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CE-225: Modelos Lineares Generalizados
Detalhes da oferta da disciplina
- Período: segundo semestre de 2012
- Professor Responsável:
- Horário e Local: Quartas 20:45hs e sextas 19:00hs na sala PA-03
- Data importantes:
- 29/10/2012 - Início das aulas
- 02/03/2013 - Último dia letivo do 2o semestre
- 19/03 a 25/03/2013 - Período de exames finais
- Calendário completo: Resolução 42/12 do CEPE
- Avaliações:
- 1ª: 05/12/2012
- 2ª: 21/12/2012
- 3ª: xx/xx/2013
- Prova Final: xx/xx/2013
- exercicios
- Lista 1 (para dia 05/12)
- 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 (para dia 21/12)
- 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
- Gamma com ligação canônica
- Gamma com ligação log
- Poisson com ligação canônica
- Poisson com ligação identidade
- Bernoulli com ligação canônica
- 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
- Gamma com ligação canônica
- Gamma com ligação log
- Poisson com ligação canônica
- Poisson com ligação identidade
- Normal com ligação log
- Horários de atendimento do professor : segundas 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)
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
A parte final do curso prevê conteúdo computacional. Todo o conteúdo abordado pode ser tratado computacionalmente por alguns programas estatísticos. O uso de programas computacionais auxilia o entendimento do conteúdo 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.