Modelagem Estatística
Conceitos de modelagem: identificabilidade, sobreajuste, hierarquia, reparametrização, seleção e expansão de modelos. Regressão linear simples, Análise de ajuste, Estudo dos resíduos, Regressão múltipla, Regressão Bayesiana, Violações de hipóteses básicas, Seleção de modelos, Multicolinearidade, Transformações de variáveis, Família exponencial e Modelos lineares generalizados, Regressão não linear
Informações Básicas
Carga horária
60h.
Pré-requisito
Inferëncia Estatística
Obrigatória:
- Reinaldo Charnet, Clarice Azevedo de Luna Freire, Eugênia M. Reginato Charnet e Heloísa Bonvino. Análise de Modelos de Regressão Linear com aplicações, 2011, 2a Edição. Editora da Unicamp.
- Annette J. Dobson, An Introduction to Generalized Linear Model, 1990, Chapman & Hall.
- Morris DeGroot, Mark Schervish. Probability and Statistics. Fourth Edition, 2012
Complementar:
- Casella, G., Berger, R., Inferência Estatística, 2010, Cengage Learning
- Montgomery, D.C. & Peck, E.A., Introduction to Linear Regression, 1982, John Wiley & Sons
- Draper, N.R. & Smith, H., Applied Regression Analysis - Third Edition, 1998, John Wiley & Sons
- Wasserman, Larry. All of statistics: a concise course in statistical inference. Springer Science & Business Media, 2013.
- Friedman, Jerome, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani. The elements of statistical learning. Vol. 1. New York: Springer series in statistics, 2001.