Modelos de regressão não linear

Curso ministrado pelo Professor M.Sc. Walmes Marques Zeviani aos acadêmicos e docentes da Universidade Estadual de Santa Cruz. O Curso tem o objetivo de apresentar o programa R e sua aplicação na análise de dados por modelos de regressão não linear. O Curso será ministrado na Universidade Estadual de Santa Cruz no período de 22 à 23 de novembro de 2012, das 08:00 às 12:00 e 13:30 às 17:00 horas.

Considerações teóricos e aplicados sobre modelos de regressão. Escolha e estudo do modelo de regressão não linear e interpretação dos parâmetros. Estimação e inferência em grandes amostras. Ajuste do modelo e avaliação dos pressupostos. Métodos para obtenção de valores iniciais. Ajuste de modelos de regressão parcialmente linear. Inferência sobre função dos parâmetros do modelo de regressão. Técnicas de reparametrização e medidas de curvatura. Inferência baseada em verossimilhança. Ajuste de curvas considerando estrutura experimental.

O Curso será importante para aprofundar a teoria e desenvolver as aplicações de modelos de regressão não linear. Visa capacitar e instrumentalizar os participantes com as funcionalidades do aplicativo estatístico R.

• Diretório com todos os arquivos do Curso;

• CRAN, o site do R: download, manuais do R e tutoriais em geral;
• Material do Curso do Professor Paulo Justiniano Ribeiro Júnior (UFPR);
• Página de descrição da [R-br], a lista Brasileira oficial de usuários do R;
• Arquivo de mensagens da [R-br] hospedada pelo Nabble;
• MarkMail, maior gerenciador de listas de discussão sobre R;
• Emacs para Windows;
• Material do John Faraway, Anova e regressão com o R;

[2009, book | www]

Pinheiro, J., & Bates, D. (2009). Mixed-Effects Models in S and {S-PLUS} (1st ed. 2000. 2nd printing ed.) Springer.

[2001, book | www]

Schabenberger, O., & Pierce, F. J. (2001). {Contemporary Statistical Models for the Plant and Soil Sciences} CRC Press.

[2008, book | www]

Sarkar, D. (2008). Lattice: Multivariate Data Visualization with R (1 ed.) Springer.

Clique para responder o questionário sobre avaliação do Curso. Não é necessário identificação. O questionário serve para aperfeiçoamento do Curso, portanto, resposta às questões com total sinceridade. Certo de sua colaboração, agradeço.

Dê sua opinião e me ajude a melhorar o curso. Critique, comente, sugira, tire dúvidas, peça a inclusão de novos procedimentos, discuta, expresse-se. Sua opinião é muito importante.

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