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| - | disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/07 19:17] walmes |
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| ====== CE-071: Análise de Regressão Linear ====== | |
| <WRAP center round important 60%> | |
| <fs large><fc #FF0000>EXAME FINAL</fc> no dia 16/07, 19h00 no LABEST. | |
| Todo o conteúdo da disciplina. | |
| O aluno pode usar computador próprio. | |
| </fs> | |
| </WRAP> | |
| {{ http://www.visualreporting.dk/en/images/r-project-consultant.png?480|}} | |
| @@ Linha -20,6 +27,6 @@ | |
| {{url>http://www.leg.ufpr.br/~walmes/ensino/ce071-2014-01/ 800px, 600px center}} | |
| /* ==== Histórico das Aulas do Curso ==== */ | |
| /* | |
| Abaixo o histórico de atividades realizadas em classe e atividades extra classe aplicadas. | |
| - 10/02: | |
| @@ Linha -64,33 +71,63 @@ | |
| * Estudo sobre o preço de veículos em função da quilometragem e tipo de câmbio; | |
| * Especificação e testes de hipóteses entre modelos aninhados. | |
| - 31/03: | |
| * Ajuste do modelo e previsão de valores; | |
| * Intervalos de confiança e intervalos de predição. | |
| - 02/04: | |
| * Análise dos pressupostos do modelo; | |
| * Medidas de influência; | |
| * Tipos de resíduos (crus, padronizados, studentizados); | |
| * DFfits, DFbetas e distância de Cook; | |
| - 07/04: | |
| * Análise dos resíduos e medidas de influência; | |
| * Prática de regressão linear múltipla com o R; | |
| * Estudo sobre o preço de relógios antigos; | |
| * Estudo sobre o salário de trabalhadores sociais. | |
| - 09/04: | |
| * Medidas de colinearidade; | |
| * Fator de inflação da variância. | |
| - 14/04: | |
| * Polinômios ortogonais; | |
| * Centralização das variáveis; | |
| * Prática de regressão linear múltipla com o R; | |
| * Estudo sobre nível de ddt em peixes; | |
| * Estudo sobre o gasto em consumo de alimentos por família. | |
| - 16/04: | |
| | |
| * Seleção forward, backwad e stepwise baseados em critérios de informação (AIC e BIC); | |
| - 23/04: | |
| * Prática de regressão linear múltipla com o R; | |
| * Estudo sobre a qualidade de vinhos; | |
| * Estudo sobre o salario de executivos. | |
| - 28/04: | |
| | |
| | |
| - 07/05: | |
| * Introdução aos modelos de regressão não linear; | |
| * Aspectos motivacionais práticos e diferenças para o modelo linear; | |
| * Especificação, ajuste, diagnóstico e interpretação. | |
| - 12/05: | |
| * Regiões de confiança em modelos de regressão; | |
| * Relações entre a região de confiança e a matriz de covariância dos parâmetros; | |
| * Tipos de testes: razão de verossimilhanças e Wald; | |
| * Tipos de intervalo de confiança: baseados na verossilhança e de Wald. | |
| - 14/05: | |
| * Teste de hipótese; | |
| * Bandas de confiança; | |
| * Medidas de diagnóstico. | |
| - 19/05: | |
| * Ajuste de modelos não lineares com variáveis independentes categórias. | |
| - 21/05: | |
| | |
| | |
| - 02/06: | |
| * Apresentação de seminários. | |
| - 04/06: | |
| | |
| ==== Links úteis ==== | |
| === Cursos, dados e scripts sobre Regressão Linear === | |
| * {{http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/examples/chp/|Regression Analysis by Example, by Chatterjee, Hadi and Price}}: scripts; | |
| * {{http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/examples/chp/chpsas_dl.htm|Regression Analysis by Example, by Chatterjee, Hadi and Price}}: dados em txt; | |
| @@ Linha -99,7 +136,9 @@ | |
| * {{http://www.stat.ufl.edu/~winner/Regression_Examples.html|Regression Examples}}: dados e scripts de análises em R e $A$; | |
| === Cartões de referência === | |
| * {{http://www2.kenyon.edu/Depts/Math/hartlaub/Math305%20Fall2011/R.htm|Resumo de comandos R e pacotes para regressão}}; | |
| * {{http://cran.r-project.org/doc/contrib/Ricci-refcard-regression.pdf|Cartão de referência para regressão}}; | |
| === Medidas de diagnóstico === | |
| * {{http://www.stats.ox.ac.uk/~burke/Linear%20Models/Linear%20Models%20Notes.pdf|Slides de curso completo de Regressão Linear}}; | |
| * {{http://statweb.stanford.edu/~jtaylo/courses/stats203/notes/diagnostics.pdf|Slides de medidas de diagnóstico}}; | |
| @@ Linha -107,4 +146,10 @@ | |
| * {{http://courses.washington.edu/b515/l7.pdf|Exemplos de diagnóstico}}; | |
| * {{http://statweb.stanford.edu/~jtaylo/courses/stats203/notes/diagnostics.pdf|Resumo de medidas de diagnóstico (com exemplos)}} | |
| === Regressão com variáveis categóricas === | |
| * {{http://www.sagepub.com/upm-data/21120_Chapter_7.pdf|Dummy-Variable Regression}}; | |
| * {{http://gauss.stat.su.se/gu/e/slides/F6-Dummy-Variable.pdf|Dummy variable regression models}}; | |
| * {{http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Courses/SPIDA/dummy-regression-notes.pdf|Dummy-Variable Regression}}; | |
| * {{https://www.princeton.edu/~slynch/soc504/expanding_ols.pdf|Expanding the Model Capabilities: Dummy Variables, Interactions, and Nonlinear Transformations}}. | |
| ==== Avaliações ==== | |
| @@ Linha -176,6 +221,6 @@ | |
| * Alavancagem | |
| <latex> | |
| h_i = | |
| h = \text{diag}(H) = \text{diag}(X(X^\top X)^{-1}X^\top)\\ | |
| </latex> | |
| @@ Linha -189,11 +234,11 @@ | |
| * Resíduos padronizados (ou internamente studentizados) | |
| <latex> | |
| r_i = \dfrac{e_i}{s(e_i)} = \dfrac{e_i}{\hat{\sigma}\sqrt{1- | |
| </latex> | |
| * Resíduos studentizados (ou externamente studentizados) | |
| <latex> | |
| \hat{\sigma}_{-i}^2 = \dfrac{(n-p)\hat{\sigma}^2-\frac{e_i^2}{1- | |
| </latex> | |
| @@ Linha -201,10 +246,10 @@ | |
| <latex> | |
| D_i = \dfrac{(\hat{y}-\hat{y}_{i(-i)})^\top (\hat{y}-\hat{y}_{i(-i)})}{p\hat{\sigma}^2} = | |
| \dfrac{1}{p}\cdot\dfrac{h_i}{(1-h_i)}\cdot\dfrac{e_i^2}{\hat{\sigma}^2(1-h_i)} | |
| </latex> | |
| * DFfits | |
| <latex> | |
| dffits_i = \dfrac{\hat{y}_i-\hat{y}_{i(-i))}}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{ | |
| </latex> | |
| @@ Linha -212,41 +257,22 @@ | |
| <latex> | |
| dbetas_i = \dfrac{\hat{\beta}-\hat{\beta}_{-i}}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{\text{diag}((X^\top X)^{-1})}}\\ | |
| \hat{\beta}_{-i} = \hat{\beta}-\dfrac{e_i}{1-h_i}\cdot (X^\top X)^{-1} x_i | |
| </latex> | |
| === Trabalho 4 === | |
| * Os dados e contexto são exercício do capítulo 6 do *Applied Linear Regression* 3.ed do Weisberg; | |
| * Fazer a análise dos dados fornecendo o contexto e objetivos do mesmo, declarar o modelo, correr análise dos resíduos, interpretar os resultados, fazer a predição com bandas de confiança; | |
| * Entregar *.zip o pdf, Rnw e arquivos acessórios; | |
| * Prazo de entrega: 12/ | |
| <code R> | |
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