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| disciplinas:ce092-2016-02:historico [2016/08/15 15:35] – paulojus | disciplinas:ce092-2016-02:historico [2016/11/22 22:09] (atual) – paulojus | ||
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| Linha 17: | Linha 17: | ||
| | 02/08 Ter |Informações sobre o curso. Uma discussão sobre algumas possíveis extensões do modelo de regressão: GLM, modelos com respostas transformadas, | | 02/08 Ter |Informações sobre o curso. Uma discussão sobre algumas possíveis extensões do modelo de regressão: GLM, modelos com respostas transformadas, | ||
| | 04/08 Qui |Discussão da turma sobre os dois exemplos e opções para ajuste de modelos | | | | | | 04/08 Qui |Discussão da turma sobre os dois exemplos e opções para ajuste de modelos | | | | | ||
| - | | 09/08 Ter |Apresentações: | + | | 09/08 Ter |Apresentações: |
| | 11/08 Qui |Tópicos adicionais em transformação de variáveis. Predições na escala original. Transformação da média e GLM. Modelos não lineares. Famílias de transformação e perfilhamento de verissimilhança. | | |[[# | | 11/08 Qui |Tópicos adicionais em transformação de variáveis. Predições na escala original. Transformação da média e GLM. Modelos não lineares. Famílias de transformação e perfilhamento de verissimilhança. | | |[[# | ||
| - | | 16/08 Qui |Apresentações: | + | | 16/08 Ter |Apresentações: |
| + | | 18/08 Qui |Modelos de regressão segmentada (cont) e splines | ||
| + | | 23/08 Ter |Apresentações: | ||
| + | | 25/08 Qui |Preparação: | ||
| + | | 30/08 Ter |Discussão dos principais aspectos e exemplos de **kernel smoothing** e **smoothing splines** | | | | | ||
| + | | 01/09 Qui |Complementos ew critérios para comparação entre métodos. Validação cruzada. Relações com árvores de regressão. Idéias gerais sobre GAM - modelos aditivos generalizados | | | | | ||
| + | | 06/09 Ter |Preparação - GAM's | | | | | ||
| + | | 08/09 Qui |Feriado | | | | | ||
| + | | 13/09 Ter |Discussão sobre GAM. Introdução aos modelos de efeitos aleatórios | | | | | ||
| + | | 15/09 Qui |Viagem Professor. Estudos e preparação de materiais | | | | | ||
| + | | 20/09 Ter |Modelos de efeitos aleatórios. Exemplo de medidas repetidas. Estimação | | |[[# | ||
| + | | 22/09 Qui |Discussão | ||
| + | | 27/09 Ter | | | | | ||
| + | | 29/09 Qui |Cálculo de verossimilhança em modelos de efeitos aleatórios com respostas gaussianas e não gaussianas. Métodos de integração baseados em: (i) aproximação da integral, (ii) aproximação do integrando e (iii) aproximação por simulação | ||
| + | | 04/10 Ter |dia não letivo - Semana Integrada de Ensino, Pesquisa e Extensão | ||
| + | | 06/10 Qui | | | | | ||
| + | | 11/10 Ter | | | | | ||
| + | | 13/10 Qui | | | | | ||
| + | | 18/10 Ter | | | | | ||
| + | | 20/10 Qui | | | | | ||
| + | | 27/10 Ter | | | | | ||
| + | | 29/10 Qui |Interrupção aulas - eleições | ||
| + | | 01/11 Ter |Apresentação árvores I |Conrado, Lucas e Fabíola | | | ||
| + | | 03/11 Qui |Apresentação árvores II |Conrado, Lucas e Fabíola | | | ||
| + | | 08/11 Ter |Apresentação regressão heterocedástica I |Karel e Vinícius | | | ||
| + | | 10/11 Qui |Apresentação regressão heterocedástica II |Karel e Vinícius | | | ||
| + | | 15/11 Ter |Feriado | ||
| + | | 17/11 Qui |Viagem do Prof. - preparação as apresentações | ||
| + | | 22/11 Ter |Regressão quantílica - I |Karen, Wagner e Luis | | | ||
| === 02/08 === | === 02/08 === | ||
| Linha 39: | Linha 68: | ||
| === 11/08 === | === 11/08 === | ||
| * **Atividades** | * **Atividades** | ||
| - | - Ainda com os dados a atividfade | + | - Ainda com os dados a atividade |
| - ajuste modelos com transformação de média (GLM) (//glm()//) | - ajuste modelos com transformação de média (GLM) (//glm()//) | ||
| - ajusta modelos não lineares (// | - ajusta modelos não lineares (// | ||
| - comparar os modelos (anteriores e os agora definidos) | - comparar os modelos (anteriores e os agora definidos) | ||
| + | * {{: | ||
| + | |||
| + | === 18/08 === | ||
| + | * {{: | ||
| + | |||
| + | === 23/08 === | ||
| + | * Fazer atividades sugeridas em aula | ||
| + | * Buscar outro(s) dado(s) para aplicação dos modelos vistos até aqui. Em particular para reg segmentada e splines busque um conjunto de dados que não possua comportamento monotônico. | ||
| + | * Aqui vai mais um conjunto de dados simulado< | ||
| + | set.seed(1029) | ||
| + | sim01 <- data.frame(x = c(1:10, 13:22), y = numeric(20)) | ||
| + | sim01$y[1: | ||
| + | sim01$y[11: | ||
| + | with(sim01, plot(x,y)) | ||
| + | </ | ||
| + | |||
| + | === 20/09 === | ||
| + | - Dados de Singer et. al. \\ | ||
| + | Julio M. Singer, Carmen Diva Saldiva de André, Clóvis de Araújo Peres\\ **Confiabilidade e Precisão na Estimação de Médias**\\ [[http:// | ||
| + | |||
| + | < | ||
| + | Local Concentra | ||
| + | 1 | ||
| + | 1 | ||
| + | 1 | ||
| + | 1 | ||
| + | 2 68,0 | ||
| + | 2 66,4 | ||
| + | 2 70,3 | ||
| + | 2 71,1 | ||
| + | 3 | ||
| + | 3 | ||
| + | 3 128,4 | ||
| + | 3 118,1 | ||
| + | 4 153,9 | ||
| + | 4 149,1 | ||
| + | 4 147,5 | ||
| + | 4 103,8 | ||
| + | 5 83,9 | ||
| + | 5 101,4 | ||
| + | 5 117,3 | ||
| + | 5 114,1 | ||
| + | </ | ||
| + | * {{: | ||
| + | * [[http:// | ||
| + | |||
