====== Listas de Exercícios - CE-225 ====== ===== Lista 1 ===== - Considere o modelo de regressão linear: * encontre as estimativas dos coeficientes de regressão considerando estimação por máxima verossimilhança * encontre a variância assintótica desses estimadores * elabore um teste baseado nesses resultados para testar se cada coeficiente é igual a zero - Coloque as distribuições: Normal, gamma, binomial e Poisson na família exponencial. Defina também, esperança, variância, sua função escore e função de ligação canônica. - Proponha um modelo de regressão e encontre E(Y_i|eta_i) considerando as seguintes distribuições para Y * Normal com ligação canônica * Gamma com ligação canônica * Gamma com ligação log * Poisson com ligação canônica * Poisson com ligação identidade * Bernoulli com ligação canônica - Dê a interpretação dos coeficientes de cada modelo acima ===== Lista 2 ===== - Considere o modelo de regressão linear generalizado e obtenha: * função escore de beta * a matriz de informação de fisher de beta * as equações do algoritmo iterativo IWLS para estimar beta - Encontre W_{i,i} e u_i na k-esima iteração do algoritmo IWLS considerando os seguintes MLG: * Normal com ligação canônica * Normal com ligação log * Gamma com ligação canônica * Gamma com ligação log * Poisson com ligação canônica * Poisson com ligação identidade * Bernoulli com ligação canônica - Use as equações encontradas nos ítens anteriores, considere que x é uma covariável cujos valores são: 11 14 14 14 15 17 18 21 23 23 24 25 28 28 29 considere também que y é a variável de interesse cujos valores são: 2 8 5 1 1 3 4 4 6 4 7 4 7 8 8 e estime um modelo de regressão considerando as seguintes distribuições e ligações * Gamma com ligação canônica * Gamma com ligação log * Poisson com ligação canônica * Poisson com ligação identidade * Normal com ligação log ===== Lista 3 ===== - Encontre a expressão dos resíduos de deviance para os modelos: * Poisson * Binomial * Exponencial * Normal - Considere a distribuição exponencial escrita na forma \lambda \exp(-\lambda y) * Identifique as formas: do parâmetro canônico, do parâmetro de dispersão, das funções a(), b(), c() * Qual o link canônico e a função de variância? * Identifique uma dificuldade prática que pode ocorrer ao adotar o link canônico neste caso. Discuta aspectos práticos e possível alternativas. * Ao comparar modelos aninhados neste caso devemos usar o teste F ou qui-quadrado? Justifique. * Escreva a função //deviance// em termos das respostas y_i e valores ajustados \mu_i - A tabela a seguir mostra dados frequentemente utilizados na literatura sobre vereditos de culpados de múltiplos assassinatos na Flórida de 1976 a 1987. Os dados classificam a raça (dada pela cor da pele) da vítima e agressor e o objetivo é verificar se estes estão relacionados com a sentença, se foi ou não de morte. Proponha um modelo adequado e conduza as análises em algum ambiente adequado. Explore e discuta o ajuste, obtenha valores preditos sobre diferentes modelos e interprete o modelo, bem como os resultados práticos. Forneça também os comandos/rotinas computacionais. ^ ^^ Sentença de morte ^^ ^Raça da Vítima ^ Raça do acusado ^ Sim ^ Não | ^Branca ^Branca | 53| 414| ^ ^Negra | 11| 37| ^Negra ^Branca | 0| 16| ^ ^Negra | 4| 139| - A tabela a seguir mostra dados de um estudo para investigar tipos de partos em hospitais privados (0) e públicos (1)\\. Proponha um modelo e efetue e reporte detalhadamente a análise dos dados. ^Nascimentos ^Tipo de Hospital ^Cesareas ^ | 236| 0| 8| | 739| 1| 16| | 970| 1| 15| | 2371| 1| 23| | 309| 1| 5| | 679| 1| 13| | 26| 0| 4| | 1272| 1| 19| | 3246| 1| 33| | 1904| 1| 19| | 357| 1| 10| | 1080| 1| 16| | 1027| 1| 22| | 28| 0| 2| | 2507| 1| 22| | 138| 0| 2| | 1501| 1| 21| | 2750| 1| 24| | 192| 1| 9| - Obter as deduções das atividades recomendadas nos dias 20 e 22/02