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--- disciplinas:lce5715-2016 [2016/08/12 11:57] – paulojus
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     * Horário: Sextas, 8:00 às 12:00
   - **Datas especiais:** <WRAP>
-| 12/08 | | |??/12 |
+| 12/08/2016 |24/11/2016	 |
-|Início das aulas |  |  |Último dia de aula  |
+|Início das aulas  |Último dia de aula  |
 </WRAP>
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     - [[http://www.r-project.org|The R project for Statistical Computing]]: página do programa **R**
     - [[http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/|Um material sobre o uso do R]]
-    - pacotes do **R**: [[http://www.leg.ufpr.br/geoR|geoR]] e [[http://www.leg.ufpr.br/geoRglm|geoRglm]]
   * Recursos auxiliares
+    - [[http://www.math.ilstu.edu/dhkim/Rstuff/Rtutor.html|Uma página interessante]] com uma introdução ao R
+    - [[http://www.rstudio.org|R-Studio]] um ambiente para facilitar uso do R
+    - [[software:rbr|R-br]] é a lista de discussão em português sobre o uso do R
+  * **Programas para matemática simbólica**
+    - [[http://www.wolframalpha.com/|Wolfram alpha]]
+    - [[http://maxima.sourceforge.net/|Maxima]] (e interface [[http://andrejv.github.com/wxmaxima/|wxmaxima]])
+      * [[http://maxima.sourceforge.net/docs/manual/pt/maxima.html|Manual em português]]
+      * [[http://www.youtube.com/profile?user=matematicadigital&view=videos|Vídeos]]
+    - [[http://axiom.axiom-developer.org/|Axiom]]
+    - [[http://sympy.org/|Sympy]]
+      * [[http://code.google.com/p/rsympy/|Interface do R]] com o Sympy
+      * [[http://cran.r-project.org/web/packages/rSymPy/rSymPy.pdf|Manual do R-Sympy]]
+    - [[http://yacas.sourceforge.net|Yacas]]
 ===== Histórico das aulas =====
+^Dia ^Conteúdo ^Materiais ^Comentário ^Atividades ^
+|12/08 |Apresentação do curso, professores e participantes. Introdução ao uso do programa R |{{:disciplinas:lce5715-2016:aula1.r|Comandos do R}} |Profa Roseli, Paulinho remoto | |
+| | | | | |
+| | | | | |
+| | | | | |
+|16/09 |Inferência com verossimilhança |{{:disciplinas:lce5715-2016:01-02-apresentacao-verossimilhanca.pdf|Slides do curso}}  |Cap 1 e 2 do livreto |[[#16/09]] |
+|07/10 |Inferência com dois (ou mais) parâmetros e modelos de regressão|{{:disciplinas:lce5715-2016:03-apresentacao-regressao.pdf|Slides do curso}} |Cap 3 e 4 do livreto |[[#08/10]] |
+| | | | | |
+|18/11 |Modelos de efeitos Aleatórios |{{:disciplinas:lce5715-2016:04-apresentacao-mistos.pdf|Slides do curso}} |Cap 4 do livreto |[[#18/11]] |
+=== 16/09 ===
+  * Considere a distribuição exponencial
+    * Simular um conjunto de (15) dados
+    * Obter gráficos de verossimilhança, log-verossimilhança, verossimilhança relativa e função deviance **para as 2 parametrizações** usuais da exponencial
+    * Obter em cada caso IC's
+      * assintóticos para parametrição usada
+      * assintóticos de uma transformação transformados diretamente para outra
+      * assintóticos de uma transformação transformados  (método delta) para outra
+      * por corte na função deviance (ou alguma outra)
+      * por corte na função deviance (ou alguma outra) e diretamente transformado para outra parametrização
+    * Fixar um valor arbitrátio e fazer testes da razão de verossimilhança, Wald e score
+  * Repetir problema anterior para outras distribuições (Poisson, Beta, Gamma etc). No caso de distribuição de 2 parâmetros, fixar um deles e fazer inferência sobre o outro.
+  * Verificar como foram feitos os cálculos de relação entre os "pontos de corte" para definição de intervalos baseados em verossimilhança mostrados na tabela do texto/slides do curso
+  * Alguns scripts:
+    * {{:disciplinas:lce5715-2016:binom.r|binomial}} (introdução)
+    * {{:disciplinas:lce5715-2016:binomvero.r|binomial}} (análises)
+    * {{:disciplinas:lce5715-2016:exponencial.r|exponencial}}
+=== 08/10 ===
+  - scripts mostrados em aula
+    - {{:disciplinas:lce5715-2016:poisson.r|Poisson}}
+    - {{:disciplinas:lce5715-2016:pplik.r|Processo Pntual}}
+    - {{:disciplinas:lce5715-2016:ar1.r|AR1}}
+=== 18/11 ===
+  - Simular dados do processo de Poisson homogêneo e não homogêneo e escrever e rodar funções de verossimilhança ppara estimar parâmetros
+  - Fazer passo a passo o modelo de regressão com efeitos eleatórios gaussiana, derivando a expressão da verossimilhança (marginal/integrada):
+    - no modelo de regressão simples com intercepto aleatório
+    - no modelo mmais geral (estrutura matricial <latex>g(\mu) = X\beta + Zb</latex>
+  - Script do {{:disciplinas:lce5715-2016:poisson.r|exemplo Poisson visto em aula}}
+    - extender o modelo do script para estrutura de regressão linear simples na média
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