Diferenças
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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/16 19:16] – walmes | disciplinas:ce071-2014-01 [2014/06/17 14:46] (atual) – walmes | ||
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Linha 1: | Linha 1: | ||
====== CE-071: Análise de Regressão Linear ====== | ====== CE-071: Análise de Regressão Linear ====== | ||
+ | |||
+ | <WRAP center round important 60%> | ||
+ | <fs large>< | ||
+ | Todo o conteúdo da disciplina. | ||
+ | O aluno pode usar computador próprio. | ||
+ | </fs> | ||
+ | </ | ||
{{ http:// | {{ http:// | ||
Linha 20: | Linha 27: | ||
{{url> | {{url> | ||
- | ==== Histórico das Aulas do Curso ==== | + | /* ==== Histórico das Aulas do Curso ==== */ |
+ | /* | ||
Abaixo o histórico de atividades realizadas em classe e atividades extra classe aplicadas. | Abaixo o histórico de atividades realizadas em classe e atividades extra classe aplicadas. | ||
- 10/02: | - 10/02: | ||
Linha 64: | Linha 71: | ||
* Estudo sobre o preço de veículos em função da quilometragem e tipo de câmbio; | * Estudo sobre o preço de veículos em função da quilometragem e tipo de câmbio; | ||
* Especificação e testes de hipóteses entre modelos aninhados. | * Especificação e testes de hipóteses entre modelos aninhados. | ||
- | - 31/03 | + | - 31/03: |
- | - 02/04 | + | * Ajuste do modelo e previsão de valores; |
- | - 07/04 | + | * Intervalos de confiança e intervalos de predição. |
- | - 09/04 | + | - 02/04: |
- | - 14/04 | + | * Análise dos pressupostos do modelo; |
- | - 16/04 | + | * Medidas de influência; |
- | - 21/04 | + | * Tipos de resíduos (crus, padronizados, |
- | - 23/04 | + | * DFfits, DFbetas e distância de Cook; |
- | - 28/04 | + | - 07/04: |
- | - 30/04 | + | * Análise dos resíduos e medidas de influência; |
- | - 05/05 | + | * Prática de regressão linear múltipla com o R; |
- | - 07/05 | + | * Estudo sobre o preço de relógios antigos; |
- | - 12/05 | + | * Estudo sobre o salário de trabalhadores sociais. |
- | - 14/05 | + | - 09/04: |
- | - 19/05 | + | * Medidas de colinearidade; |
- | - 21/05 | + | * Fator de inflação da variância. |
- | - 26/05 | + | - 14/04: |
- | - 28/05 | + | * Polinômios ortogonais; |
- | - 02/06 | + | * Centralização das variáveis; |
- | - 04/06 | + | * Prática de regressão linear múltipla com o R; |
- | - 09/06 | + | * Estudo sobre nível de ddt em peixes; |
- | - 11/06 | + | * Estudo sobre o gasto em consumo de alimentos por família. |
- | - 16/06 | + | - 16/04: |
- | - 18/06 | + | * Seleção de variáveis; |
- | - 23/06 | + | * Seleção forward, backwad e stepwise baseados em critérios de informação (AIC e BIC); |
- | - 25/06 | + | - 23/04: |
+ | * Prática de regressão linear múltipla com o R; | ||
+ | * Estudo sobre a qualidade de vinhos; | ||
+ | * Estudo sobre o salario de executivos. | ||
+ | - 28/04: | ||
+ | * Variáveis categóricas no modelo de regressão; | ||
+ | * Estudo das interações. | ||
+ | - 07/05: | ||
+ | * Introdução aos modelos de regressão não linear; | ||
+ | * Aspectos motivacionais práticos e diferenças para o modelo linear; | ||
+ | * Especificação, | ||
+ | - 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: | ||
+ | * Comparação de modelos não lineares; | ||
+ | * Parametrizações. | ||
+ | - 02/06: | ||
+ | * Apresentação de seminários. | ||
+ | - 04/06: | ||
+ | * Apresentação de seminários. | ||
+ | */ | ||
==== Links úteis ==== | ==== Links úteis ==== | ||
+ | === Cursos, dados e scripts sobre Regressão Linear === | ||
* {{http:// | * {{http:// | ||
* {{http:// | * {{http:// | ||
Linha 99: | Linha 136: | ||
* {{http:// | * {{http:// | ||
+ | === Cartões de referência === | ||
* {{http:// | * {{http:// | ||
* {{http:// | * {{http:// | ||
+ | === Medidas de diagnóstico === | ||
* {{http:// | * {{http:// | ||
* {{http:// | * {{http:// | ||
Linha 107: | Linha 146: | ||
* {{http:// | * {{http:// | ||
* {{http:// | * {{http:// | ||
+ | |||
+ | === Regressão com variáveis categóricas === | ||
+ | * {{http:// | ||
+ | * {{http:// | ||
+ | * {{http:// | ||
+ | * {{https:// | ||
==== Avaliações ==== | ==== Avaliações ==== | ||
Linha 206: | Linha 251: | ||
* DFfits | * DFfits | ||
< | < | ||
- | dffits_i = \dfrac{\hat{y}_i-\hat{y}_{i(-i))}}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{1-h_i}} = \left( \dfrac{p\cdot D_i \cdot\hat{\sigma}^2}{\hat{\sigma}^2_{-i}} \right )^{1/2} | + | dffits_i = \dfrac{\hat{y}_i-\hat{y}_{i(-i))}}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{h_i}} = t_i\left( \dfrac{h_i}{1-h_i} \right )^{1/2} |
</ | </ | ||
Linha 215: | Linha 260: | ||
</ | </ | ||
- | <code R> | + | === Trabalho 4 === |
- | ## | + | |
- | ## Definições da sessão. | + | |
- | require(lattice) | + | * Análise de dados por meio de regressão com presença de variáveis independentes categóricas; |
- | require(latticeExtra) | + | * Os dados e contexto são exercício do capítulo 6 do *Applied Linear Regression* 3.ed do Weisberg; |
- | require(car) | + | * 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; | |
- | ## Função vif da página da Professora Dra Sueli Giolo. | + | * Prazo de entrega: 12/05/2014 até às 23h59; |
- | source(" | + | |
+ | <code R> | ||
## | ## | ||
- | ## Dados de gasto com alimentação | + | str(twins) |
- | ## família (income) e do número de membros (size). | + | str(BGSall) |
- | ## | + | str(cathedral) ## 6.10. Paula. |
- | ## Ajuste um modelo com foodcons~income+size. Faça uma análise | + | str(salary) ## 6.13. Cintia. |
- | ## completa do modelo e verifique se há necessidade de modificações. Se | + | str(mile) |
- | ## sim, proceda e justifique. | + | |
- | + | ||
- | da <- | + | |
- | read.table(" | + | |
- | names(da) <- c(" | + | |
- | str(da) | + | |
- | + | ||
- | ##----------------------------------------------------------------------------- | + | |
- | ## Engenheiros mediram o comprimento | + | |
- | ## o nível de DDT (ddt, ppm) para 144 peixes capturados. Além do mais, a | + | |
- | ## distância de captura rio acima (mile), o rio (river) e a espécie do | + | |
- | ## peixe (species) também foram registrados. | + | |
- | ## | + | |
- | ## Ajuste um modelo com ddt~mile+length+weight. Faça uma análise | + | |
- | ## completa do modelo e verifique se há necessidade de modificações. Se | + | |
- | ## sim, proceda e justifique. | + | |
- | + | ||
- | db <- | + | |
- | read.table(" | + | |
- | names(db) <- c(" | + | |
- | str(db) | + | |
## | ## | ||
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