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Área de concentração: 104131 - Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística

Criação: 11/04/2024

Nº de créditos: 10

Carga horária:

Teórica Por semana	Prática Por semana	Estudos Por semana	Duração	Total
4	0	6	15 Semanas	150 Horas

Docentes responsáveis:

Carlos Alberto Ribeiro Diniz
Gustavo Henrique de Araujo Pereira
Marinho Gomes de Andrade Filho
Vicente Garibay Cancho

Objetivos:

Apresentar aos alunos conhecimento avançado em modelos lineares e lineares generalizados, incluindo
procedimentos de estimação e testes de hipóteses e análise de diagnóstico.

Justificativa:

A disciplina é fundamental para o conhecimento de Modelagem Estatística.

Conteúdo:

Suporte matemático para modelos lineares: noções de álgebra matricial, vetores e matrizes aleatórias, distribuição normal multivariada, distribuições de formas quadráticas. Modelo linear geral: definição, estimação pontual e intervalar, testes de hipóteses, análise de diagnóstico, seleção de modelos. Suporte computacional para modelos lineares: R e Phyton. Modelos lineares generalizados: definição, estimação pontual e intervalar, testes de hipóteses, análise de diagnóstico, seleção de modelos. Casos particulares de modelos lineares generalizados: modelos para variáveis respostas contínuas, de contagem e binárias. Noções de extensões de modelos lineares generalizados. Suporte computacional para modelos lineares generalizados: R e Phyton.

Forma de avaliação:

Provas, trabalhos e uma apresentação de uma análise de dados completa

Observação:

Nenhuma.

Bibliografia:

Fundamentais:
SEBER, G.A.F. Linear regression analysis, John Wiley, 2nd edition. 2003.McCULLAGH, P., NELDER, J.A.
Generalized linear models. 2nd edition. Chapman & Hall, 1989. PAULA, G. A. Modelos de Regressão: com
apoio computacional. São Paulo: IME-USP, 2013.

Complementares:
DUNN, P. K., SMYTH, G. K. Generalized linear models with example in R. Springer, 2018. GRAYBILL, F. A.
Theory and Application of the Linear Model. Duxburt Classic, 2006.KUTNER, M. H, NACHTSHEIM, C. J,
NETER, J. and LI, W. Applied Linear Statistical Models. 5th edition. McGraw-HillIrwin, 2004. RENCHER, A.
C. Linear models in statistics. John Wiley & Sons, 2008.