Não foi possível enviar o arquivo. Será algum problema com as permissões?
Diferenças
Aqui você vê as diferenças entre duas revisões dessa página.
Próxima revisão | Revisão anterior Próxima revisão Ambos lados da revisão seguinte | ||
disciplinas:ce092-2018-02:historico [2018/08/01 13:41] paulojus criada |
disciplinas:ce092-2018-02:historico [2018/08/16 20:43] paulojus |
||
---|---|---|---|
Linha 15: | Linha 15: | ||
^ Data ^ Conteúdo ^ Leitura ^ Tópico ^ | ^ Data ^ Conteúdo ^ Leitura ^ Tópico ^ | ||
- | | 30/07 Seg |Informações sobre o curso. Uma discussão sobre algumas possíveis extensões do modelo de regressão: GLM's, modelos com respostas transformadas. Modelos heterocedásticos e com covariância não nula entre observações. |Cap 1 - Introdução \\ Livro do Faraway | [[#30/07|Ver abaixo]] | | + | | 31/07 Ter |Informações sobre o curso. Uma discussão sobre algumas possíveis extensões do modelo de regressão: GLM's, modelos com respostas transformadas. Modelos heterocedásticos e com covariância não nula entre observações. |Cap 1 - Introdução \\ Livro do Faraway | [[#31/07|Ver abaixo]] | |
+ | | 02/08 Qui |Discussão sobre o exercício do cálculo de média, incluindo uma revisão sobre estimação e métodos de estimação. Média como resultado de estimação por mínimos quadrados. Média como resultado de estimação por verossimilhança. Construção da verossimilhança para o problema proposto. Solução computacional. | | [[#02/08|Ver abaixo]] | | ||
+ | | 07/08 Ter |Comentários adicionais sobre ajustes com dados intervalares. Modelos com transformação da variável resposta. Família (Box-Cox) de transformação. Outras distribuições para respostas. Regressão: média, por partes, regressão linear por partes e segmentada. | | [[#07/08|Ver abaixo]] | | ||
+ | | 09/08 Qui |Regressão com variáveis transformadas e regressão por partes: detalhamento e códigos | | [[#09/08|Ver abaixo]] | | ||
+ | | 14/08 Ter |Ajuste de diferentes médias. Parametrizações e reparametrizações. Matrizes dos modelos. Interpretação dos parâmetros. De regressão segmentada à regressão por partes. Restrição de continuidade. Expressão do modelo e número de parâmetros | | [[#14/08|Ver abaixo]] | | ||
+ | | 16/08 Qui |Comandos para exemplos de regressão com transformação e segmentada. Funções polinomiais locais - o caso cúbicas. Restrições de continuidade e suavidade. O conceito de funções base. splines, Exemplo. | | [[#16/08|Ver abaixo]] | | ||
+ | | 21/08 Ter | | | | | ||
+ | | 23/08 Qui |1a avaliação intermediária | | | | ||
- | === 30/07 === | + | === 31/07 === |
- Calcular a média entre os três dados nas seguintes situações: | - Calcular a média entre os três dados nas seguintes situações: | ||
- As observações são: 22, 25, 32 | - As observações são: 22, 25, 32 | ||
- | - As observações são: <24, [23, 25] , >30 | + | - As observações são: <24, [23, 28] , >30 |
- | + | - As observações são: >24, [23, 28] , <30 | |
+ | - De todas as observações: pontuais e intervalares | ||
+ | - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:00intervalares.r |Arquivo de comandos}} | ||
+ | - Generalizar o arquivo de comandos anterior para incluir a estimação da variância | ||
+ | - De forma semelhante ao problema anterior, deseja-se calcular a média os casos a seguir, sabendo-se agora que se referem **a dados de contagem**. | ||
+ | - As observações são: 2, 0, 5, 3, 1, 3, 1, 2 | ||
+ | - As observações são: > 0, 0, [3-7], >= 1, 1, 3, < 3, <= 4 | ||
+ | |||
+ | === 02/08 === | ||
+ | - Seja uma variável (resposta) Y e uma covariável X com valores dados conforme abaixo. Ajuste um modelo de regressão linear simples.<WRAP> | ||
+ | | X | 0.4| 1.2| 1.8| 1.9| 2.0| 6.8| 7.6| 8.3| 8.7| 9.3| 10.7| 11.3| 13.0| 13.4| 14.2| | ||
+ | | Y | 0.8| 2.4| 1.8| 2.4| 2.4| 2.9| 3.6| 3.7| 3.1| 4.9| 3.6| 3.2| 4.1| 4.6| 3.8| | ||
+ | </WRAP> | ||
+ | - Repita agora o ajusta porém supondo a seguinte tabela de dados (com algumas respostas intervalares)<WRAP> | ||
+ | | X | 0.4| 1.2| 1.8| 1.9| 2.0| 6.8| 7.6| 8.3| 8.7| 9.3| 10.7| 11.3| 13.0| 13.4| 14.2| | ||
+ | | Y | 0.8| < 1.8| [1,5; 20]| 2.4| > 2| 2.9| 3.6| < 4| [2,5; 4]| > 4.5| < 4| 3.2| 4.1| [4; 5]| < 5| | ||
+ | </WRAP> | ||
+ | |||
+ | === 07/08 === | ||
+ | - Utilizando {{:disciplinas:ce092-2015-02:df02.txt|este arquivo de dados}}, efetue as análises das regressões de Y1 vs x e Y2 vs x, cada uma delas com os modelos de regressão linear simples inicialmente e depois com: | ||
+ | - transformação (log) da variável resposta, | ||
+ | - transformação (raiz quadrada) da variável resposta, | ||
+ | - transformação (Box-Cox) da variável resposta | ||
+ | - distribuição Gama para a resposta. | ||
+ | - Compare as verossimilhanças dos modelos ajustados lembrando de torná-las comparáveis se necessário. | ||
+ | - Ainda utilizando os mesmos dados, ajuste modelos: | ||
+ | - de média constante, | ||
+ | - de médias constantes por partes/intervalos | ||
+ | - de regressão linear simples | ||
+ | - de regressão segmentada. Defina (arbitrariamente) um "ponto de corte" em 1,2 | ||
+ | |||
+ | Copie o arquivo para um diretório (pasta), aponte o R para esta pasta e importe os dados com: | ||
+ | <code R> | ||
+ | df <- read.table("df02.txt", head=TRUE) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | === 09/08 === | ||
+ | - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:01partes.r |Arquivo de comandos visto em aula}} | ||
+ | - derivar e implementar modelos por partes para 3 ou mais partes | ||
+ | - derivar o modelo e escrever o código para o modelo de regressão segmentada (conectado no(s) nó(s)) | ||
+ | - refazer os Exemplos 1 e 5 do arquivo de comandos porém agora estimando o "nó". | ||
+ | |||
+ | === 14/08 === | ||
+ | - (**computacional**) Ajuste o modelo de (3) médias sob as diferentes vistas na aula (.. e pode propor outras), discuta a interpretação dos parâmetros e verifique que as medidas de ajuste são iguais. | ||
+ | - Defina e ajuste um modelo de regressão segmentada para o exemplo (arquivo de dados da aula de 07/08) com um ponto de corte (nó) fixado. | ||
+ | - Idem fixando 2 nós. | ||
+ | - Discuta nos casos anteriores como devem ser interpretados os parâmetros de seu modelo. | ||
+ | - Procure explorar diferentes parametrizações. | ||
+ | - Proponha um ajuste de regressão segmentada para os dados: <code R> | ||
+ | MASS::mcycle | ||
+ | with(MASS::mcycle, plot(accel ~ times)) | ||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | === 16/08 === | ||
+ | - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:exemplo-linear-to-splines.r |arquivo de comandos visto em aula}} | ||
+ | - Refaça o exemplo com os dados ''MASS::mcycle'' mas agora ajustando splines cúbicos | ||
+ | - Considere o problema de regressão por splines cúbicos com 1 ponto de corte e derive as expressões das restrições para continuidade e suavidade |