O curso trata das questões introdutórias em modelos de regressão. São ensinados os conceitos de regressão linear simples e múltipla, suas hipóteses básicas, bem como testes de hipóteses e inferência. Posteriormente são apresentados conceitos e estrutura dos modelos lineares generalizados.
1. Conceitos gerais de regressão linear 2. Modelo de regressão simples 3. Modelo de regressão múltipla 4. Regressão múltipla: inferência 5. Regressão múltipla com informação qualitativa: variáveis binárias (dummies) 6. Regressão logística (modelo Logit) 7. Modelos lineares generalizados
1. Conceitos gerais de modelos de regressão. 2. Modelo de regressão linear simples. 3. Modelo de regressão linear múltipla. 4. Pressupostos dos modelos de regressão linear. 5. Estimação de parâmetros (método dos mínimos quadrados). 6. Testes de significância e intervalo de confiança. 7. Modelos de escolha binária (Logit e Probit): estimação de parâmetros e testes de significância. 8. Modelos Lineares Generalizados (GLM): especificação, estimação de parâmetros e qualidade de ajustamento.
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