Componente Curricular: Introdução aos Modelos Lineares Generalizados
Código: 1114201
Créditos: 04
Carga Horária: 60 horas
Pré-Requisito: Análise de Regressão (1114198)
Unidade Responsável: UAEst/CCT
Ementa
Modelos Lineares Generalizados: Definição. Ligações Canônicas. Função desvio. Métodos de Estimação. Teste de hipóteses. Técnicas de diagnóstico. Aplicações. Modelos para dados binários. Modelos para dados de contagem. Aplicações.
I - Objetivos
II - Conteúdo Programático
Unidade I- Modelos Lineares Generalizados
1.1 Introdução
1.2 Definição
1.3 Ligações canônicas
1.3.1 Outras ligações
1.4 Função desvio
1.5 Função escore e informação de Fisher
1.6 Estimação dos parâmetros
1.7 Teste de hipóteses
1.8 Bandas de confiança
1.10 Técnicas de diagnóstico
1.11 Seleção de modelos
1.12 Aplicações
Unidade II- Modelos para Dados Binários
2.1 Introdução
2.2 Métodos clássicos: uma única tabela 2 × 2
2.3 Métodos clássicos: k tabelas 2 × 2
2.4 Métodos clássicos: tabelas 2 × k
2.5 Aplicações
2.6 Regressão logística linear
Unidade III- Modelos para Dados de Contagem
3.1 Introdução
3.2 Modelos de Poisson
3.3 Modelos com resposta binomial negativa
Bibliografia Básica:
CORDEIRO, G. M. Modelos Lineares Generalizados. Campinas-SP: 8º Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, 1986.
PAULA, G. A. Modelos de Regressão com Apoio Computacional. São Paulo: IME/USP, 2004.
Bibliografia Complementar:
COLLET, D. Modelling Binary Data. Chapman and Hall, 1994.
DEMETRIO, C. G. B. Modelos Lineares Generalizados em Experimentação Agronômica. São Paulo: ESALQ/USP, 2002.
DOBSON, A. J. An Introdution to Generalized Linear Models. London: Chapman and Hall, 1990.
HOSNER, D. W.; LEMESLOW, S. Applied Logistic Regression. New York: John Wiley, 1989.
LINDSEY, J. Applying Generalized Linear Models. London: Springer, 1997.
McCULLAGH, P. and NELDER, J. Generalized Linear Models. 2. ed. London: Chapman and Hall, 1989.