente a 3 avaliações semanais |[[disciplinas:ce003:trabalho|Relatório com estatísticas descritivas]] |conjunto de dados do aluno (em duplas) | * - **Resultados das avaliações** * [[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/CE092/CE092-2017-02.html|Resultados (por GRR)]] (resultados já consideram os trabalhos e participação no curso) * [[disciplinas:ce092-2017-02: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. @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} } O livro possui ainda uma [[http://www.maths.bath.ac.uk/~jjf23/ELM|página de complementos online]] @book{James:2014:ISL:2517747, author = {James, Gareth and Witten, Daniela and Hastie, Trevor and Tibshirani, Robert}, title = {An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R}, year = {2014}, isbn = {1461471370, 9781461471370}, publisher = {Springer Publishing Company, Incorporated}, url={http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/}, } @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} } @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} } O livro possui uma [[http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/|página online]] Ver também referências na página de **[[disciplinas:ce092-2017-02:historico|histórico das aulas do curso]]** === Histórico das Aulas do Curso === Acompanhe o **[[disciplinas:ce092-2017-02: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:ce092-2017-02:aberto|Página aberta]] para edição, troca de informações e interação dos participantes do curso.