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

Criação: 02/07/2020

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


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:

Ferramentas 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. 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.


Forma de avaliação:

Provas e trabalhos.


Observação:

Nenhuma.


Bibliografia:

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-Hill Irwin, 2004.
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.
RENCHER, A. C. Linear models in statistics. John Wiley & Sons, 2008.
SEBER, G.A.F. Linear regression analysis, John Wiley, 2nd edition. 2003.

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