Aula 12

2 Abril 2019, 14:00 • Maria João Teixeira Martins

Inferência em regressão linear múltipla: pressupostos e sua validação através de gráficos de resíduos; estimação da variância dos erros aleatórios e dos parâmetros do modelo. Testes t aos parâmetros, intervalos de confiança e de predição. Modelos e submodelos: seleção de submodelos através de algoritmos de otimização e através de métodos sequenciais. Teste F parcial para comparação de modelos encaixados.
Breve introdução à metodologia de superfícies de resposta para otimização de processos. Exemplos utilizando o package rsm do R.