Sumários
Aula 19 (TP07)
20 Novembro 2019, 09:15 • Fernanda Maria dos Reis Torroaes Valente
Regressão Linear Múltipla
Contexto inferencial: Exercícios 9. a) - f) (incompleto). Definição do R^2 ajustado (ou modificado). TPC: ex. 10. a) b) c).
Aula 19 (TP08)
20 Novembro 2019, 09:15 • Elsa Maria Félix Gonçalves
Regressão Linear Múltipla: exercícios 9a) 9b), 9c), 9d), 9e), 9f), 9gi) 9gii). T.P.C.: exercício 10.
Aula Teórica 19 (Bloco T01)
19 Novembro 2019, 12:00 • Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima
[Acetatos 264-289] O teste F de ajustamento global no contexto da regressão linear mútipla. As duas formas alternativas de escrever as hipóteses e as duas formas alternativas de escrever a estatística de teste. Modelos e submodelos: definição. O teste F parcial para comparar modelos encaixados (modelos/submodelo). As duas formas alternativas de escrever as hipóteses e as duas formas alternativas da estatística do teste F parcial. Exemplo. A escolha de um submodelo: a complexidade do problema cresce exponencialmente com o número p de preditores do modelo completo. Uma função do R que concretiza o algoritmo leaps and bounds de escolha de subconjuntos óptimos de cada cardinalidade, aplicável quando p não excede 30-35.
Aula 19 (TP01ER_15)
19 Novembro 2019, 10:30 • Elsa Maria Félix Gonçalves
Regressão Linear Múltipla: exercícios 9a) 9b), 9c), 9d), 9e), 9f), 9gi) 9gii). T.P.C.: exercício 10.
Aula Teórica 19 (Bloco T02)
19 Novembro 2019, 09:00 • Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima
[Acetatos 264-289] O teste F de ajustamento global no contexto da regressão linear mútipla. As duas formas alternativas de escrever as hipóteses e as duas formas alternativas de escrever a estatística de teste. Modelos e submodelos: definição. O teste F parcial para comparar modelos encaixados (modelos/submodelo). As duas formas alternativas de escrever as hipóteses e as duas formas alternativas da estatística do teste F parcial. Exemplo. A escolha de um submodelo: a complexidade do problema cresce exponencialmente com o número p de preditores do modelo completo. Uma função do R que concretiza o algoritmo leaps and bounds de escolha de subconjuntos óptimos de cada cardinalidade, aplicável quando p não excede 30-35.