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


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

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 1
Carga Horária Total: 90 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2022 Desativação: 14/07/2022

Objetivos
Estudar os métodos de análise estatística de dados categorizados.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
68271 - Julio da Motta Singer
60533 - Marcia D Elia Branco
 
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
Média ponderada entre prova de recuperação e média do semestre.
 
Bibliografia
     
1.	A. Agresti, Introduction to the Analysis of Categorical Data, New York: Wiley, 1996.
2.	A. Agresti, Categorical Data Analysis, 2nd ed., New York: Wiley, 2002.
3.	R. Christensen, Log-linear Models, New York: Springer Verlag, 1990.
4.	D. H. Freeman Jr., Applied Categorical Data Analysis, New York: Marcel Dekker, 1987.
5.	C. D. Paulino, J. M. Singer, Análise de Dados Categorizados, São Paulo: Edgard Blücher, 2006.
6.	F. Z. Poleto, Análise de Dados Categorizados com Omissão. Dissertação de mestrado, São Paulo, Departamento de Estatística, IME-USP, 2006.
 

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