Diferenças

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 | 04/10 Qui |SIEPE - dia não letivo | |  |
 | 09/10 Qui |Discussão/interpretação do artigo de Singer et. al.  | |[[#09/10|Ver abaixo]]  |
-| 11/10 Qui | | |  |
+| 22/10 Ter |Simulação de dados em modelos de efeitos aleatórios. Modelos para respostas não gaussianas - introdução | |[[#22/10|Ver abaixo]]  |
+| 24/10 Qui |Inferência em GLMM | |[[#24/10|Ver abaixo]]   |
+| 30/10 Ter |Sem aula presencial. Atividade recomendada: discussão em grupo dos exercícios propostos nas últimas aulas | |   |
+| 01/11 Qui |Discussão de exemplo de análise da dados de contagem com efeitos aleatórios (Ex no livro de Faraway). ''glmmPQL()'' e ''glmer()'' | |   |
+| 06/11 Ter |Introdução às árvores.  |Faraway, Cap 16: 16.1 e 16.2 |[[#07/11|Ver abaixo]]     |
+| 08/11 Qui |Um pouco mais sobre árvores. Avaliação do ajuste. Características e limitações do método. Critérios para poda de árvores | |Analisar via árvores dados vistos em alguma outra disciplina (reg/gamlss, ..._   |
+| 13/11 Ter |Ajustando árvores de regressão e classificação. (Prof. Cesar)   |  |[[#13/11|Ver abaixo]]     |
+| 15/11 Qui |Feriado.  | |     |
+| 20/11 Ter |Árvores inferenciais - ctrees (prof. Cesar, continuação)   |  |     |
+| 22/11 Qui |Fundamentos de regressão heterocedástica (estrutural e correção de erros padrão) e regressão quantílica   |  |[[#22/11|Ver abaixo]]      |
+| 27/11 Ter |Prova: modelos de efeitos aleatórios   |  |     |
+| 29/11 Qui |Introdução aos modelos não lineares.  |{{http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/mrnl2013/slides.pdf
+|slides}}\\[[http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/mgest/3reg-nao-linear.html|Exemplo]]  |     |
+| 03/12 Seg |Prova: árvores, modelos heterocedásticos, regressão quantílica, modelos não lineares   |  |     |
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   - {{:disciplinas:ce092-2016-02:codigo.r|Códigos reproduzindo alguns resultados do artigo}} de Singer et. al.
+=== 22/10 ===
+Simular dados para cada uma das situações a seguir. Em cada caso fazer gráficos adequados dos dados simulados. Considerar diferentes cenários na simulação.
+  - Simular dados do modelo para grupos de observações, semelhante utilizado no artigo de Singer et al.
+  - Simular dados do modelo longitudinal com efeito linear no tempo e intercepto aleatório.
+  - Simular dados do modelo longitudinal com efeito linear no tempo e intercepto e inclinação aleatórios.
+=== 24/10 ===
+  - Simular dados para cada uma das situações anteriores porém agora resposta Poisson. Em cada caso fazer gráficos adequados dos dados simulados. Considerar diferentes cenários na simulação.
+  - Ajustar modelos aos dados simulados usando a ''lme4:::lmer()''
+  - Escrever a expressão da verossimilhança para o modelo Poisson con efeito aleatório em grupos de observações (situação 1 das simulações)
+  - **Desafio**: escrever um código para estimar os parêmetros no primeiro caso e comparas suas estimativas com a da ''lme4:::glmer()''
+=== 07/11 ===
+  - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:intro-trees.r |Arquivo de comandos}} visto em aula
+=== 22/11 ===
+  - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:cribari-soares-heterocedasticos.pdf |Artigo}} sobre modelos heterocedásticos
+  - [[http://cran.r-project.org/web/packages/quantreg/vignettes/rq.pdf|Documentação do pacote]]  (excelente texto explicativo)
+  - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:introquant.r |arquivo de comandos}} sobre regressão quantílica visto em aula
+=== 27/11 ===
+  - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:arvores_2018.pdf |Apresentação}}
+  - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:arvores_2018.r |Códigos}}

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