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 | 08/10 Qui |GLM's, GAMs e GLMM's |[[http://fish.gov.au/reports/Documents/Venables_and_Dichmont_2004.pdf|Artigo para leitura e discussão]] |{{:disciplinas:ce092-2015-02:bill-dichmont.pdf|Comentários sobre artigo}} |{{:disciplinas:ce092-2015-02:review.pdf|}} | | 08/10 Qui |GLM's, GAMs e GLMM's |[[http://fish.gov.au/reports/Documents/Venables_and_Dichmont_2004.pdf|Artigo para leitura e discussão]] |{{:disciplinas:ce092-2015-02:bill-dichmont.pdf|Comentários sobre artigo}} |{{:disciplinas:ce092-2015-02:review.pdf|}} |
 | 13/10 Ter |Modelos GLMM - inferência e métodos de integração (quadratura, Laplace e Monte Carlo). Discussão do artigo de Venables e Dichmont | [[#13/10|Ver abaixo]] | | | 13/10 Ter |Modelos GLMM - inferência e métodos de integração (quadratura, Laplace e Monte Carlo). Discussão do artigo de Venables e Dichmont | [[#13/10|Ver abaixo]] | |
-| 15/10 Ter |Programação de algorítmos para inferência em um GLMM simples com diferentes estratégias de integração  | | |+| 15/10 Qui |Programação de algorítmos para inferência em um GLMM simples com diferentes estratégias de integração  | | | 
 +| 20/10 Ter |Métodos de quadratura e Monte Carlo  | | | 
 +| 22/10 Qui |revisão de inferência para GLMM e preparação do método de Laplace  | | | 
 +| 27/10 Ter |Verossimilhança para GLMM com integração de Laplace: revisão de fundamentos e implementação  | [[#27/10|Ver abaixo]] | | 
 +| 29/10 Qui |Modelos mistos na prática: preparação de exemplos de ajustes  | | | 
 +| 03/11 Ter |  | | | 
 +| 05/11 Qui |  | | | 
 +| 10/11 Ter |  | | | 
 +| 12/11 Qui |  | | | 
 +| 17/11 Ter |  | | | 
 +| 19/11 Qui |  | | | 
 +| 24/11 Ter |Árvores de regressão e classificação - fundamentos  | | | 
 +| 26/11 Qui |Estudos  | | | 
 +| 01/12 Ter |Exemplos de análises de árvores  | | | 
 +| 03/12 Qui |Ex Leonardo e Tópicos adicionais em árvores (Prof. César)  | | | 
 +| 08/12 Ter |Introdução aos modelos heterocedásticos  | |[[http://www.scielo.br/pdf/rbe/v57n2/a01v57n2.pdf|Artigo para leitura e discussão]] | 
 +| 10/12 Qui |Discussão do artigo de Cribari-Neto & Soares | | | 
 +| 15/12 Ter |  | | | 
 +| 17/12 Qui |  | | |
  
  
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 === 13/10 === === 13/10 ===
-  - Simular dados de um modelo Poisson com efeito aleatório:  +  - Estimação analítica de alguns GLMM: mostre os resultados para os modelos Poisson-Gamma, Beta-Binomial e Normal discutidos em aula. 
-<latex> +  - Estimação numérica de um GLMM 
-Y_{ij} \sim {\rm P}(\lambda_i) +    - Simular dados de um modelo Poisson com efeito aleatório: \\ <latex> 
-</latex>+Y_{ij} \sim {\rm P}(\lambda_i) \\ \log(\lambda_i) = \mu + b_i \\ b_i \sim {\rm N}(0, \sigma^2)</latex> 
 +    - Escrever  algorítmos utilizando diferentes métodos de integração para estimar o modelo 
 + 
 +=== 27/10 === 
 +  - Aproximar pdf's pela Normal (sugestão Gamma, mas vejam ouras tb) 
 +  - Implementar a aproximação de Laplace para ajuste de GLMM 
 +    - Sugestão: implementar para GLMM com distribuição de Poisson e intercepto aleatório.
  

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