Disciplina: EST036 - ANÁLISE DE REGRESSÃO
Carga horária: 60
Departamento: DEPTO DE ESTATISTICA /ICE
Plano de Ensino
2) Modelo de Regressão Linear Simples (MRLS): Definição, Estimação por mínimos quadrados, Propriedades dos estimadores, Adequação e Predição do MRLS, Análise de Resíduos.
3) Modelo de Regressão Linear Múltipla (MRLM): Definição e forma matricial, Estimação por Mínimos Quadrados, Estimação por Máxima Verossimilhança, Propriedades dos estimadores, Testes de hipóteses sobre os parâmetros, Análise de Variância, Coeficiente de determinação, Correlações Múltiplas e Parciais, Análise de Resíduos do MRLM, Modelos Heterocedásticos, Multicolinearidade e Regressão Ridge, Uso de Variáveis Binárias.
4) Seleção de Variáveis Regressoras: Método
DRAPER, N. R. and SMITH, H. Applied Regression Analysis. New York: John Wiley & Sons, 1998.
MONTGOMERY, D. C. and PECK, E. A. Introduction to Linear Regression Analysis. New York: John Wiley & Sons, 1992.
KUTNER, M.; NACHTSHEIM, C.; NETER, J. and LI, W. Applied Linear Statistical Models. 2ª ed. New York: McGraw - Hill, 2004.
CHATTERJEE, S. and HADI, A.S. Sensitivity Analysis. In.: Linear Regression. New York: John Wiley and Sons, 1988.
COOK, R. D.; WEISBERG, S. Applied Regression including computing and graphics. Wiley Series. In.: Probability and Statistics. John Wiley, Wiley Interscience, 1999.