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disciplinas:ce092-2018-02:historico [2018/08/07 21:26]
paulojus
disciplinas:ce092-2018-02:historico [2018/08/15 17:45]
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 Qua |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]] |  +| 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 Seg |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]] |  +| 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 Qua | | | [[#​09/​08|Ver abaixo]] |  +| 09/08 Qui |Regressão com variáveis transformadas e regressão por partes: detalhamento e códigos ​| | [[#​09/​08|Ver abaixo]] |  
-| 14/08 Seg |1a avaliação intermediária ​| | |  +| 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 ​| | |  
-| 16/08 Qua | | | |  +| 16/08 Qui | | | |  
-| 21/08 Seg | | | |  +| 21/08 Ter |1a avaliação intermediária ​| | |  
-| 23/08 Qua | | | | +| 23/08 Qui | | | | 
  
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 </​code>​ </​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>​

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