Disciplina: EST082 - MODELOS LINEARES GENERALIZADOS
Horas Aula: 4
Departamento: DEPTO DE ESTATISTICA /ICEPlano de Ensino
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.
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.
London: Chapman and Hall/CRC, 2008.
McCULLAGH, P, NELDER, J. Generalized Linear Models, 2nd edition, Chapman & Hall,
1989.