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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Instituto de Matemática e Estatística
 
Estatística
 
Disciplina: MAE0328 - Análise de Regressão
Regression Analysis

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 15/07/2022 Desativação:

Objetivos
Apresentar a técnica de análise de regressão e aplicações.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
5466681 - 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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