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 | 22/10 Seg |Árvores - Extensões a aplicações. Prof. César Taconeli | |  |  |  | 22/10 Seg |Árvores - Extensões a aplicações. Prof. César Taconeli | |  |  | 
 | 27/10 Seg |De modelos lineares a GAM's: regressão polinomial, função escada, regressão segmentada, splines. Suavização por splines. Primeiras idéias de modelos aditivos generalizados. | |  |[[https://class.stanford.edu/c4x/HumanitiesScience/StatLearning/asset/nonlinear.pdf|Apresentação dos autores de Elements of Statistical Learning]]  |  | 27/10 Seg |De modelos lineares a GAM's: regressão polinomial, função escada, regressão segmentada, splines. Suavização por splines. Primeiras idéias de modelos aditivos generalizados. | |  |[[https://class.stanford.edu/c4x/HumanitiesScience/StatLearning/asset/nonlinear.pdf|Apresentação dos autores de Elements of Statistical Learning]]  | 
 +| 29/10 Qua |Aplicação de conceitos: ajustar os modelos discutidos na última aula aos [[#04/08|dados utilizados]] no início do curso |obter um outro conjunto de dados agora com um número maior de observações para ajustar os modelos. Incluir ao menos uma variável explicativa contínua e outra categórica  | | 
 +| 03/11 |Aplicação dos modelos de regressão suavizada aos dados do curso | |  |  | 
 +| 05/11 |comentários adicionais sobre GAM's (materiais de Bill Venables) | |  |[[#05/11|Ver abaixo]]  | 
 +| 10/11 |Modelos não lineares (Prof. Walmes) | |  |[[#10/11|Ver abaixo]]  | 
 +| 12/11 |atividades em modelos não lineares | |  |[[#12/11|Ver abaixo]]  | 
  
 === 04/08 === === 04/08 ===
Linha 51: Linha 56:
     - Obter expressões e ajustes de regressões segmentadas com mais que dois segmentos     - Obter expressões e ajustes de regressões segmentadas com mais que dois segmentos
     - Obter ajuste de regressão segmentada (2 segmentos) supondo agora que o ponto de quebra é desconhecido. Obter por pelo menos dois diferentes métodos/algoritmos: "perfilhando o valor do ponto que quebra", escrevendo/otimizando função objetivo, ou algum outro.     - Obter ajuste de regressão segmentada (2 segmentos) supondo agora que o ponto de quebra é desconhecido. Obter por pelo menos dois diferentes métodos/algoritmos: "perfilhando o valor do ponto que quebra", escrevendo/otimizando função objetivo, ou algum outro.
-  + 
 +=== 05/11 === 
 +  - {{:disciplinas:ce092-2014-02:08_gams_an_introduction_modified.pdf|Apresentação}} (Bill Venables) 
 +  - {{:disciplinas:ce092-2014-02:s_08_gams_an_introduction.r|Arquivo de comandos}} 
 + 
 +=== 10/11 === 
 +  - [[http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/conest2013/slides.pdf|Slides]] 
 +  - {{:disciplinas:ce092-2014-02:nls.r|arquivo de comandos visto em aula}} 
 +  - **Atividade:** escolher algum(uns) modelo(s) não linear(es) e ajustar aos dados utilizados ao longo do curso 
 + 
 +=== 12/11 === 
 +  - Procurar entre os modelos não lineares disponíveis os slides do prof. Walmes ao menos dois que sejam possíveis de se ajustar para os dados básicos do curso. Proceder os ajustes e comparar (entre eles e com os demais modelos ajustados no curso)  
 +  - Simular dados do modelo de Michaelis-Menten (sem intercepto). Ajustar e comparar os ajustes: (i) do modelo não linear; (ii) do modelo linear com variáveis transformadas. 
 +  - Estudar os exemplos  mostrados [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase30.html#x32-20100030|neste material]]  

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