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disciplinas:ce092-2015-02:historico [2015/10/14 15:59] paulojus |
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| 08/10 Qui |GLM's, GAMs e GLMM's |[[http://fish.gov.au/reports/Documents/Venables_and_Dichmont_2004.pdf|Artigo para leitura e discussão]] |{{:disciplinas:ce092-2015-02:bill-dichmont.pdf|Comentários sobre artigo}} |{{:disciplinas:ce092-2015-02:review.pdf|}} | | | 08/10 Qui |GLM's, GAMs e GLMM's |[[http://fish.gov.au/reports/Documents/Venables_and_Dichmont_2004.pdf|Artigo para leitura e discussão]] |{{:disciplinas:ce092-2015-02:bill-dichmont.pdf|Comentários sobre artigo}} |{{:disciplinas:ce092-2015-02:review.pdf|}} | | ||
| 13/10 Ter |Modelos GLMM - inferência e métodos de integração (quadratura, Laplace e Monte Carlo). Discussão do artigo de Venables e Dichmont | [[#13/10|Ver abaixo]] | | | | 13/10 Ter |Modelos GLMM - inferência e métodos de integração (quadratura, Laplace e Monte Carlo). Discussão do artigo de Venables e Dichmont | [[#13/10|Ver abaixo]] | | | ||
- | | 15/10 Ter |Programação de algorítmos para inferência em um GLMM simples com diferentes estratégias de integração | | | | + | | 15/10 Qui |Programação de algorítmos para inferência em um GLMM simples com diferentes estratégias de integração | | | |
+ | | 20/10 Ter |Métodos de quadratura e Monte Carlo | | | | ||
+ | | 22/10 Qui |revisão de inferência para GLMM e preparação do método de Laplace | | | | ||
+ | | 27/10 Ter |Verossimilhança para GLMM com integração de Laplace: revisão de fundamentos e implementação | [[#27/10|Ver abaixo]] | | | ||
+ | | 29/10 Qui |Modelos mistos na prática: preparação de exemplos de ajustes | | | | ||
+ | | 03/11 Ter | | | | | ||
+ | | 05/11 Qui | | | | | ||
+ | | 10/11 Ter | | | | | ||
+ | | 12/11 Qui | | | | | ||
+ | | 17/11 Ter | | | | | ||
+ | | 19/11 Qui | | | | | ||
+ | | 24/11 Ter |Árvores de regressão e classificação - fundamentos | | | | ||
+ | | 26/11 Qui |Estudos | | | | ||
+ | | 01/12 Ter |Exemplos de análises de árvores | | | | ||
+ | | 03/12 Qui |Ex Leonardo e Tópicos adicionais em árvores (Prof. César) | | | | ||
+ | | 08/12 Ter |Introdução aos modelos heterocedásticos | |[[http://www.scielo.br/pdf/rbe/v57n2/a01v57n2.pdf|Artigo para leitura e discussão]] | | ||
+ | | 10/12 Qui |Discussão do artigo de Cribari-Neto & Soares | | | | ||
+ | | 15/12 Ter | | | | | ||
+ | | 17/12 Qui | | | | | ||
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=== 13/10 === | === 13/10 === | ||
- | - Simular dados de um modelo Poisson com efeito aleatório: | + | - Estimação analítica de alguns GLMM: mostre os resultados para os modelos Poisson-Gamma, Beta-Binomial e Normal discutidos em aula. |
- | <latex> | + | - Estimação numérica de um GLMM |
- | Y_{ij} \sim {\rm P}(\lambda_i) \\ \log(\lambda_i) = \mu + b_i \\ b_i \sim {\rm N}(9, \sigma^2) | + | - Simular dados de um modelo Poisson com efeito aleatório: \\ <latex> |
- | </latex> | + | Y_{ij} \sim {\rm P}(\lambda_i) \\ \log(\lambda_i) = \mu + b_i \\ b_i \sim {\rm N}(0, \sigma^2)</latex> |
+ | - Escrever algorítmos utilizando diferentes métodos de integração para estimar o modelo | ||
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+ | === 27/10 === | ||
+ | - Aproximar pdf's pela Normal (sugestão Gamma, mas vejam ouras tb) | ||
+ | - Implementar a aproximação de Laplace para ajuste de GLMM | ||
+ | - Sugestão: implementar para GLMM com distribuição de Poisson e intercepto aleatório. | ||