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Diferenças
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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/07 18:39] walmes |
disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/23 20:41] walmes |
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Linha 64: | Linha 64: | ||
* Estudo sobre o preço de veículos em função da quilometragem e tipo de câmbio; | * Estudo sobre o preço de veículos em função da quilometragem e tipo de câmbio; | ||
* Especificação e testes de hipóteses entre modelos aninhados. | * Especificação e testes de hipóteses entre modelos aninhados. | ||
- | - 31/03 | + | - 31/03: |
- | - 02/04 | + | * Ajuste do modelo e previsão de valores; |
- | - 07/04 | + | * Intervalos de confiança e intervalos de predição. |
- | - 09/04 | + | - 02/04: |
- | - 14/04 | + | * Análise dos pressupostos do modelo; |
- | - 16/04 | + | * Medidas de influência; |
- | - 21/04 | + | * Tipos de resíduos (crus, padronizados, studentizados); |
- | - 23/04 | + | * DFfits, DFbetas e distância de Cook; |
+ | - 07/04: | ||
+ | * Análise dos resíduos e medidas de influência; | ||
+ | * Prática de regressão linear múltipla com o R; | ||
+ | * Estudo sobre o preço de relógios antigos; | ||
+ | * Estudo sobre o salário de trabalhadores sociais. | ||
+ | - 09/04: | ||
+ | * Medidas de colinearidade; | ||
+ | * Fator de inflação da variância. | ||
+ | - 14/04: | ||
+ | * Polinômios ortogonais; | ||
+ | * Centralização das variáveis; | ||
+ | * Prática de regressão linear múltipla com o R; | ||
+ | * Estudo sobre nível de ddt em peixes; | ||
+ | * Estudo sobre o gasto em consumo de alimentos por família. | ||
+ | - 16/04: | ||
+ | * Seleção de variáveis; | ||
+ | * Seleção forward, backwad e stepwise baseados em critérios de informação (AIC e BIC); | ||
+ | - 23/04: | ||
+ | * Prática de regressão linear múltipla com o R; | ||
+ | * Estudo sobre a qualidade de vinhos; | ||
+ | * Estudo sobre o salario de executivos. | ||
- 28/04 | - 28/04 | ||
- 30/04 | - 30/04 | ||
Linha 149: | Linha 170: | ||
* Fazer estudo de simulação para estudar a distribuição amostral dos estimadores e das estatísticas do testes. | * Fazer estudo de simulação para estudar a distribuição amostral dos estimadores e das estatísticas do testes. | ||
- | * Verificar que E(\hat\beta) = \beta, var(\hat\beta) = \sigma^2(X'X)^{-1}, e que \hat\betas têm distribuição Normal. | + | * Verificar que <latex>E(\hat\beta) = \beta</latex>, <latex>var(\hat\beta) = \sigma^2(X'X)^{-1}</latex>, e que <latex>\hat\betas</latex> têm distribuição Normal. |
- | * Verificar que E(\hat\sigma^2) = \sigma^2 e que (n-p)*\hat\sigma/\sigma têm distribuição qui-quadrado. | + | * Verificar que <latex>E(\hat\sigma^2) = \sigma^2</latex> e que <latex>(n-p)*\hat\sigma/\sigma<\latex> têm distribuição qui-quadrado. |
- | * Verificar que F = (A\hat\beta-m)'[A(X'X)^{-1}A']^{-1}(A\hat\beta-m)/(r QMRes) têm distribuição F sob H0 que A\betas = m. | + | * Verificar que <latex>F = (A\hat\beta-m)'[A(X'X)^{-1}A']^{-1}(A\hat\beta-m)/(r QMRes)</latex> têm distribuição F sob H0 que <latex>A\betas = m</latex>. |
* Estudar a distribuição da estatística F = QMReg/QMres e comparar com o F anterior. | * Estudar a distribuição da estatística F = QMReg/QMres e comparar com o F anterior. | ||
* Entregar código impresso com gráficos e tabelas que sobre os resultados solicitados no dia 24/03/14. | * Entregar código impresso com gráficos e tabelas que sobre os resultados solicitados no dia 24/03/14. | ||
Linha 173: | Linha 194: | ||
* DFfits, DFbetas; | * DFfits, DFbetas; | ||
* As funções devem receber como argumentos as matrizes X e y e retornas as respectivas medidas; | * As funções devem receber como argumentos as matrizes X e y e retornas as respectivas medidas; | ||
+ | |||
+ | * Alavancagem | ||
+ | <latex> | ||
+ | h_i = H_{ii}\\ | ||
+ | h = \text{diag}(H) = \text{diag}(X(X^\top X)^{-1}X^\top)\\ | ||
+ | </latex> | ||
* Resíduos crus | * Resíduos crus | ||
<latex> | <latex> | ||
e_i = y_i - \hat{y}_i\\ | e_i = y_i - \hat{y}_i\\ | ||
- | e = y - \hat{y} | + | e = y - \hat{y}\\ |
e = y - X\hat{\beta} | e = y - X\hat{\beta} | ||
</latex> | </latex> | ||
+ | * Resíduos padronizados (ou internamente studentizados) | ||
+ | <latex> | ||
+ | r_i = \dfrac{e_i}{s(e_i)} = \dfrac{e_i}{\hat{\sigma}\sqrt{1-h_{i}}} | ||
+ | </latex> | ||
- | </code> | + | * Resíduos studentizados (ou externamente studentizados) |
+ | <latex> | ||
+ | t_i = \dfrac{e_i}{s(e_i)} = \dfrac{e_i}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{1-h_{i}}}\\ | ||
+ | \hat{\sigma}_{-i}^2 = \dfrac{(n-p)\hat{\sigma}^2-\frac{e_i^2}{1-h_{i}}}{(n-1)-p} | ||
+ | </latex> | ||
+ | |||
+ | * Distância de Cook | ||
+ | <latex> | ||
+ | D_i = \dfrac{(\hat{y}-\hat{y}_{i(-i)})^\top (\hat{y}-\hat{y}_{i(-i)})}{p\hat{\sigma}^2} = | ||
+ | \dfrac{1}{p}\cdot\dfrac{h_i}{(1-h_i)}\cdot\dfrac{e_i^2}{\hat{\sigma}^2(1-h_i)} | ||
+ | </latex> | ||
+ | |||
+ | * DFfits | ||
+ | <latex> | ||
+ | dffits_i = \dfrac{\hat{y}_i-\hat{y}_{i(-i))}}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{h_i}} = t_i\left( \dfrac{h_i}{1-h_i} \right )^{1/2} | ||
+ | </latex> | ||
+ | |||
+ | * DFbetas | ||
+ | <latex> | ||
+ | dbetas_i = \dfrac{\hat{\beta}-\hat{\beta}_{-i}}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{\text{diag}((X^\top X)^{-1})}}\\ | ||
+ | \hat{\beta}_{-i} = \hat{\beta}-\dfrac{e_i}{1-h_i}\cdot (X^\top X)^{-1} x_i | ||
+ | </latex> | ||
<code R> | <code R> | ||
##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
+ | ## Definições da sessão. | ||
+ | require(lattice) | ||
+ | require(latticeExtra) | ||
require(car) | require(car) | ||
+ | |||
+ | ## Função vif da página da Professora Dra Sueli Giolo. | ||
+ | source("http://people.ufpr.br/~giolo/CE071/Exemplos/vif.R") | ||
##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
- | ## Dados sobre o preço de leitão (price) de relógios antigos (do avô) em | ||
- | ## função da idade do relógio (age) e do número de potenciais | ||
- | ## compradores (bidders). | ||
da <- | da <- | ||
- | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/business_economics_dataset/EXAMPLES/GFCLOCKA.DAT", | + | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/MontgomeryASPE5th/Example12.14.txt", |
- | header=FALSE) | + | header=TRUE, sep="\t") |
- | + | names(da) <- tolower(names(da)) | |
- | str(da) | + | |
- | + | ||
- | ## Essa coluna removida é o produto de age*bidders | + | |
- | da <- da[,-4] | + | |
- | + | ||
- | names(da) <- c("age", "bidders", "price") | + | |
str(da) | str(da) | ||
##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
- | ## Dados sobre o salário em função dos anos de experiência de uma | ||
- | ## amostra de trabalhadores sociais. | ||
db <- | db <- | ||
- | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/business_economics_dataset/EXAMPLES/SOCWORK.DAT", | + | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/business_economics_dataset/EXAMPLES/EXECSAL.DAT") |
- | header=FALSE) | + | |
+ | head(db) | ||
- | names(db) <- c("yrsexp", "salary") | + | ## V1 : int, line |
+ | ## V2 : num, salary | ||
+ | ## V3 : int, experience (years) | ||
+ | ## V4 : int, education (years) | ||
+ | ## V5 : int, bonus eligibility (0=no, 1=yes) | ||
+ | ## V6 : int, number of employees supervised | ||
+ | ## V7 : int, corporate assets | ||
+ | ## V8 : int, board member (0=no, 1=yes) | ||
+ | ## V9 : int, age | ||
+ | ## V10: int, campany profits | ||
+ | ## V11: int, international resposability (0=no, 1=yes) | ||
+ | ## V12: int, company's total sales | ||
##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- |