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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/02/11 13:52]
walmes
disciplinas:ce071-2014-01 [2014/03/19 09:57]
walmes
Linha 27: Linha 27:
     * Introdução à regressão linear;     * Introdução à regressão linear;
     * Panorama do conteúdo previsto.     * Panorama do conteúdo previsto.
-  - 12/02 +  - 12/02
-  - 17/02 +    * Análise gráfica exploratória visando aplicação de regressão. 
-  - 19/02 +  - 17/02
-  - 24/02 +    * Representação matricial;​ 
-  - 26/02 +    * Interpretação geométrica;​ 
-  - 03/03 +    * Estimação pelo método dos mínimos quadrados. 
-  05/03 +  - 19/02
-  - 10/03 +    * Métodos numéricos considerados na estimação:​ decomposição QR e de Cholesky. 
-  - 12/03 +  - 24/02
-  - 17/03+    * Estimação baseada na verossimilhança. 
 +  - 26/02: 
 +    * Esperança e variância dos estimadores;​ 
 +    * Teorema de Gauss-Markov; 
 +    * Análise de variância. 
 +  - 10/03
 +    * Regressão linear múltipla, resultados representados matricialmente;​ 
 +    * Quadro de análise de variância; 
 +  - 12/03
 +    * Propriedades distribucionais dos estimadores;​ 
 +    * Teste F de uma função linear para inferência sobre \beta; 
 +    * Teste F do quadro de análise de variância. 
 +  - 17/03
 +    * Teste de hipótese para \beta e subconjuntos de \beta; 
 +    * Teste da soma de quadrados extra; 
 +    * Intervalos de confiança para \beta_j e funções lineares de \beta; 
 +    * Intervalos de confiança para o valor predito e para observação futura.
   - 19/03   - 19/03
   - 24/03   - 24/03
Linha 69: Linha 85:
 ===== Avaliações ====== ===== Avaliações ======
  
 +=== Trabalho 1 ===
 +
 +  * Função para estimação de beta a partir de X e y. Implementar o método de estimação literal, decomposição de Cholesky e decomposição QR.
 +  * Função para calcular o quadro de análise de variância.
 +  * Função para tabela de estimativas com erro-padrão e IC.
 +  * Função para quadro de anova particionado.
 +  * Função para calcular o valor predito com IC.
 +
 +<code R>
 +## Estima o vetor de parâmetros \beta
 +mycoef <- function(X, y, method){
 +...
 +}
 +
 +## Retorna o quadro de análise de variância corrigido para a média
 +myanova <- function(X, y){
 +...
 +}
 +
 +## Retorna a tabela com erros padrões, t-valor, p-valor e IC para \betas
 +mycoeftable <- function(X, y, conf=0.95){
 +...
 +}
 +
 +## Retorna o quadro de análise de variância particionado para X1
 +myanovapart <- function(X, y, X1){
 +...
 +}
 +
 +## Retorna o valor predito com IC
 +mypredict <- function(x0,​ betas, vcov, conf){
 +...
 +}
 +</​code>​

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