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disciplinas:ce092-2014-02:historico [2014/10/28 14:12] paulojus |
disciplinas:ce092-2014-02:historico [2014/11/12 17:19] (atual) 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. | ||
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| + | - {{: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}} | ||
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| + | === 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 | ||
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| + | - 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]] | ||
