Disciplina Discipline MAE5725
Modelos Lineares

Área de Concentração: 45133

Concentration area: 45133

Criação: 18/11/2015

Creation: 18/11/2015

Ativação: 18/11/2015

Activation: 18/11/2015

Nr. de Créditos: 8

Credits: 8

Carga Horária:

Workload:

Teórica

(por semana)

Theory

(weekly)

Prática

(por semana)

Practice

(weekly)

Estudos

(por semana)

Study

(weekly)

Duração Duration Total Total
4 2 4 12 semanas 12 weeks 120 horas 120 hours

Docente Responsável:

Professor:

Silvia Nagib Elian

Objetivos:

Apresentar resultados matriciais úteis na Teoria Estatística. Fornecer um estudo das distribuições de probabilidades utilizadas na Análise de Variância e Análise de Regressão.Apresentar a metodologia de ajuste e análise estatística de modelos (estatísticos) lineares.

Justificativa:

O conteúdo proposto é de interesse para a área de Modelos de Regressão, Análise de Variância e para a Teoria Estatística de modo geral.

Conteúdo:

1. Introdução: principais modelos e exemplos. 2.Álgebra de matrizes. 3. Distribuições de formas quadráticas. 4. Modelos de posto completo: regressão e planejamento. 5. Estimação e testes de hipóteses: a hipótese linear geral. 6. Parametrizações em modelos de planejamento. 7. Dados desbalanceados e dados incompletos. 8. Estimação pelo método de mínimos quadrados ponderados. 9. O modelo linear geral: estruturas especiais para a matriz de covariância; modelos para medidas repetidas. 10. Modelos lineares com matriz de planejamento de posto incompleto.

Forma de Avaliação:

Média ponderada de provas e exercícios.

Observação:

Bibliografia:

1. Arnold, S.F. (1981). The Theory of Linear Models and Multivariate Analysis. New York: Wiley. 2. Graybill, F.A. (1976). Theory and Applications of the Linear Model. North Scituate: Duxbury. 3. Rao, C.R. (1973). Linear Statistical Inference and Its Applications. New York: Wiley. 4. Searle, S.R. (1971). Linear Models. New York: Wiley. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR: 1. Neter, J.; Nachtsheim, C. J.; Kutner, M.H.; Li,W. (2013). Applied Linear Statistical Models. McGraw-Hill. 2. Searle, S.R. (1982). Matrix Algebra Useful for Statistics. New York: Wiley. 3. Searle, S.R. (1987). Linear Models for Unbalanced Data. New York: Wiley.