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CE-225: Modelos Lineares Generalizados
Detalhes da oferta da disciplina
- Período: primeiro semestre de 2012
- Professor Responsável:
- Horário e Local: Segundas e quartas as 17:30hs, PC-17
- Data importantes:
- 05/03/2011 - Início das aulas
- 23/06/2011 - Último dia letivo do 2o semestre
- 02/07 a 07/07/2011 - Período de exames finais
- Calendário completo: Resolução 70/11 do CEPE
- Avaliação: será considerado duas provas (P1 e P2), lista de exercícios (L) e um trabalho (T).
- Prova 1: 07/05 - (segunda-feira)
- Prova 2: 11/10 - (quarta-feira)
- Trabalho: 15/10 - (segunda-feira) - veja exemplos aqui
- Média = 0.2*L + 0.4*P1 + 0.4*T
- Prova Final: 18/10 (quarta-feira)
- Horários de atendimento do professor : quintas 19hs (ou marcada). LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação), prédio anexo ao prédio da administração do centro politécnico, andar superior (espaço do antigo salão de provas)
Exercícios
- Lista 1 (para dia 07/05)
- Coloque a distribuição gamma na família exponencial. Defina também, esperança, variância, sua função escore e função de ligação canônica.
- Implemente o algoritmo de Fisher para encontrar as estimativas dos parâmetros da distribuição gama para os seguintes dados: 1.09 2.59 2.53 1.81 0.61 1.86 2.07 1.93 1.29 0.99
- Encontre a função escore de Beta (coeficientes de regresão) a informação de Fisher de Beta para MLG
- Especifique as matrizes X e W e o vetor u no algoritmo IWLS para MLG
- Especifique W e u (IWLS) no caso Normal considerando a) ligação canônica, b) ligação log, c) ligação raiz quadrada
- Especifique W e u (IWLS) no caso Poisson considerando a) ligação canônica, b) ligação identidade c) ligação raiz quadrada
- Especifique W e u (IWLS) no caso Gamma considerando a) ligação canônica, b) ligação identidade c) ligação raiz quadrada
OBS: Apenas o exercicio da distribuição gamma é para fazer analiticamente e implementar no computador. Os demais são apenas analiticos (sem implementação computacional).
Programa/Objetivos da Disciplina
O objetivo desta disciplina é capacitar os alunos no procedimento de análise de dados usando modelos lineares generalizados.
Referências Bibliográficas
- profa. M. Antónia Amaral Turkman e prof. Giovani Loiola Silva - livro
- prof. Gauss M. Cordeiro e prfa. Clarice G. B. Demetrio - Minicurso SEAGRO/RBRAS
- prof. Gilberto A. Paula - Livro e material adicional
- Capitulo da tese de ANTONIO FERNANDO DE C VIEIRA aqui
Histórico das aulas do curso
- Histórico das aulas do curso com as datas, conteúdo abordado e atividades recomendadas
ATENÇÃO: estes arquivos/página poderão ser atualizados durante o curso.
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/BrOffice) ou programas estatístico. O uso de programas computacionais pode auxiliar (e muito!) o entendimento do conteúdo do curso e não será parte da avaliação do curso.
- Programa estatístico recomendado
- The R project for Statistical Computing: página do programa R
- Recursos auxiliares
- BrOffice suite de programas semelhante ao MS-Office (editor de texto, banco de dados, apresentação e planilha) gratuito.
- Uma página interessante com um introdução ao R
- O Xemacs é uma outra opção de editor que facilita a edição de arquivos do e R e disponível para plataformas Linux e Windows.
- r-br é uma lista de discussão em português sobre o uso do R
Espaço Aberto
Página aberta para conversas, troca de informações, discussões e interações entre participantes do curso.