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-====== ​Curso em Modelos de Regressão Não Linear ​======+====== ​CURSO EM MODELOS DE REGRESSÃO NÃO LINEAR ​======
  
-/​*{{http://​www.leg.ufpr.br/​~walmes/​cursoR/​cnpaf2/capa.png?800 |}}*/+<WRAP center round important 60%> 
 +Clique para responder o 
 +**[[https://​docs.google.com/​spreadsheet/​viewform?​formkey=dE1YcE5EcDRUZDhwRmJaSlVOSUt4VFE6MA#​gid=0|questionário sobre avaliação do Curso]]**. Não é necessário identificação. O questionário serve para aperfeiçoamento do Curso, portanto, responda às questões com total sinceridade. Certo de sua colaboração,​ agradecemos. 
 +</​WRAP>​ 
 + 
 +{{http://​www.leg.ufpr.br/​~walmes/​cursoR/​mrnl2013/points_and_shapes.png?549 |}}
  
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 |qua 24/07|14:00 - 16:00 (2h)|Ball Room 1 (BR1)| |qua 24/07|14:00 - 16:00 (2h)|Ball Room 1 (BR1)|
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
-  * Contato:+  * Contato: ​''​mrnl2013<​at>​leg.ufpr.br'';​
   * Resumo: <​WRAP>​   * Resumo: <​WRAP>​
 Modelos de regressão não linear estabelecem relações apoiadas em considerações teóricas e/ou conhecimento prévio sobre as variáveis de interesse. Essa classe de modelos considera uma função não linear nos parâmetros que por sua vez apresentam interpretação prática. Este curso tem por objetivo apresentar as definições e fundamento da análise de dados por modelos de regressão não linear. O material expõe os aspectos teóricos e práticos pertinentes associado à diversos estudos de caso em que destacam - se a e scolha de funções para ajuste aos dados, métodos de estimação,​ testes de hipótese e intervalos de confiança para os parâmetros,​ avaliação dos pressupostos do modelo, medidas de não linearidade,​ inferência baseada em verossimilhança,​ inferência para uma função de parâmetros,​ aspectos relativos à reparametrização,​ inferência à simultânea à varias curvas, erros heterocedasticos e correlacionados,​ modelos não lineares de efeito misto. As aplicações serão em R, com código disponível na página web dedicada ao curso, além do material didático. Modelos de regressão não linear estabelecem relações apoiadas em considerações teóricas e/ou conhecimento prévio sobre as variáveis de interesse. Essa classe de modelos considera uma função não linear nos parâmetros que por sua vez apresentam interpretação prática. Este curso tem por objetivo apresentar as definições e fundamento da análise de dados por modelos de regressão não linear. O material expõe os aspectos teóricos e práticos pertinentes associado à diversos estudos de caso em que destacam - se a e scolha de funções para ajuste aos dados, métodos de estimação,​ testes de hipótese e intervalos de confiança para os parâmetros,​ avaliação dos pressupostos do modelo, medidas de não linearidade,​ inferência baseada em verossimilhança,​ inferência para uma função de parâmetros,​ aspectos relativos à reparametrização,​ inferência à simultânea à varias curvas, erros heterocedasticos e correlacionados,​ modelos não lineares de efeito misto. As aplicações serão em R, com código disponível na página web dedicada ao curso, além do material didático.
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 ==== Arquivos ==== ==== Arquivos ====
 +
 +Como citar o material impresso do curso:
 +<​code>​
 +@book{mrnl2013,​
 +  address ​  = {Campina Grande},
 +  author ​   = {Zeviani, Walmes Marques and {Ribeiro Jr}, Paulo Justiniano and Bonat, Wagner Hugo},
 +  edition ​  = {1},
 +  pages     = {101},
 +  publisher = {?},
 +  title     = {Curso em modelos de regress\~{ã}o n\~{a}o linear},
 +  year      = {2013}
 +}
 +</​code>​
  
 <note warning> <note warning>
Linha 36: Linha 54:
 </​note>​ </​note>​
  
-{{url>​http://​www.leg.ufpr.br/​~walmes/​cursoR/​mrnl2013/ ​1000px, 400px left}}+{{url>​http://​www.leg.ufpr.br/​~walmes/​cursoR/​mrnl2013/ ​800px, 400px center}}
  
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 ==== Links ==== ==== Links ====
  
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   - {{http://​www.est.ufpr.br/​|Departamento de Estatística - UFPR}};   - {{http://​www.est.ufpr.br/​|Departamento de Estatística - UFPR}};
   - {{http://​leg.ufpr.br/​~paulojus/​embrapa/​Rembrapa/​|Introdução ao Ambiente Estatístico R - Paulo Justiniano Ribeiro Junior}};   - {{http://​leg.ufpr.br/​~paulojus/​embrapa/​Rembrapa/​|Introdução ao Ambiente Estatístico R - Paulo Justiniano Ribeiro Junior}};
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-==== Programação e histórico ==== 
  
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