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| disciplinas:ce225-2012-02 [2013/01/23 17:44] – paulojus | disciplinas:ce225-2012-02 [2013/03/19 18:38] (atual) – paulojus | ||
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| Linha 11: | Linha 11: | ||
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| * Calendário completo: [[http:// | * Calendário completo: [[http:// | ||
| - | - **Avaliações: | + | - **Avaliações: |
| * 1ª: **05/ | * 1ª: **05/ | ||
| * 2ª: **21/ | * 2ª: **21/ | ||
| - | * 3ª: **11/ | + | * 3ª: **08/ |
| - | * Prova Final: **20/ | + | * Prova Final: **20/ |
| + | * **[[http:// | ||
| + | /* [[http:// | ||
| - **exercicios** | - **exercicios** | ||
| - | - Lista 1 (para dia 05/12) | + | - [[disciplinas: |
| - | * Considere o modelo de regressão linear: | + | - [[disciplinas:ce225-2012-02:listas# |
| - | * encontre as estimativas dos coeficientes de regressão considerando estimação por máxima verossimilhança | + | - [[disciplinas:ce225-2012-02:listas# |
| - | * encontre a variância assintótica desses estimadores | + | |
| - | * elabore um teste baseado nesses resultados para testar se cada coeficiente é igual a zero | + | |
| - | * Coloque as distribuições: Normal, gamma, binomial e Poisson na família exponencial. Defina também, esperança, variância, sua função escore e função de ligação canônica. | + | |
| - | * Proponha um modelo de regressão e encontre E(Y_i|eta_i) considerando as seguintes distribuições para Y | + | |
| - | * Normal com ligação canônica | + | |
| - | * Gamma com ligação canônica | + | |
| - | * Gamma com ligação log | + | |
| - | * Poisson com ligação canônica | + | |
| - | * Poisson com ligação identidade | + | |
| - | * Bernoulli com ligação canônica | + | |
| - | * Dê a interpretação dos coeficientes de cada modelo acima | + | |
| - | - Lista 2 (para dia 21/12) | + | |
| - | * Considere o modelo de regressão linear generalizado e obtenha: | + | |
| - | * função escore de beta | + | |
| - | * a matriz de informação de fisher de beta | + | |
| - | * as equações do algoritmo iterativo IWLS para estimar beta | + | |
| - | * Encontre W_{i,i} e u_i na k-esima iteração do algoritmo IWLS considerando os seguintes MLG: | + | |
| - | * Normal com ligação canônica | + | |
| - | * Normal com ligação log | + | |
| - | * Gamma com ligação canônica | + | |
| - | * Gamma com ligação log | + | |
| - | * Poisson com ligação canônica | + | |
| - | * Poisson com ligação identidade | + | |
| - | * Bernoulli com ligação canônica | + | |
| - | * Use as equações encontradas nos ítens anteriores, considere que x é uma covariável cujos valores são: 11 14 14 14 15 17 18 21 23 23 24 25 28 28 29 considere também que y é a variável de interesse cujos valores são: 2 8 5 1 1 3 4 4 6 4 7 4 7 8 8 e estime um modelo de regressão considerando as seguintes distribuições e ligações | + | |
| - | * Gamma com ligação canônica | + | |
| - | * Gamma com ligação log | + | |
| - | * Poisson com ligação canônica | + | |
| - | * Poisson com ligação identidade | + | |
| - | * Normal com ligação log | + | |
| - **Horários** de atendimento do professor : segundas 19hs (ou marcada). LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação), | - **Horários** de atendimento do professor : segundas 19hs (ou marcada). LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação), | ||
