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CE-092 -- Segundo semestre de 2016
02/08 Ter Informações sobre o curso. Uma discussão sobre algumas possíveis extensões do modelo de regressão: GLM, modelos com respostas transformadas, segmentados, modelos não-lineares. Modelos paramétricos, não paramétricos e semi-paramétricos. Observações não independentes. Cap 1 - Introdução
Livro do Faraway Ver abaixo Ver abaixo
04/08 Qui Discussão da turma sobre os dois exemplos e opções para ajuste de modelos
09/08 Ter Apresentações: Modelos com respostas transformadas (Helds)
11/08 Qui Tópicos adicionais em transformação de variáveis. Predições na escala original. Transformação da média e GLM. Modelos não lineares. Famílias de transformação e perfilhamento de verissimilhança. Ver abaixo
16/08 Ter Apresentações: Modelos de regressão segmentada (Luiz)
18/08 Qui Modelos de regressão segmentada (cont) e splines Ver abaixo
23/08 Ter Apresentações: transformação da média e modelo não linear (Andrey e Renata) Ver abaixo
25/08 Qui Preparação: kernel smoothing e smoothing splines Cap 11: 11.1 e 11.2
30/08 Ter Discussão dos principais aspectos e exemplos de kernel smoothing e smoothing splines
01/09 Qui Complementos ew critérios para comparação entre métodos. Validação cruzada. Relações com árvores de regressão. Idéias gerais sobre GAM - modelos aditivos generalizados
06/09 Ter Preparação - GAM's
08/09 Qui Feriado
13/09 Ter Discussão sobre GAM. Introdução aos modelos de efeitos aleatórios
15/09 Qui Viagem Professor. Estudos e preparação de materiais
20/09 Ter Modelos de efeitos aleatórios. Exemplo de medidas repetidas. Estimação Ver abaixo
22/09 Qui Discussão
27/09 Ter
29/09 Qui Cálculo de verossimilhança em modelos de efeitos aleatórios com respostas gaussianas e não gaussianas. Métodos de integração baseados em: (i) aproximação da integral, (ii) aproximação do integrando e (iii) aproximação por simulação
04/10 Ter dia não letivo - Semana Integrada de Ensino, Pesquisa e Extensão
06/10 Qui
11/10 Ter
13/10 Qui
18/10 Ter
29/10 Qui Interrupção aulas - eleições
01/11 Ter Apresentação árvores I Conrado, Lucas e Fabíola
03/11 Qui Apresentação árvores II Conrado, Lucas e Fabíola
08/11 Ter Apresentação regressão heterocedástica I Karel e Vinícius
10/11 Qui Apresentação regressão heterocedástica II Karel e Vinícius
15/11 Ter Feriado
17/11 Qui Viagem do Prof. - preparação as apresentações
22/11 Ter Regressão quantílica - I Karen, Wagner e Luis
PS: procure utilizar funções do R e tb escrever suas próprias funções para estimar os modelos.
Ainda com os dados a atividade anterior:
ajuste modelos com transformação de média (GLM) (glm())
ajusta modelos não lineares (nls())
comparar os modelos (anteriores e os agora definidos)
Arquivo de comandos - segmentada/splines
Fazer atividades sugeridas em aula
Buscar outro(s) dado(s) para aplicação dos modelos vistos até aqui. Em particular para reg segmentada e splines busque um conjunto de dados que não possua comportamento monotônico.
Aqui vai mais um conjunto de dados simulado
set.seed(1029)
sim01 <- data.frame(x = c(1:10, 13:22), y = numeric(20))
sim01$y[1:10] <- 20:11 + rnorm(10, 0, 1.5)
sim01$y[11:20] <- seq(11, 15, len=10) + rnorm(10, 0, 1.5)
with(sim01, plot(x,y))
Dados de Singer et. al.
Exemplo de códigos com uma análise similar Estudar o códiugo e adaptar para análise dos dados do artigo. Interpretar os resultados e extrair resumos interessantes da análise.
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