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Júpiter - Sistema de Graduação

Instituto de Matemática e Estatística

Estatística

Disciplina: MAE0328 - Análise de Regressão

Créditos Aula:	4
Créditos Trabalho:	0
Tipo:	Semestral

Objetivos

Apresentar a técnica de análise de regressão e aplicações.

Docente(s) Responsável(eis)

Alexandre Galvão Patriota

Programa Resumido

1. Regressão Linear Simples 2. Regressão Linear Múltipla 3. Métodos de Diagnóstico 4. Seleção de Variáveis 5. Transformação de Variáveis 6. Multicolinearidade 7. Regressão Heterocedástica 8. Tópicos Especiais

Programa

1. Regressão Linear Simples 2. Regressão Linear Múltipla 2.1. Notação Matricial e Formas Quadráticas 2.2. Regressão Polinomial 2.3. Regressão com Variáveis Binárias 2.4. Regressão Segmentada/Piecewise/Por partes 2.5. Análise de Variância 3. Métodos de Diagnóstico 3.1. Métodos de Adequação 3.2. Diagnóstico de Influência 3.3. Envelopes Simulados 4. Seleção de Variáveis 4.1. Todas Regressões Possíveis 4.2. Métodos Sequenciais 4.3. Estratégias para Seleção de Variáveis 5. Transformação de Variáveis 6. Multicolinearidade 6.1. Regressão Ridge 6.2. Componentes Principais 7. Regressão Heterocedástica 7.1. Regressão Linear Ponderada 7.2. Modelagem Dupla 8. Tópicos Especiais 8.1. Regressão Não-Linear Homocedástica/Heterocedástica 8.2. Métodos Computacionais (Bootstrapping, Simulações de Monte Carlo) 8.3. Métodos Robustos 8.4. Regressão Aditiva

Avaliação

	Método
	Aulas e exercícios.

	Critério
	Média ponderada de provas e exercícios.

	Norma de Recuperação
	Média ponderada entre prova de recuperação e média do semestre.

Bibliografia

1. D. C. Montgomery, E. A. Peck, G. G. Vining (2021) Introduction to Linear Regression Analysis, 6th Edition, Wiley. 2. N. R. Draper, H. Smith (2014) Applied Regression Analysis, 3rd Edition, Wiley. 3. S. Weisberg (2013) Applied Linear Regression, 4th Edition, Wiley. 4. M. Kutner, C. Nachtsheim, J. Neter (2004) Applied Linear Regression Models, 4th, McGraw-Hill. 5. S. Chatterjee, A. S. Hadi (2013) Regression Analysis by Example, 5th Edition, Wiley. 6. M. D. Stasinopoulos, R. A. Righy, Z. A. Gillian, V. Voudouris, F. de Bastiani (2017) Flexible Regression and Smoothing Using GAMLSS in R. Chapman and Hall/CRC. 7. G. A. F. Seber, C. J. Wild (2005) Nonlinear Regression, Wiley. 8. D. A. Ratkowsky (1990) Handbook of Nonlinear Regression. Marcel Dekker, 9. G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani (2021) An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R, 2nd Edition, Springer.

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