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Linha 25: Linha 25:
 | 23/01 | PA-03 |Modelagem estatística: de LM's a GLM' |    |  | | | |   | 23/01 | PA-03 |Modelagem estatística: de LM's a GLM' |    |  | | | |  
 | 25/01 | PA-03 |Comparando modelos e estratégias de modelagem em determinados problemas - em quais aspectos os modelos são diferentes? Modelos lineares, linearizáveis, não lineares, normais e não normais. Avaliação e comparação de ajustes de modelos.  |    |  | | | |   | 25/01 | PA-03 |Comparando modelos e estratégias de modelagem em determinados problemas - em quais aspectos os modelos são diferentes? Modelos lineares, linearizáveis, não lineares, normais e não normais. Avaliação e comparação de ajustes de modelos.  |    |  | | | |  
-| 30/01 | LABEST (VER ABAIXO) |Exemplos de problemas sob a forma de GLM' |    |  | | | |   +| 30/01 | LABEST |Exemplos de problemas sob a forma de GLM's  (VER ABAIXO) |    |  | | | |   
-| 01/02 | LABEST (VER ABAIXO) |Interpretações de resultados das análises      |  | | | |   +| 01/02 | LABEST  |Interpretações de resultados das análises (VER ABAIXO)   |    |  | | | |   
-| 06/02 | PA-03 (VER ABAIXO)|Testes de hipótese em GLM e tipos de resíduos, com ênfase em de Pearson e de Deviance  |    |  | | | |   +| 06/02 | PA-03 |Testes de hipótese em GLM e tipos de resíduos, com ênfase em de Pearson e de Deviance  (VER ABAIXO)|    |  | | | |   
-| 15/02 | LABEST Análise de tabelas de contingência. Distribuições e modelos alternativos e equivalências em análise  via GLM|  |    |  | | | |   +| 15/02 | LABEST Análise de tabelas de contingência. Distribuições e modelos alternativos e equivalências em análise  via GLM|  |    |  | | | |   
-| 20/02 |atividades de estudo (ver abaixo)     |  | | | |   +| 20/02 |atividades de estudo |(ver abaixo)  |    |  | | | |   
-| 22/02 |atividades de estudo (ver abaixo)     |  | | | |   +| 22/02 |atividades de estudo |(ver abaixo)  |    |  | | | |   
-| 27/02 |PA-03Outros GLM's - estendendo GLM usuais - modelos com dispersão, modelagem de média e variância, quasi verosimilhança, superdispersão e efeitos eleatórios|     |  | | | |   +| 27/02 |PA-03 Outros GLM's - estendendo GLM usuais - modelos com dispersão, modelagem de média e variância, quasi verosimilhança, superdispersão e efeitos aleatórios     |  | | | |   
-| 01/03 | LABEST exemplos de "outros" GLM's. Ex: Escolha da modelo, modelo binomial negativo e quasipoisson (ver abaixo)|  |    |  | | | |  +| 01/03 | LABEST |exemplos de "outros" GLM's. Ex: Escolha da modelo, modelo binomial negativo e quasipoisson (ver abaixo) |    |  | | | |  
  
  
Linha 359: Linha 359:
     - Mostrar como obter os intervalos de predição     - Mostrar como obter os intervalos de predição
     - Verificar os resultados com os retornados pela função ''predict()'' do R     - Verificar os resultados com os retornados pela função ''predict()'' do R
-    - **Algumas sugestões**+    - Algumas sugestões:
       - como calcular os valores da curva de valores ajustados nos exemplos da //creatinina vs infarto// e no de "novos casos de AIDS na Bélgica". Ainda neste exemplo, como estimar a dose associada a uma certa probabilidade fixada de morte?       - como calcular os valores da curva de valores ajustados nos exemplos da //creatinina vs infarto// e no de "novos casos de AIDS na Bélgica". Ainda neste exemplo, como estimar a dose associada a uma certa probabilidade fixada de morte?
-      - como calcular as contagens esperadas no exemplo de //crença vc sexo?+      - como calcular as contagens esperadas no exemplo de //crença vc sexo// ? 
  
 === 01/03 === === 01/03 ===
 +Comandos do exemplo discutido em aula
 <code R> <code R>
 ## carregando o conjunto de dados DHF99 do pacote epicalc ## carregando o conjunto de dados DHF99 do pacote epicalc
Linha 409: Linha 411:
 summary(glm2BN) summary(glm2BN)
 ## 3. Modelo quasipoisson ## 3. Modelo quasipoisson
-glm2Q <- glm(containers ~ viltype + education, data=DHF99, family=quasipoisson)+glm2Q <- 
 + glm(containers ~ viltype + education, data=DHF99, family=quasipoisson)
 ## comparando os coeficientes e erros padrão ## comparando os coeficientes e erros padrão
 summary(glm2) summary(glm2)
Linha 420: Linha 423:
 plot(glm2BN) plot(glm2BN)
 ## ##
-## As análises poderiam prosseguir +## As análises poderiam prosseguir de diversas formas. Alguns exemplos:
 ## - avaliando ainda outros modelos como por exemplo inflacionados de de zeros, hurdle . ## - avaliando ainda outros modelos como por exemplo inflacionados de de zeros, hurdle .
 ## - verificando a relevância das covariáveis (e.g education) ## - verificando a relevância das covariáveis (e.g education)

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