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Júpiter - Sistema de Graduação

Instituto de Matemática e Estatística
 
Estatística
 
Disciplina: MAE0526 - Tópicos de Regressão
Topics in Regression Analysis

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2012 Desativação:

Objetivos
Permitir a aquisição de conhecimento sobre técnicas mais específicas, recentes e com várias aplicações práticas.

OBS.: • Os alunos que já estão matriculados no curso até 2011 serão dispensados da nova disciplina obrigatória: MAE0526 (Tópicos de Regressão).
 
 
 
Programa Resumido
1. Modelos lineares generalizados.
2. Regressão normal não-linear.
3. Regressão não-paramétrica.
4. Regressão robusta.
5. Regressão Bayesiana.
6. Modelos lineares mistos.
7. Modelos lineares generalizados mistos.
8. Outros modelos.
 
 
 
Programa
1. Modelos lineares generalizados.
2. Regressão normal não-linear.
3. Regressão não-paramétrica.
4. Regressão robusta.
5. Regressão Bayesiana.
6. Modelos lineares mistos.
7. Modelos lineares generalizados mistos.
8. Outros modelos.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas e exercícios.
Critério
Média ponderada de provas e exercícios.
Norma de Recuperação
Usuais.
 
Bibliografia
     
P. McCullagh, J. A. Nelder, Generalized Linear Models, 3rd ed., London: Chapman & Hall, 1989.

T. Hastie, R. Tibshirani, Generalized Additive Models, London: Chapman & Hall, 1990.

L. D. Broemeling, Bayesian Analysis of Linear Models, New York: Marcel Dekker, 1985.

C. E. McCulloch, S. R. Searle, Generalized Linear and Mixed Models, 2nd ed., Hoboken: John Wiley, 2008.

D. Birkes, Y. Dodge, Alternative Methods of Regression, New York: John Wiley, 1993.

J. Neter, M. H. Kutner, W. Li, C. J. Nachtsheim, Applied Linear Statistical Models, 5th ed., Boston: McGraw-Hill, 2005.

D. M. Bates, D. G. Watts, Nonlinear Regression Analysis and its Applications, New York: John Wiley, 1988.
 

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