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Diferenças
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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/23 20:41] walmes |
disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/30 18:50] walmes |
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|---|---|---|---|
| Linha 93: | Linha 93: | ||
| * Estudo sobre a qualidade de vinhos; | * Estudo sobre a qualidade de vinhos; | ||
| * Estudo sobre o salario de executivos. | * Estudo sobre o salario de executivos. | ||
| - | - 28/04 | + | - 28/04: |
| + | * Variáveis categóricas no modelo de regressão; | ||
| + | * Estudo das interações. | ||
| - 30/04 | - 30/04 | ||
| - 05/05 | - 05/05 | ||
| Linha 114: | Linha 116: | ||
| ==== Links úteis ==== | ==== Links úteis ==== | ||
| + | === Cursos, dados e scripts sobre Regressão Linear === | ||
| * {{http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/examples/chp/|Regression Analysis by Example, by Chatterjee, Hadi and Price}}: scripts; | * {{http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/examples/chp/|Regression Analysis by Example, by Chatterjee, Hadi and Price}}: scripts; | ||
| * {{http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/examples/chp/chpsas_dl.htm|Regression Analysis by Example, by Chatterjee, Hadi and Price}}: dados em txt; | * {{http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/examples/chp/chpsas_dl.htm|Regression Analysis by Example, by Chatterjee, Hadi and Price}}: dados em txt; | ||
| Linha 120: | Linha 123: | ||
| * {{http://www.stat.ufl.edu/~winner/Regression_Examples.html|Regression Examples}}: dados e scripts de análises em R e $A$; | * {{http://www.stat.ufl.edu/~winner/Regression_Examples.html|Regression Examples}}: dados e scripts de análises em R e $A$; | ||
| + | === Cartões de referência === | ||
| * {{http://www2.kenyon.edu/Depts/Math/hartlaub/Math305%20Fall2011/R.htm|Resumo de comandos R e pacotes para regressão}}; | * {{http://www2.kenyon.edu/Depts/Math/hartlaub/Math305%20Fall2011/R.htm|Resumo de comandos R e pacotes para regressão}}; | ||
| * {{http://cran.r-project.org/doc/contrib/Ricci-refcard-regression.pdf|Cartão de referência para regressão}}; | * {{http://cran.r-project.org/doc/contrib/Ricci-refcard-regression.pdf|Cartão de referência para regressão}}; | ||
| + | === Medidas de diagnóstico === | ||
| * {{http://www.stats.ox.ac.uk/~burke/Linear%20Models/Linear%20Models%20Notes.pdf|Slides de curso completo de Regressão Linear}}; | * {{http://www.stats.ox.ac.uk/~burke/Linear%20Models/Linear%20Models%20Notes.pdf|Slides de curso completo de Regressão Linear}}; | ||
| * {{http://statweb.stanford.edu/~jtaylo/courses/stats203/notes/diagnostics.pdf|Slides de medidas de diagnóstico}}; | * {{http://statweb.stanford.edu/~jtaylo/courses/stats203/notes/diagnostics.pdf|Slides de medidas de diagnóstico}}; | ||
| Linha 128: | Linha 133: | ||
| * {{http://courses.washington.edu/b515/l7.pdf|Exemplos de diagnóstico}}; | * {{http://courses.washington.edu/b515/l7.pdf|Exemplos de diagnóstico}}; | ||
| * {{http://statweb.stanford.edu/~jtaylo/courses/stats203/notes/diagnostics.pdf|Resumo de medidas de diagnóstico (com exemplos)}} | * {{http://statweb.stanford.edu/~jtaylo/courses/stats203/notes/diagnostics.pdf|Resumo de medidas de diagnóstico (com exemplos)}} | ||
| + | |||
| + | === Regressão com variáveis categóricas === | ||
| + | * {{http://www.sagepub.com/upm-data/21120_Chapter_7.pdf|Dummy-Variable Regression}}; | ||
| + | * {{http://gauss.stat.su.se/gu/e/slides/F6-Dummy-Variable.pdf|Dummy variable regression models}}; | ||
| + | * {{http://socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Courses/SPIDA/dummy-regression-notes.pdf|Dummy-Variable Regression}}; | ||
| + | * {{https://www.princeton.edu/~slynch/soc504/expanding_ols.pdf|Expanding the Model Capabilities: Dummy Variables, Interactions, and Nonlinear Transformations}}. | ||
| ==== Avaliações ==== | ==== Avaliações ==== | ||
| Linha 242: | Linha 253: | ||
| require(lattice) | require(lattice) | ||
| require(latticeExtra) | require(latticeExtra) | ||
| - | require(car) | ||
| - | |||
| - | ## Função vif da página da Professora Dra Sueli Giolo. | ||
| - | source("http://people.ufpr.br/~giolo/CE071/Exemplos/vif.R") | ||
| ##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
| + | ## Lendo dados sobre os joagadores da liga européia de futebol. | ||
| da <- | da <- | ||
| - | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/MontgomeryASPE5th/Example12.14.txt", | + | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/euro_football_players.txt", |
| - | header=TRUE, sep="\t") | + | header=TRUE, sep="\t", quote="", encoding="utf-8") |
| - | names(da) <- tolower(names(da)) | + | |
| str(da) | str(da) | ||
| + | |||
| + | da <- subset(da, select=c("pos","kg","cm")) | ||
| + | |||
| + | da$gk <- ifelse(da$pos=="GK", 1, -1) | ||
| + | da$gk[grep("^M\\(?.?\\)?$", da$pos)] <- 0 | ||
| + | |||
| + | da <- subset(da, gk>=0) | ||
| + | str(da) | ||
| + | |||
| + | names(da)[2:3] <- c("peso","altura") | ||
| + | table(da$gk) | ||
| + | |||
| + | xyplot(peso~altura|gk, data=da) | ||
| ##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
| + | ## Preço dos carros em função da categoria (simples, sedan ou cross). | ||
| db <- | db <- | ||
| - | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/business_economics_dataset/EXAMPLES/EXECSAL.DAT") | + | read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/hb20_venda_webmotors_280314.txt", |
| + | header=TRUE, sep="\t") | ||
| + | str(db) | ||
| + | |||
| + | db <- subset(db, select=c("carro","km","preco")) | ||
| + | db <- transform(db, km=km/1000, preco=preco/1000) | ||
| + | |||
| + | xyplot(preco~km|carro, data=db) | ||
| + | |||
| + | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
| - | head(db) | + | require(alr3) |
| - | ## V1 : int, line | + | str(sleep1) |
| - | ## V2 : num, salary | + | str(ais) |
| - | ## V3 : int, experience (years) | + | str(twins) ## 6.4. |
| - | ## V4 : int, education (years) | + | str(BGSall) ## 6.6. |
| - | ## V5 : int, bonus eligibility (0=no, 1=yes) | + | str(cathedral) ## 6.10. |
| - | ## V6 : int, number of employees supervised | + | str(salary) ## 6.13. |
| - | ## V7 : int, corporate assets | + | str(mile) ## 6.18. |
| - | ## 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 | + | |
| ##----------------------------------------------------------------------------- | ##----------------------------------------------------------------------------- | ||
