Alexandre G. Patriota Estatística • IME-USP

Ensino

MAE0350 — Modelos de Regressão I

MAE0350

Análise de Regressão - Diurno

Professor:
Alexandre G. Patriota

Objetivo: Apresentar a técnica de análise de regressão e aplicações.

Monitor:
Andrey Sarmento website

Complemento às aulas:

Estatística Descritiva (Canal YouTube "A Ciência da Estatística")
a. Tipos de dados
b. Média e Mediana
c. Gráficos de barras, de setores e de dispersão
d. Histograma
e. Quantis
f. Medidas de dispersão
g. Boxplots I
h. Boxplots II
i. Medidas de Assimetria
j. Medidas de Curtose
h. Coeficiente de GINI

Curiosidades Estatísticas (Canal YouTube "A Ciência da Estatística")
a. Faz sentido cobrar juros
b. Quanto a empresa deve ter em caixa...
c. Pagando todos os sinistros com probabilidade de 98%
d. Probabilidade estende a Lógica?

Proficiência em estatística (Canal YouTube "A Ciência da Estatística")
Qual é o seu nível de proficiência em estatística?

Teoria de Conjuntos (Canal YouTube "A Ciência da Estatística")
a. Estreia da série Teoria de Conjuntos
b. Axiomas da Extensão e da ESPECIFICAÇÃO (Pertencimento, Igualdade e Inclusão)
c. Axiomas do PAR e da UNIÃO (união, interseção, diferença, Complementar, Leis associativas e de Morgan)
d. Axioma da POTÊNCIA (Conjuntos das partes, produtos cartesianos e relações)
e. FUNÇÕES injetoras, sobrejetoras e bijetoras (IMAGEM e IMAGEM INVERSA)
f. Axioma da ESCOLHA
g. Sigmas-Álgebras de subconjuntos
h. Medida de Probabilidade


Código de ética - USP:
Texto

Listas de Exercícios: Ver site E-disciplinas

Programa do curso:
Ementa do Curso MAE0350

Notas:
Veja Aqui

Bibliografia
D. C. Montgomery, E. A. Peck, G. G. Vining, Introduction to Linear Regression Analysis, 4th ed., Hoboken: John Wiley, 2006.
M. H. Kutner, C. J. Nachtsheim, J. Neter, Applied Linear Regression Models, 4th ed., Boston: McGraw-Hill, 2004.
D. A. Ratkowsky, Nonlinear Regression Modelling: a Unified Practical Approach, New York: Marcel Dekker, 1983.

Avaliações: (veja o programa do curso para detalhes)

Observação: Só poderá fazer a recuperação quem tiver média final superior ou igual a três.

Média Final: MF = (7 MP + ME)/8, onde MP é a média das três notas e ME é a média das n-1 maiores notas das n listas de exercícios propostas.

O programa estatístico R (www.r-project.org) será utilizado no curso de análise de regressão.