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disciplinas:ce092-2018-02:historico [2018/08/02 22:31] paulojus |
disciplinas:ce092-2018-02:historico [2018/09/13 23:01] paulojus |
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^ Data ^ Conteúdo ^ Leitura ^ Tópico ^ | ^ Data ^ Conteúdo ^ Leitura ^ Tópico ^ | ||
- | | 31/07 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 | [[#31/07|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, Exemplos. | | [[#16/08|Ver abaixo]] | | ||
+ | | 21/08 Ter |Ilustração de conceitos vistos com "scripts" computacionais. Fundamento para escolha do(s) nó(s) em regressão segmentada/splines| | [[#21/08|Ver abaixo]] | | ||
+ | | 23/08 Qui |1a avaliação intermediária | | | | ||
+ | | 28/08 Qui |Discussão da 1a avaliação intermediária. | | [[#28/08|Ver abaixo]] | | ||
+ | | 30/08 Qui |Atividade de estudo. Sem aula expositiva | | [[#30/08|Ver abaixo]] | | ||
+ | | 04/08 Ter |Outros métodos de suavização: KNN, kernel, suavização por splines, lowess |Cap 14: 14.1 a 14.4 | | | ||
+ | | 06/08 Qui |Outros métodos de suavização: KNN, kernel, suavização por splines, lowess (cont.) |Cap 14: 14.1 a 14.4 | | | ||
+ | | 11/08 Ter |Uma discussão sobre recursos computacionais e estatística. Introdução aos efeitos aleatórios | | [[#11/09|Ver abaixo]] | | ||
+ | | 13/08 Qui |Efeitos aleatórios - um modelo particular e generalizações. Predição dos efeitos aleatórios | | [[#13/09|Ver abaixo]] | | ||
=== 31/07 === | === 31/07 === | ||
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- {{ :disciplinas:ce092-2018-02:00intervalares.r |Arquivo de comandos}} | - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:00intervalares.r |Arquivo de comandos}} | ||
- Generalizar o arquivo de comandos anterior para incluir a estimação da variância | - 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 === | === 02/08 === | ||
Linha 31: | Linha 47: | ||
| 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| | | 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> | </WRAP> | ||
- | - Repita agora o ajusta porém supondo a seguinte tabela de dados (com algumas respostar intervalares)<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| | | 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| | | 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> | </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:ce092-2018-02:01transforma.r |arquivo de comandos - transformações}} | ||
+ | - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:exemplo-linear-to-splines.r |arquivo de comandos visto em aula - splines}} (nova versão, atualizado em 23/08 19:30) | ||
+ | - 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 | ||
+ | - verifique as funções do pacote **''splines''** para construir splines. Refaça o exemplo de splines cúbicos do arquivo visto em aula utilizando tais funções. | ||
+ | |||
+ | === 21/08 === | ||
+ | - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:01partes.r |Arquivo de comandos visto em aula}} (atualizado de 09/08) | ||
+ | - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:knots.r |Arquivo sobre escolha do nó}} | ||
+ | - {{ :disciplinas:ce092-2018-02:mediatransform.r |Arquivo sobre média (e variância) na escala original) após transformação}} (nova versão, atualizado em 23/08) | ||
+ | |||
+ | === 28/08 === | ||
+ | **Tópico para discussão:** e estimação da média (esperança) a partir de um conjunto de dados depende da escolha da distribuição de probabilidades assumida para os dados?\\ | ||
+ | Atividade computacional sugerida | ||
+ | - Gere um conjunto de dados pontuais e estime a média por verossimilhança assumindo diferentes distribuições. Verifique se as estimativas mudam. | ||
+ | - Idem anterior com dados (todos ou parte deles) intervalares | ||
+ | |||
+ | === 30/08 === | ||
+ | - Explorar detalhadamente {{ :disciplinas:ce092-2018-02:exemplo-linear-to-splines.r |este arquivo de comandos}} | ||
+ | | ||
+ | === 11/08 == | ||
+ | - Explorar o material (shiny) preparado pela Jhenifer e Lineu | ||
+ | |||
+ | === 13/08 == | ||
+ | - Explorar o {{ :disciplinas:ce092-2018-02:ranef01.r |arquivo de comandos}} visto em aula. Procure mudar termos e opções para verificar os efeitos | ||
+ | - Escrever um código apra estimar os parâmetros do modelo discutido em aula | ||