Sumários
2 Abril 2024, 10:00
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Manuela Neves
Esclarecimento de dúvidas, resolução de exercícios
27 Março 2024, 14:00
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Manuela Neves
Esclarecimento de dúvidas, resolução de exercícios
22 Março 2024, 14:00
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Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima
[Slides 98-129] Exemplo de Regressão Linear Múltipla (RLM) no R (os dados dos lírios). Modelos e Submodelos; relação entre os respectivos Coeficientes de Determinação. Regressão Polinomial: conceito e exemplo. A inferência na RLM: introdução e pressupostos adicionais. Formulação do Modelo Linear (para efeitos inefrenciais). A equação do Modelo em notação matricial/vectorial. O vector Beta-chapéu de estimadores do modelo: definição. Ferramentas para trabalhar com vectores aleatórios: vector esperado, matriz de (co-)variâncias (definições e propriedades). A distribuição Multinormal: definição, visualização possível, os seus parâmetros.
Aula leccionada dia 12/4/24 14h-16h (Sala Edif. Sertório do Monte Pereira + Zoom/Colibri)
21 Março 2024, 16:30
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Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima
[Slides 75-97 + resolução Exer. RL 2a)-g)] A Regressão Linear Múltipla em contexto descritivo: a matriz do modelo X; combinações lineares de colunas de X; o espaço das colunas de X, C(X); o vector y-chapéu dos valores ajustados como vector de C(X); a formulação geométrica do problema e a sua correspondência estatística com o critério de minimizar SQRE; a projecção ortogonal do vector y sobre C(X); a fórmula para o vector b dos coeficientes que definem o hiperplano ajustado; o triângulo rectângulo associado à projecção ortogonal sobre C(X); o vector yc centrado e o triângulo rectângulo associado à sua projecção sobre C(X); as 3 Somas de Quadrados e a sua relação como aplicação do Teorema de Pitágoras aos triângulos acima referidos; o Coeficiente de Determinação R2=SQR/SQT e a sua interpretação geométrica; propriedades do Coeficiente de Determinação; propriedades das Regressões Lineares Múltiplas (com constante aditiva); unidades de medida e interpretação dos parâmetros bj. A Regressão LInear Múltipla no R: resolução do Exercício 2, alíneas a)-g). TPC: Exerc. 2h) (ver também os slides 102 e 103).
Aula leccionada dia 11/4/24 16h30-18h30 (Sala Edif. Sertório do Monte Pereira + Zoom/Colibri)
15 Março 2024, 14:00
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Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima
[Slides 39-74] Ainda revisões da regressão linear simples: sensibilidade à presença de observações atípicas (outliers). O exemplo dos dados Animals. A linearização de cinco relações não lineares comuns: exponencial, logística (de 2 parâmetros), potência, de tipo hiperbólico, Michaelis-Menten. Para cada caso discussão das transformações linearizantes e das equaçãoes diferenciais associadas. Advertências sobre o uso de transformações linearizantes. A Regressão Linear Múltipla: discussão introdutória e dificuldades associadas. A visualização alternativa no espaço das variáveis (Rn). Formulação do problema a resolver.
Aula leccionada dia 5/4/24 14h-16h (Sala Edif. Sertório do Monte Pereira + Zoom/Colibri)
