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Diferenças
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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/09 18:27] 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 195: | Linha 216: | ||
| <latex> | <latex> | ||
| t_i = \dfrac{e_i}{s(e_i)} = \dfrac{e_i}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{1-h_{i}}}\\ | 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}{1-h_{i}}}{(n-1)-p} | + | \hat{\sigma}_{-i}^2 = \dfrac{(n-p)\hat{\sigma}^2-\frac{e_i^2}{1-h_{i}}}{(n-1)-p} |
| </latex> | </latex> | ||
| Linha 206: | Linha 227: | ||
| * DFfits | * DFfits | ||
| <latex> | <latex> | ||
| - | dffits_i = \dfrac{\hat{y}_i-\hat{y}_{i(-i))}}{\hat{\sigma}_{-i}\sqrt{1-h_i}} = \left( \dfrac{p\cdot D_i \cdot\hat{\sigma}^2}{\hat{\sigma}^2_{-i}} \right )^{1/2} | + | 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> | </latex> | ||
| Linha 222: | Linha 243: | ||
| require(latticeExtra) | require(latticeExtra) | ||
| require(car) | require(car) | ||
| - | |||
| - | ## RSiteSearch("VIF regression") | ||
| - | ## require(faraway) ## tem a função vif() | ||
| - | ## require(fmsb) ## tem a função VIF() | ||
| ## Função vif da página da Professora Dra Sueli Giolo. | ## Função vif da página da Professora Dra Sueli Giolo. | ||
| source("http://people.ufpr.br/~giolo/CE071/Exemplos/vif.R") | source("http://people.ufpr.br/~giolo/CE071/Exemplos/vif.R") | ||
| - | |||
| - | ## Several packages in R provide functions to calculate VIF: vif in | ||
| - | ## package HH, vif in package car, VIF in package fmsb, vif in package | ||
| - | ## faraway, and vif in package VIF. The number of packages that provide | ||
| - | ## VIF functions is surprising given that they all seem to accomplish | ||
| - | ## the same thing. | ||
| - | ## | ||
| - | ## http://beckmw.wordpress.com/2013/02/05/collinearity-and-stepwise-vif-selection | ||
| - | |||
| - | ## http://courses.ttu.edu/isqs5349-westfall/images/5349/multicollinearity_99.htm | ||
| - | ## Considere o conjunto de dados turtles.txt em | ||
| - | ## http://westfall.ba.ttu.edu/isqs5349/Rdata/turtles.txtx | ||
| ##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
| - | prelink <- "http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/business_economics_dataset" | + | da <- |
| - | + | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/MontgomeryASPE5th/Example12.14.txt", | |
| - | da <- read.table(paste(prelink, "/EXAMPLES/FTC.DAT", sep=""), | + | header=TRUE, sep="\t") |
| - | header=FALSE) | + | names(da) <- tolower(names(da)) |
| str(da) | str(da) | ||
| - | names(da) <- c("tar", "nicotine", "weight", "co") | + | ##----------------------------------------------------------------------------- |
| - | str(da) | + | |
| - | + | ||
| - | ## tar: conteúdo de alcatrão; | + | |
| - | ## nicotine: conteúdo de nicotina; | + | |
| - | ## weight: peso; | + | |
| - | ## co: monoxido de carbono; | + | |
| - | ## Os valores no data.frame são dos valores de alcatrão, nicotina e | + | db <- |
| - | ## monoxido de carbono (mg) e peso (g) para uma amostra de 25 marcas de | + | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/business_economics_dataset/EXAMPLES/EXECSAL.DAT") |
| - | ## filtros testados. Deseja-se modelar o monoxido de carbono como função | + | |
| - | ## das demais variáveis. | + | |
| - | m0 <- lm(co~tar+nicotine+weight, data=da) | + | head(db) |
| - | summary(m0) | + | |
| - | par(mfrow=c(2,2)) | + | ## V1 : int, line |
| - | plot(m0) | + | ## V2 : num, salary |
| - | layout(1) | + | ## 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 | ||
| ##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
