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disciplinas:ce092-2015-02:historico [2015/09/24 18:06] paulojus |
disciplinas:ce092-2015-02:historico [2015/10/14 16:02] paulojus |
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| 06/08 Qui |Discussão da turma sobre os dois exemplos e opções para ajuste de modelos | | | | | | 06/08 Qui |Discussão da turma sobre os dois exemplos e opções para ajuste de modelos | | | | | ||
| 11/08 Ter |Apresentações: Modelos de regressão segmentada (Eduardo e Henrique) e respostas transformadas (Cintia e Damiane) | | | | | | 11/08 Ter |Apresentações: Modelos de regressão segmentada (Eduardo e Henrique) e respostas transformadas (Cintia e Damiane) | | | | | ||
- | | 17/09 Qui |Fundamentos de modelos não lineares | | | | | + | | 17/09 Qui |Fundamentos de modelos não lineares | |{{http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/CE092-2015/segmentada.html|Material desenvolvido sobre Reg. Segmentada}} | | |
| 22/09 Ter |Cálculo de verossimilhança para modelos de ajustes com diferentes distribuições e com transformação de variáveis. Verossimilhanças na mesma escala para comparação. Comentários sobre modelos com independência condicional. |{{:disciplinas:ce092-2015-02:verotrans.pdf|texto distribuído}} | | | | | 22/09 Ter |Cálculo de verossimilhança para modelos de ajustes com diferentes distribuições e com transformação de variáveis. Verossimilhanças na mesma escala para comparação. Comentários sobre modelos com independência condicional. |{{:disciplinas:ce092-2015-02:verotrans.pdf|texto distribuído}} | | | | ||
- | | 24/09 Qui |Exercícios e códigos: modelos não lineares e modelos para variáveis transformadas | [[#24/09|Ver abaixo]] | | | | + | | 24/09 Qui |Exercícios e códigos: modelos não lineares e modelos para variáveis transformadas | | [[#24/09|Ver abaixo]] | |
+ | | 29/09 Ter | Regressão não paramétrica: idéias fundamentais. Suavização por kernel, polinômios locais, splines (suavizadores e regressão) |Cap 11 de Faraway | | | ||
+ | | 01/10 Qui | Regressão não paramétrica. Exemplos computacionais e discussão em grupo. |Cap 11 de Faraway | | | ||
+ | | 06/10 Ter |SIEPE - sem aulas neste dia | | | | ||
+ | | 08/10 Qui |GLM's, GAMs e GLMM's |[[http://fish.gov.au/reports/Documents/Venables_and_Dichmont_2004.pdf|Artigo para leitura e discussão]] |{{:disciplinas:ce092-2015-02:bill-dichmont.pdf|Comentários sobre artigo}} |{{:disciplinas:ce092-2015-02:review.pdf|}} | | ||
+ | | 13/10 Ter |Modelos GLMM - inferência e métodos de integração (quadratura, Laplace e Monte Carlo). Discussão do artigo de Venables e Dichmont | [[#13/10|Ver abaixo]] | | | ||
+ | | 15/10 Ter |Programação de algorítmos para inferência em um GLMM simples com diferentes estratégias de integração | | | | ||
=== 04/08 === | === 04/08 === | ||
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- Escrever suas próprias funções para ajustes de diferentes distribuições (incluindo com transformação) conforme sugerido no {{:disciplinas:ce092-2015-02:verotrans.pdf|texto distribuído}} | - Escrever suas próprias funções para ajustes de diferentes distribuições (incluindo com transformação) conforme sugerido no {{:disciplinas:ce092-2015-02:verotrans.pdf|texto distribuído}} | ||
- Idem para modelos de regressão com variáveis transformadas | - Idem para modelos de regressão com variáveis transformadas | ||
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+ | === 13/10 === | ||
+ | - Estimação analítica de alguns GLMM: mostre os resultados para os modelos Poisson-Gamma, Beta-Binomial e Normal discutidos em aula. | ||
+ | - Estimação numérica de um GLMM | ||
+ | - Simular dados de um modelo Poisson com efeito aleatório: \\ <latex> | ||
+ | Y_{ij} \sim {\rm P}(\lambda_i) \\ \log(\lambda_i) = \mu + b_i \\ b_i \sim {\rm N}(0, \sigma^2)</latex> | ||
+ | - Escrever algorítmos utilizando diferentes métodos de integração para estimar o modelo | ||
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