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CE-092: Extensões de modelos de regressão

CE-092: Extensões de modelos de regressão

Detalhes da oferta da disciplina

  1. Período: Turma EST (Estatística), 2o semestre de 2018
  2. Professor(es) Responsável(is):
      1. Horários de atendimento do Professor :
        • Dias/Horários: terças e quintas, 17:00 - 19:00
        • Local: LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação), prédio novo das exatas, 2o andar (final do corredor à direita)
        • OBS: Os dias e horários acima são preferenciais, contatar o professor (pessoalmente/email) se horários diferentes destes forem realmente necessários
  3. Horário e Local das aulas:
  4. Terças, 19:00 - 20:30 (PA-07) novo local!!!
  5. Quintas, 21:00 - 22:30 (PA-07) novo local!!!
  6. Algumas aulas será ministradas no LAB-A
  7. Datas do curso:
    30/07/2018 03/12/2018 10 a 15/12/2018
    Início das aulas Último dia letivo do semestre Exames finais

    - Avaliações:

    Atividade Data Pontuação Conteúdo Informações
    Avaliações Continuadas e trabalhos durante aulas com aviso na semana anterior e/ou na página de histórico das aulas do curso 25 pontos Avaliação, apresentações, trabalhos e participações nas aulas
    1a prova 25 pontos Prova 1
    2a prova 27/11 (19:00) 25 pontos Modelos de ef. aleatórios Prova 2
    3a prova 03/12 (19:00) 25 pontos Árvores, modelos não lineares, heterocedásticos e regressão quantílica Prova 3
    complemento
    Final 13/12 (20:30) Todo conteúdo do curso (ver provas anteriores) Prova Final
    1. Resultados das avaliações

    Programa/Objetivos da Disciplina

    Materiais do Curso

    Referências bibliográficas: Existe uma grande quantidade de publicações na forma de livros ou textos na web, com abordagens e diferentes níveis e diferentes focus (área de aplicação, métodos computacionais, etc). Seguem-se duas sugestões, mas outros materiais pode ser adotados.

    [2002, book | www]
    Venables, W. N., & Ripley, B. D. (2002). Modern Applied Statistics with S (4th} publisher={Springer ed.).

    [2005, book | www]
    Faraway, J. J. (2005). Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models CRC Press / Taylor \& Francis.

    [2016, book | www]
    Faraway, J. J. (2016). Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models (2nd ed.) CRC Press / Taylor \& Francis.

    [2014, book | www]
    James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2014). An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R Springer Publishing Company, Incorporated.

    [2009, book | www]
    Hastie, T., Tibishirani, R., & Friedman, J. (2009). Elements of statistical learning Springer.

    Histórico das Aulas do Curso

    Acompanhe o histórico das aulas do curso com as datas, conteúdo abordado e atividades recomendadas.

    Outros materiais

    ATENÇÃO: estes arquivos/página poderão ser atualizados durante o curso.

    Provas e atividades ofertas anteriores da disciplina

    Programas computacionais

    O uso de programas computacionais pode auxiliar (e muito!) o entendimento do conteúdo do curso e poderá ser parte da avaliação.

    1. Programa computacional recomendado

    Espaço Aberto

    Página aberta para edição, troca de informações e interação dos participantes do curso.


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