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* Prof. MSc. {{http:// | * Prof. MSc. {{http:// | ||
* Todos do LEG (laboratório de estatística de geoinformação) - UFPR; | * Todos do LEG (laboratório de estatística de geoinformação) - UFPR; | ||
+ | * Evento: 58º RBRAS e 15º SINAPE - Campina Grande - de 22 à 26 de Julho de 2013; | ||
* Local e período: < | * Local e período: < | ||
- | ^ Dia ^ Período ^ Local ^ | + | ^Dia^Período^Local^ |
- | | seg 22/07 | 16:30 - 18:30 (2h) | Ball Room 2 (BR2) | | + | |seg 22/07|16:30 - 18:30 (2h)|Ball Room 2 (BR2)| |
- | | ter 23/07 | 08:00 - 10:00 (2h) | Ball Room 2 (BR2) | | + | |ter 23/07|08:00 - 10:00 (2h)|Ball Room 2 (BR2)| |
- | | qua 24/07 | 14:00 - 16:00 (2h) | Ball Room 1 (BR1) | | + | |qua 24/07|14:00 - 16:00 (2h)|Ball Room 1 (BR1)| |
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- | * Contato: | + | * Contato: |
* Resumo: < | * Resumo: < | ||
Modelos de regressão não linear estabelecem relações apoiadas em considerações teóricas e/ou conhecimento prévio sobre as variáveis de interesse. Essa classe de modelos considera uma função não linear nos parâmetros que por sua vez apresentam interpretação prática. Este curso tem por objetivo apresentar as definições e fundamento da análise de dados por modelos de regressão não linear. O material expõe os aspectos teóricos e práticos pertinentes associado à diversos estudos de caso em que destacam - se a e scolha de funções para ajuste aos dados, métodos de estimação, | Modelos de regressão não linear estabelecem relações apoiadas em considerações teóricas e/ou conhecimento prévio sobre as variáveis de interesse. Essa classe de modelos considera uma função não linear nos parâmetros que por sua vez apresentam interpretação prática. Este curso tem por objetivo apresentar as definições e fundamento da análise de dados por modelos de regressão não linear. O material expõe os aspectos teóricos e práticos pertinentes associado à diversos estudos de caso em que destacam - se a e scolha de funções para ajuste aos dados, métodos de estimação, | ||
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+ | @book{mrnl2013, | ||
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+ | pages = {101}, | ||
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+ | title = {Curso em modelos de regress\~{ã}o n\~{a}o linear}, | ||
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