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Diferenças

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disciplinas:ce071-2014-01 [2014/04/30 11:27]
walmes
disciplinas:ce071-2014-01 [2014/05/28 19:07]
walmes
Linha 96: Linha 96:
     * Variáveis categóricas no modelo de regressão;     * Variáveis categóricas no modelo de regressão;
     * Estudo das interações.     * Estudo das interações.
-  - 30/04 +  - 07/05: 
-  - 05/05 +    * Introdução aos modelos de regressão não linear; 
-  - 07/05 +    * Aspectos motivacionais práticos e diferenças para o modelo linear; 
-  - 12/05 +    * Especificação,​ ajuste, diagnóstico e interpretação. 
-  - 14/05 +  - 12/05
-  - 19/05 +    * Regiões de confiança em modelos de regressão;​ 
-  - 21/05 +    * Relações entre a região de confiança e a matriz de covariância dos parâmetros;​ 
-  - 26/05 +    * Tipos de testes: razão de verossimilhanças e Wald; 
-  - 28/05 +    * Tipos de intervalo de confiança: baseados na verossilhança e de Wald. 
-  - 02/06 +  - 14/05
-  - 04/06 +    * Teste de hipótese;​ 
-  - 09/06 +    * Bandas de confiança;​ 
-  - 11/06 +    * Medidas de diagnóstico. 
-  - 16/06 +  - 19/05
-  - 18/06 +    * Ajuste de modelos não lineares com variáveis independentes categórias. 
-  - 23/06 +  - 21/05: 
-  - 25/06+    * Comparação de modelos não lineares; 
 +    * Parametrizações. 
 +  - 02/06
 +    * Apresentação de seminários. 
 +  - 04/06: 
 +    * Apresentação de seminários.
  
 ==== Links úteis ==== ==== Links úteis ====
Linha 247: Linha 252:
 </​latex>​ </​latex>​
  
-<code R> +=== Trabalho 4 ===
-##​----------------------------------------------------------------------------- +
-## Definições da sessão.+
  
-require(lattice) +  * Análise de dados por meio de regressão com presença de variáveis independentes categóricas;​ 
-require(latticeExtra)+  * Os dados e contexto são exercício do capítulo 6 do *Applied Linear Regression* 3.ed do Weisberg; 
 +  * Fazer a análise dos dados fornecendo o contexto e objetivos do mesmo, declarar o modelo, correr análise dos resíduos, interpretar os resultados, fazer a predição com bandas de confiança;​ 
 +  * Entregar *.zip o pdf, Rnw e arquivos acessórios;​ 
 +  * Prazo de entrega: 12/05/2014 até às 23h59;
  
 +<code R>
 ##​----------------------------------------------------------------------------- ##​-----------------------------------------------------------------------------
-## Lendo dados sobre os joagadores da liga européia de futebol. +str(twins) ​    ## 6.4 ​Eduardo
- +str(BGSall   ## 6.6.  Michele
-da <- +str(cathedral) ## 6.10. Paula. 
-    read.table("​http://​www.leg.ufpr.br/​~walmes/​data/​euro_football_players.txt",​ +str(salary)    ​## 6.13Cintia
-               ​header=TRUE,​ sep="​\t",​ quote="",​ encoding="​utf-8"​) +str(mile     ## 6.18. Gustavo.
-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 <- +
-    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) +
 ##​----------------------------------------------------------------------------- ##​-----------------------------------------------------------------------------
 </​code>​ </​code>​

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