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CE-092: Extensões de modelos de regressão

CE-092: Extensões de modelos de regressão

Detalhes da oferta da disciplina

  1. Período: Turma TEST (Estatística), 2o semestre de 2014
  2. Professor(es) Responsável(is):
      1. Horários de atendimento do Professor :
        • Dias/Horários: terças e quintas, 13:30 - 14:30
        • Local: LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação), prédio do DInf, andar superior (acesso pelo corredor das salas PA)
        • OBS: Os dias e horários acima são preferenciais, contatar o professor (pessoalmente/email) se horários diferentes destes forem realmente necessários
  3. Horário e Local das aulas:
  4. * Segundas, 19:00 - 20:30 (LEG)
  5. * Quartas, 15:30 - 19:00 (LEG)
  6. Calendário completo Resoluções do CEPE:
  7. Data importantes:
    04/08/2014 29/11/2014 08-13/12/2014
    Início das aulas Último dia letivo do 2o semestre Exames finais
  8. Avaliações:
    Atividade Data Pontuação Conteúdo Informações
    Avaliações Semanais 4as feiras 40 pontos Conteúdo das semana anteriores
    1a atividade avaliativa 30 pontos
    2a atividade avaliativa 30 pontos
    Final Todo conteúdo do curso
  9. Resultados das avaliações

Programa/Objetivos da Disciplina

Materiais do Curso

  • Referências: 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.
    [2012, book]
    Lee, P. (2012). Bayesian Statistics -- An Introduction Wiley.
    [1999, book]
    Migon, H., & Gamerman, D. (1999). Statistical Inference: An Integrated Approach Arnold.
    [2009, book]
    Robert, C., & Casella, G. (2009). Introducing Monte Carlo Methods with R Springer-Verlag.

Histórico das Aulas do Curso

Acompanhe o 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.

Referências Bibliográficas

Nota: existem diversos textos de estatística compatíveis com o programa do curso. Consulte o professor sobre a adequação de qualquer outra referência bibliográfica.

  1. Referências principais
  2. Referências complementares:
  3. Leituras complementares:

Programas computacionais

O curso não prevê conteúdo computacional. Entretanto todo o conteúdo abordado pode ser tratado computacionalmente por planilhas eletrônicas (como por exemplo o OpenOffice), linguagens ou programas estatísticos. O uso de programas computacionais pode auxiliar (e muito!) o entendimento do conteúdo do curso e não será parte da avaliação.

  1. Programa para estatística
      1. Uma página interessante com uma introdução ao R
      2. R-Studio um ambiente para facilitar uso do R
      3. R-br é a lista de discussão em português sobre o uso do R
  2. Programas para matemática simbólica
    1. Maxima (e interface wxmaxima)

Espaço Aberto

Página aberta para edição, troca de informações e interação dos participantes do curso.


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