Plano de Ensino
Disciplina: EST082 - MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
Horas Aula: 4
Departamento: DEPTO DE ESTATISTICA /ICE
Ementa
Revisão de Regressão Linear Múltipla; Família Exponencial de Distribuições; Modelos Lineares Generalizados (MLG); Modelos para Dados binários; Modelos para Dados de Contagem; Modelos para Dados Positivos. Outros Modelos de Regressão.
Conteúdo
1. Revisão de Regressão Linear Múltipla
a. Definição
b. Estimação
c. Análise de Variância
d. Intervalos e Regiões de Confiança
e. Técnicas de Diagnóstico
f. Estimação de Máxima Verossimilhança
g. Seleção de Variáveis
h. Aplicações
2. Modelos Lineares Generalizados
a. Família Exponencial de Distribuições: Definição. Estatísticas Suficientes
b. MLG: Definição
c. Casos particulares
d. Ligações Canônicas. Outras ligações
e. Função Desvio
f. Função Escore e Matriz de Informação
g. Estimação dos parâmetros
h. Teste de Hipóteses
i. Técnicas de Diagnóstico
j. Seleção de Modelos
3. Aplicações:
a. Modelos para Dados Binários (Regressão logística)
b. Modelos para Dados de Contagem
b.1. Modelo de Poisson
b.2. Modelo Binomial Negativo
c. Modelos para Dados Contínuos Positivos
c.1. Modelo Normal com ligação log
c.2. Modelo Gama
c.3. Modelo Normal Inversa
4. Outros Modelos de Regressão.
a. Definição
b. Estimação
c. Análise de Variância
d. Intervalos e Regiões de Confiança
e. Técnicas de Diagnóstico
f. Estimação de Máxima Verossimilhança
g. Seleção de Variáveis
h. Aplicações
2. Modelos Lineares Generalizados
a. Família Exponencial de Distribuições: Definição. Estatísticas Suficientes
b. MLG: Definição
c. Casos particulares
d. Ligações Canônicas. Outras ligações
e. Função Desvio
f. Função Escore e Matriz de Informação
g. Estimação dos parâmetros
h. Teste de Hipóteses
i. Técnicas de Diagnóstico
j. Seleção de Modelos
3. Aplicações:
a. Modelos para Dados Binários (Regressão logística)
b. Modelos para Dados de Contagem
b.1. Modelo de Poisson
b.2. Modelo Binomial Negativo
c. Modelos para Dados Contínuos Positivos
c.1. Modelo Normal com ligação log
c.2. Modelo Gama
c.3. Modelo Normal Inversa
4. Outros Modelos de Regressão.
Bibliografia
PAULA. G. A. Modelos de Regressão com Apoio Computacional. Instituto de Matemática e
Estatística: São Paulo, 2004.
CORDEIRO, G.M. e NETO, E.A.L. Modelos Paramétricos. 16º SINAPE, Associação Brasileira
de Estatística: Caxambu, 2004.
CORDEIRO, G.M. e DEMÉTRIO, C.G.B. Modelos Lineares Generalizados e Extensões. Pre-
print, 2008.
Estatística: São Paulo, 2004.
CORDEIRO, G.M. e NETO, E.A.L. Modelos Paramétricos. 16º SINAPE, Associação Brasileira
de Estatística: Caxambu, 2004.
CORDEIRO, G.M. e DEMÉTRIO, C.G.B. Modelos Lineares Generalizados e Extensões. Pre-
print, 2008.
Bibliografia(continuação)
Não informado
Bibliografia complementar
DOBSON, A.J.; BARNETT, A.G. Introduction to Generalized Linear Models (3rd ed.).
London: Chapman and Hall/CRC, 2008.
McCULLAGH, P, NELDER, J. Generalized Linear Models, 2nd edition, Chapman & Hall,
1989.
London: Chapman and Hall/CRC, 2008.
McCULLAGH, P, NELDER, J. Generalized Linear Models, 2nd edition, Chapman & Hall,
1989.
