Sumários

Módulo III, Aula 1

26 Maio 2020, 14:30 • Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima

[Acetatos Módulo III, p.1-48 (excepto 29)] Introdução. Programa e bibliografia. Exemplo motivador. Algumas ferramentas necessárias: classes de matrizes quadradas; classes de matrizes simétricas; matrizes como transformações lineares; vectores e valores próprios de matrizes simétricas. O Teorema da Decomposição Espectral de matrizes simétricas. Comentários. Valores próprios e a classificação de formas quadráticas. Álgebras de potências de matrizes diagonais e de matrizes simétricas. O traço de matrizes quadradas e a circularidade do traço. Matrizes de (co-)variâncias e de correlações como matrizes semi-definidas positivas (e definidas positivas na ausência de multicolinearidade). Variâncias e covariâncias de combinações lineares das colunas da matriz X de dados. O Teorema de Rayleigh-Ritz. A Análise em Componentes Principais: uma introdução estatística. Definição e propriedades das Componentes Principais. A ACP no R (o comando prcomp). O exemplo dos lavagantes. Fórmula para o coeficiente de correlação linear entre variáveis originais e componentes principais: dedução e discussão. Interpretação das três primeiras componentes principais dos dados (não normalizados) dos lavagantes.

Aula 17 (Módulo II) - Modelos Lineares Mistos

21 Maio 2020, 10:00 • Elsa Maria Félix Gonçalves

Modelos lineares mistos aplicados à análise de dados de ensaios com delineamento experimental em parcelas divididas (split-plot). Exercício 6.

Um exemplo de aplicação do modelo linear misto com variáveis preditoras categóricas e numéricas (análise de covariância) e em que as observações são feitas no mesmo individuo ao longo do tempo. Exercício 8.

[aula por videoconferência]

Aula 16 (Módulo II) - Modelos Lineares Mistos

19 Maio 2020, 14:30 • Elsa Maria Félix Gonçalves

Estudo de alguns casos particulares (modelos equilibrados, com matrizes G e R diagonais): modelo linear misto com 1 factor de efeitos fixos e 1 factor de efeitos aleatórios, sem interação; modelo linear misto com 1 factor de efeitos fixos e 1 factor de efeitos aleatórios, com interação. Resolução dos exercícios 3 e 4 da coleção de exercícios sobre Modelos Lineares Mistos.

Aula 15 (Módulo II) - Modelos Lineares Mistos

14 Maio 2020, 10:00 • Elsa Maria Félix Gonçalves

Estudo de alguns casos particulares (modelos equilibrados, com matrizes G e R diagonais): modelo aleatório a 1 factor de efeitos aleatórios, modelo aleatório com 2 factores de efeitos aleatórios. Resolução do exercício 1 da coleção de exercícios sobre Modelos Lineares Mistos.

Aula 14 (Módulo II) – Modelos Lineares Mistos

12 Maio 2020, 14:30 • Elsa Maria Félix Gonçalves

As equações do modelo misto. Os melhores estimadores lineares não enviesados (BLUEs) dos efeitos fixos e os melhores preditores lineares não enviesados (BLUPs) dos efeitos aleatórios. Testes de hipóteses (e intervalos de confiança) a combinações lineares dos efeitos do modelo linear misto. Comparação e selecção de modelos: testes de razão de verosimilhanças, critério de informação de Akaike e critério de informação de Bayes. Validação dos pressupostos do modelo. Estudo do caso particular: modelo aleatório a 1 factor de efeitos aleatórios, equilibrado, com matrizes G e R diagonais.
[aula por videoconferência]