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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/30 18:50] – walmesdisciplinas:ce071-2014-01 [2014/06/17 14:46] (atual) – walmes
Linha 1: Linha 1:
 ====== CE-071: Análise de Regressão Linear ====== ====== 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|}} {{ http://www.visualreporting.dk/en/images/r-project-consultant.png?480|}}
Linha 20: Linha 27:
 {{url>http://www.leg.ufpr.br/~walmes/ensino/ce071-2014-01/ 800px, 600px center}} {{url>http://www.leg.ufpr.br/~walmes/ensino/ce071-2014-01/ 800px, 600px center}}
  
-==== 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 96: Linha 103:
     * Variáveis categóricas no modelo de regressão;     * Variáveis categóricas no modelo de regressão;
     * Estudo das interações.     * Estudo das interações.
-  - 30/04 +  - 07/05: 
-  - 05/05 +    * Introdução aos modelos de regressão não linear; 
-  - 07/05 +    * Aspectos motivacionais práticos e diferenças para o modelo linear; 
-  - 12/05 +    * Especificação, ajuste, diagnóstico e interpretação. 
-  - 14/05 +  - 12/05: 
-  - 19/05 +    * Regiões de confiança em modelos de regressão; 
-  - 21/05 +    * Relações entre a região de confiança e a matriz de covariância dos parâmetros; 
-  - 26/05 +    * Tipos de testes: razão de verossimilhanças e Wald; 
-  - 28/05 +    * Tipos de intervalo de confiança: baseados na verossilhança e de Wald. 
-  - 02/06 +  - 14/05: 
-  - 04/06 +    * Teste de hipótese; 
-  - 09/06 +    * Bandas de confiança; 
-  - 11/06 +    * Medidas de diagnóstico. 
-  - 16/06 +  - 19/05: 
-  - 18/06 +    * Ajuste de modelos não lineares com variáveis independentes categórias. 
-  - 23/06 +  - 21/05: 
-  - 25/06+    * Comparação de modelos não lineares; 
 +    * Parametrizações. 
 +  - 02/06: 
 +    * Apresentação de seminários. 
 +  - 04/06: 
 +    * Apresentação de seminários. 
 +*/
  
 ==== Links úteis ==== ==== Links úteis ====
Linha 247: Linha 260:
 </latex> </latex>
  
-<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; 
 +  * 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: 12/05/2014 até às 23h59;
  
 +<code R>
 ##----------------------------------------------------------------------------- ##-----------------------------------------------------------------------------
-## Lendo dados sobre os joagadores da liga européia de futebol. +str(twins)     ## 6.4.  Eduardo. 
- +str(BGSall)    ## 6.6.  Michele. 
-da <- +str(cathedral) ## 6.10. Paula. 
-    read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/euro_football_players.txt", +str(salary)    ## 6.13. Cintia. 
-               header=TRUE, sep="\t", quote="", encoding="utf-8") +str(mile)      ## 6.18. Gustavo.
-str(da) +
- +
-da <- subset(da, select=c("pos","kg","cm")) +
- +
-da$gk <- ifelse(da$pos=="GK", 1, -1) +
-da$gk[grep("^M\\(?.?\\)?$", da$pos)] <- 0 +
- +
-da <- subset(da, gk>=0) +
-str(da) +
- +
-names(da)[2:3] <- c("peso","altura") +
-table(da$gk) +
- +
-xyplot(peso~altura|gk, data=da) +
- +
-##----------------------------------------------------------------------------- +
-## Preço dos carros em função da categoria (simples, sedan ou cross). +
- +
-db <- +
-    read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/hb20_venda_webmotors_280314.txt", +
-               header=TRUE, sep="\t") +
-str(db) +
- +
-db <- subset(db, select=c("carro","km","preco")) +
-db <- transform(db, km=km/1000, preco=preco/1000) +
- +
-xyplot(preco~km|carro, data=db) +
- +
-##----------------------------------------------------------------------------- +
- +
-require(alr3) +
- +
-str(sleep1) +
-str(ais) +
-str(twins)     ## 6.4. +
-str(BGSall)    ## 6.6. +
-str(cathedral) ## 6.10. +
-str(salary)    ## 6.13. +
-str(mile)      ## 6.18. +
 ##----------------------------------------------------------------------------- ##-----------------------------------------------------------------------------
 </code> </code>

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