Informações da Disciplina

 Preparar para impressão 
Júpiter - Sistema de Graduação

Instituto de Matemática e Estatística
 
Estatística
 
Disciplina: MAE0560 - Análise de Dados Categorizados
Categorical Data Analysis

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

Objetivos
Estudar os métodos de análise estatística de dados categorizados.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
68271 - Julio da Motta Singer
 
Programa Resumido
1. Variáveis discretas e tabelas de contingência.
2. Medidas de associação.
3. Modelos probabilísticos para dados discretos.
4. Teste exato de Fisher.
5. Modelos estruturais.
6. Inferência: mínimos quadrados generalizados e máxima verossimilhança.
7. Tabelas 2 x 2: testes de independência e homogeneidade.
8. Tabelas s x r: testes de independência, homogeneidade, simetria e homogeneidade marginal.
9. Modelos lineares e log-lineares para tabelas s x r.
10. Tabelas tridimensionais: fatores e respostas.
11. Modelos log-lineares para tabelas multidimensionais.
12. Modelos funcionais lineares para tabelas multidimensionais.
 
 
 
Programa
1. Variáveis discretas e tabelas de contingência.
2. Medidas de associação.
3. Modelos probabilísticos para dados discretos.
4. Teste exato de Fisher.
5. Modelos estruturais.
6. Inferência: mínimos quadrados generalizados e máxima verossimilhança.
7. Tabelas 2 x 2: testes de independência e homogeneidade.
8. Tabelas s x r: testes de independência, homogeneidade, simetria e homogeneidade marginal.
9. Modelos lineares e log-lineares para tabelas s x r.
10. Tabelas tridimensionais: fatores e respostas.
11. Modelos log-lineares para tabelas multidimensionais.
12. Modelos funcionais lineares para tabelas multidimensionais.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas e exercícios.
Critério
Média ponderada de provas e exercícios.
Norma de Recuperação
Usuais segundo as normas da Universidade.
 
Bibliografia
     
A. Agresti, Introduction to the Analysis of Categorical Data, New York: Wiley, 1996.

A. Agresti, Categorical Data Analysis, 2nd ed., New York: Wiley, 2002.

R. Christensen, Log-linear Models, New York: Springer Verlag, 1990.

D. H. Freeman Jr., Applied Categorical Data Analysis, New York: Marcel Dekker, 1987.

C. D. Paulino, J. M. Singer, Análise de Dados Categorizados, São Paulo: Edgard Blücher, 2006.

F. Z. Poleto, Análise de Dados Categorizados com Omissão. Dissertação de Mestrado, São Paulo: Departamento de Estatística, IME-USP, 2006.
 

Clique para consultar os requisitos para MAE0560

Clique para consultar o oferecimento para MAE0560

Créditos | Fale conosco
© 1999 - 2019 - Superintendência de Tecnologia da Informação/USP