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paulojus
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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 |Regressão com variáveis transformadas e regressão por partes: detalhamento e códigos | | [[#​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 | | | |  +| 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 Qua |1a avaliação intermediária | | |  +| 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 Seg | | | |  +| 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 Qua | | | | +| 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]] |  
 +| 18/08 Ter |Efeitos aleatórios - Efeitos aleatórios por grupos de observações. ​ Predição dos efeitos aleatórios. Especificação geral do modelo Gaussiano e casos vistos até aqui como particulares do modelo geral. | | [[#​18/​09|Ver abaixo]] |  
 +| 20/08 Qui |Estimação em efeitos aleatórios. Obtenção das expressões. Estimação por verossimilhança e métodos numéricos. | |  |  
 +| 27/08 Ter |Não houve aula. | |  |  
 +| 29/08 Qui |Computação em modelos de efeitos aleatórios | |[[#​29/​09|Ver abaixo]] ​ |  
 +| 02/10 Ter |SIEPE - dia não letivo ​ | |  |  
 +| 04/10 Qui |SIEPE - dia não letivo | |  |  
 +| 09/10 Qui |Discussão/​interpretação do artigo de Singer et. al.  | |[[#​09/​10|Ver abaixo]] ​ |  
 +| 11/10 Qui | | |  
  
 === 31/07 === === 31/07 ===
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   - derivar o modelo e escrever o código para o modelo de regressão segmentada (conectado no(s) nó(s))   - 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"​.   - 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}}
 +  ​
 +=== 11/09 ==
 +  - Explorar o material (shiny) preparado pela Jhenifer e Lineu 
 +
 +=== 13/09 ==
 +  - 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 para estimar os parâmetros do modelo discutido em aula
 +
 +=== 18/09 ==
 +  - O {{ :​disciplinas:​ce092-2018-02:​ranef01.r |arquivo de comandos}} visto na aula passada foi atualizado. ​
 +  - Procure mudar termos e opções para verificar os efeitos ​
 +  - Montar a matriz adequada para ajustar uma regressão linear para cada grupo, com os coeficientes da regressão considerados como aleatórios. Contraste com a regressão ajustada para cada grupo.
 +
 +=== 18/09 ==
 +  - O {{ :​disciplinas:​ce092-2018-02:​ranef01.r |arquivo de comandos}} visto na aula passada foi novamente atualizado incluindo agora estimação de parâmetros. ​
 +
 +=== 29/09 ===
 +  - [[http://​leg.ufpr.br/​~paulojus/​embrapa/​Rembrapa/​Rembrapase27.html#​x29-18300027|Um outro exemplo de códigos com uma análise similar]]. Modificar os códigos se necessário para nova versão da **lme4**. ​ Interpretar os resultados e extrair resumos interessantes da análise.  ​
 +  - <​wrap>​Estudar o artigo de Singer et.al. Confiabilidade e Precisão na Estimação de Médias\\
 +Julio M. Singer, Carmen Diva Saldiva de André, Clóvis de Araújo Peres\\ **Confiabilidade e Precisão na Estimação de Médias**\\ [[http://​www.rbes.ibge.gov.br/​images/​doc/​rbe_236_jan_jun2012.pdf|Revista Brasileira de Estatística,​ v73]], n. 236, jan./jun. 2012. </​wrap>​
 +  - Escrever códigos que reproduzam as análises do artigo<​code>​
 +Local Concentra ​
 +1     ​170,​6 ​
 +1     ​154,​7 ​
 +1     ​136,​4 ​
 +1     ​153,​1 ​
 +2      68,0 
 +2      66,4 
 +2      70,3 
 +2      71,1 
 +3     ​151,​5 ​
 +3     ​138,​0 ​
 +3     128,4
 +3     118,1
 +4     153,9
 +4     149,1
 +4     147,5
 +4     103,8
 +5      83,9
 +5     101,4
 +5     117,3
 +5     ​114,​1</​code>​
 +  - [[http://​www.leg.ufpr.br/​~walmes/​ensino/​extensoes/​tutorials/​02-mixed-models.html|Material modelos mistos na análise de experimentos do Prof. Walmes]]
 +
 +=== 09/10 ===
 +  - {{ :​disciplinas:​ce092-2016-02:​singer.dat |Dados do artigo }}
 +  - {{:​disciplinas:​ce092-2016-02:​codigo.r|Códigos reproduzindo alguns resultados do artigo}} de Singer et. al.
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