Sumários
Aula 14 (TP10, Turmas MEAlim0107b MEAli(1a), MEVE0108 MEVE(1a))
7 Novembro 2018, 09:15 • Elsa Maria Félix Gonçalves
Regressão Linear Múltipla: exercício 1. T.P.C.: exercício 2.
Aula Teórica 14 (Bloco T02)
6 Novembro 2018, 12:00 • Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima
[Acetatos 216-230; apontamentos 76-81] Ainda a Regressão Linear Múltipla em contexto descritivo. Um outro triângulo rectângulo de interesse estatístico, baseado no vector dos valores centrados de Y. Fórmula Fundamental da Regressão como Teorema de Pitágoras e Coeficiente de Determinação como o quadrado do cosseno entre o vector dos valores centrados de Y e a sua projecção ortogonal no espaço das colunas da matriz X. Propriedades fundamentais da hipersuperfície ajustada numa Regressão Linear Múltipla. O Modelo RLM no contexto inferencial. As n equações do modelo escritas em notação vectorial/matricial.
Aula 14 (TP08, Turmas MBRV0115 MBRV (1a), MEA0101ERural MEA(1a))
6 Novembro 2018, 10:30 • Elsa Maria Félix Gonçalves
Regressão Linear Múltipla: exercício 1. T.P.C.: exercício 2.
Aula Teórica 14 (Bloco T01)
6 Novembro 2018, 09:00 • Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima
[Acetatos 216-232; apontamentos 76-82] Ainda a Regressão Linear Múltipla em contexto descritivo. Um outro triângulo rectângulo de interesse estatístico, baseado no vector dos valores centrados de Y. Fórmula Fundamental da Regressão como Teorema de Pitágoras e Coeficiente de Determinação como o quadrado do cosseno entre o vector dos valores centrados de Y e a sua projecção ortogonal no espaço das colunas da matriz X. Propriedades fundamentais da hipersuperfície ajustada numa Regressão Linear Múltipla. O Modelo RLM no contexto inferencial. As n equações do modelo escritas em notação vectorial/matricial. Ferramentas para vectores aleatórios: o vector esperado e a matriz de (co-)variâncias.
aula nº13
5 Novembro 2018, 11:30 • Maria José Brito Monteiro da Silva
Aula leccionada pela Prof. Fernanda Valente