====== Listas de Exercícios - CE-225 ======
===== Lista 1 =====
- Considere o modelo de regressão linear:
* encontre as estimativas dos coeficientes de regressão considerando estimação por máxima verossimilhança
* encontre a variância assintótica desses estimadores
* elabore um teste baseado nesses resultados para testar se cada coeficiente é igual a zero
- Coloque as distribuições: Normal, gamma, binomial e Poisson na família exponencial. Defina também, esperança, variância, sua função escore e função de ligação canônica.
- Proponha um modelo de regressão e encontre E(Y_i|eta_i) considerando as seguintes distribuições para Y
* Normal com ligação canônica
* Gamma com ligação canônica
* Gamma com ligação log
* Poisson com ligação canônica
* Poisson com ligação identidade
* Bernoulli com ligação canônica
- Dê a interpretação dos coeficientes de cada modelo acima
===== Lista 2 =====
- Considere o modelo de regressão linear generalizado e obtenha:
* função escore de beta
* a matriz de informação de fisher de beta
* as equações do algoritmo iterativo IWLS para estimar beta
- Encontre W_{i,i} e u_i na k-esima iteração do algoritmo IWLS considerando os seguintes MLG:
* Normal com ligação canônica
* Normal com ligação log
* Gamma com ligação canônica
* Gamma com ligação log
* Poisson com ligação canônica
* Poisson com ligação identidade
* Bernoulli com ligação canônica
- Use as equações encontradas nos ítens anteriores, considere que x é uma covariável cujos valores são: 11 14 14 14 15 17 18 21 23 23 24 25 28 28 29 considere também que y é a variável de interesse cujos valores são: 2 8 5 1 1 3 4 4 6 4 7 4 7 8 8 e estime um modelo de regressão considerando as seguintes distribuições e ligações
* Gamma com ligação canônica
* Gamma com ligação log
* Poisson com ligação canônica
* Poisson com ligação identidade
* Normal com ligação log
===== Lista 3 =====
- Encontre a expressão dos resíduos de deviance para os modelos:
* Poisson
* Binomial
* Exponencial
* Normal
- Considere a distribuição exponencial escrita na forma \lambda \exp(-\lambda y)
* Identifique as formas: do parâmetro canônico, do parâmetro de dispersão, das funções a(), b(), c()
* Qual o link canônico e a função de variância?
* Identifique uma dificuldade prática que pode ocorrer ao adotar o link canônico neste caso. Discuta aspectos práticos e possível alternativas.
* Ao comparar modelos aninhados neste caso devemos usar o teste F ou qui-quadrado? Justifique.
* Escreva a função //deviance// em termos das respostas y_i e valores ajustados \mu_i
- A tabela a seguir mostra dados frequentemente utilizados na literatura sobre vereditos de culpados de múltiplos assassinatos na Flórida de 1976 a 1987. Os dados classificam a raça (dada pela cor da pele) da vítima e agressor e o objetivo é verificar se estes estão relacionados com a sentença, se foi ou não de morte. Proponha um modelo adequado e conduza as análises em algum ambiente adequado. Explore e discuta o ajuste, obtenha valores preditos sobre diferentes modelos e interprete o modelo, bem como os resultados práticos. Forneça também os comandos/rotinas computacionais.
^ ^^ Sentença de morte ^^
^Raça da Vítima ^ Raça do acusado ^ Sim ^ Não |
^Branca ^Branca | 53| 414|
^ ^Negra | 11| 37|
^Negra ^Branca | 0| 16|
^ ^Negra | 4| 139|
- A tabela a seguir mostra dados de um estudo para investigar tipos de partos em hospitais privados (0) e públicos (1)\\. Proponha um modelo e efetue e reporte detalhadamente a análise dos dados.
^Nascimentos ^Tipo de Hospital ^Cesareas ^
| 236| 0| 8|
| 739| 1| 16|
| 970| 1| 15|
| 2371| 1| 23|
| 309| 1| 5|
| 679| 1| 13|
| 26| 0| 4|
| 1272| 1| 19|
| 3246| 1| 33|
| 1904| 1| 19|
| 357| 1| 10|
| 1080| 1| 16|
| 1027| 1| 22|
| 28| 0| 2|
| 2507| 1| 22|
| 138| 0| 2|
| 1501| 1| 21|
| 2750| 1| 24|
| 192| 1| 9|
- Obter as deduções das atividades recomendadas nos dias 20 e 22/02