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

Escola Politécnica

Engenharia de Minas e de Petróleo

Disciplina: PMI3934 - Modelagem e Análise de Decisão

Modeling and Decision Analysis

Créditos Aula:	2
Créditos Trabalho:	1
Carga Horária Total:	60 h
Tipo:	Semestral
Ativação:	01/01/2023	Desativação:

Objetivos

Apresentar técnicas de modelagem importantes no processo de solução de problemas e tomada de decisão.

Introduce modeling techniques to solve problems and assist in decision-making process.

Docente(s) Responsável(eis)

3334123 - Regina Meyer Branski

Programa Resumido

Apresentar teoria fundamental da regressão linear, 
Ajustar, examinar e utilizar modelos de regressão para identificar relação entre variáveis múltiplas.

Present fundamental linear regression theory; Adjust, examine a use regression models to identify relationships bwteween multiple variables.

Programa

REGRESSÃO LINEAR SIMPLES
Correlação, Resíduos, e Linha do mínimo quadrado
Previsão e extrapolação, 
Condições para regressão linear, 
R quadrado, 
Regressão com variáveis categorias explicativas.
Valores discrepantes na regressão,
Inferência para regressão linear, 
Particionamento da variabilidade.

REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA
Preditores múltiplos
R-quadrado ajustado 
Colinearidade e parcimônia
Inferência para MLR 
Seleção do Modelo, 
Diagnóstico para MRL


Como metodologia serão empregadas aulas expositivas e de exercícios, além de trabalhos desenvolvidos com o software livre R e RStudio.

LINEAR REGRESSION Correlation, Residuals and Least square line Prediction and extrapolation Vontions for Linear Regression R Squared Regression with categorical explanatory variables Outliers in Regression Inference in Linear Regression Variability Partitioning LINEAR MULTIPLE REGRESSION Multiple predictors Adjusted R Squared Colinearity and Parsimony Inference for Multiple Linear Regression Model slection Diagnostics

Avaliação

Método

Média ponderada de trabalhos, exercícios, provas e ou outras atividades propostas.

Critério

Frequência de 70% e nota superior a 5,0 (cinco) na média das avaliações

Norma de Recuperação

Em caso de média final maior ou igual a 3 e menor que 5, a nova média final consiste de uma média ponderada entre a média final e uma atividade de recuperação.

Bibliografia

Ragsdale, Cliff T Ragsdale. Modelagem e Análise de Decisão. Cengage Learning Edições Ltda. 589pg. 2010.

Frost, J. Regression analysis: an intuitive guide for using and interpreting linear models. Jim Publishing. State College, Pennsylvania. USA. 2019. 

Goodwin, P; Wright G. Decision Analysis for Management Judgment. John Wiley & Sons Ltd. England. Third Edition. 2004.
Montgomery, D.C., Runger, G.C. Estatística Aplicada e Probabilidade para Engenheiros. Editora LTC. 5ª Edição. Rio de Janeiro. 2013. 

Field, A., Miles, J., Field, Z. Discovering statistics using R. Sage. London. 2012.

Wickham, H. Grolemund, G. R para data science, Starlin Alta Editora e Consultoria Eireli. Rio de Janeiro. 2019.

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