Sumários

Módulo II, Aula 8

21 Abril 2020, 14:30 Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima

[Acetatos 269-316] A heterogeneidade de unidades experimentais e os seus efeitos. A introdução de novos factores como forma de controlar variabilidade inexplicada de Y (ou por interesse directo). Delineamentos factoriais a dois factores: introdução e notação. Um primeiro modelo (sem efeitos de interacção): equação, restrições, os dois testes de interesse. A decomposição de SQT em 3 parcelas (SQA, SQB e SQRE). Os respectivos graus de liberdade e Quadrados Médios. As duas estatísticas F para os dois testes. Tabela-resumo. Um exemplo clássico. Algumas fórmulas. A interpretação do significado dos parâmetros (com as restrições usadas) e o problema da falta de flexibilidade do modelo. Um modelo alternativo, com efeitos de interacção: equação, restrições, interpretação dos parâmetros. Os três testes F: a decomposição de SQT em 4 parcelas, a definição das estatísticas e respectiva distribuição sob H0. O quadro de síntese. Um exemplo.


Módulo II, Aula 7

16 Abril 2020, 10:00 Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima

[Acetatos 217-255 + 265-268] Três advertências finais de Regressão Linear. ANOVAs: conceitos introdutórios. ANOVA a um Factor: notação; discussão da equação do modelo (também em formato vectorial/matricial); o papel das variáveis indicatrizes de pertença aos níveis do factor; a necessidade de restrições e algumas alternativas. A ANOVA a 1 Factor como caso particular do Modelo Linear. Fórmulas especiais para os estimadores dos parâmetros e para os valores ajustados Y-chapéu. As Hipóteses dum teste à igualdade de médias populacionais de nível. O Teste F como adaptação do teste de ajustamento global ao contexto em questão. Fórmulas especiais para as Somas de Quadrados e Quadrados Médios. O quadro de síntese da ANOVA. Especificidades da validação do modelo. ALguns comentários e advertências finais. NOTA: A matéria dos acetatos 256-264 (comparações múltiplas de Tukey) não é dada e não é matéria para avaliação.


Not Taught.

14 Abril 2020, 14:30 Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima

Férias da Páscoa


Not Taught.

9 Abril 2020, 10:00 Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima

Férias da Páscoa


Módulo II, Aula 6

7 Abril 2020, 14:30 Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima

[Acetatos 175-219] Um exemplo de regressão linear múltipla no R. A escolha de submodelos: um problema difícil. Algoritmos de pesquisa completa: a função leaps do R. Heurísticas de escolha de subconjuntos: algoritmos de exclusão/inclusão sequencial; variantes baseadas nos testes t a beta_j=0 e variantes baseadas no AIC. Definicção e interpretação do Critério de Informação de Akaike. A validação do modelo: distribuição dos resíduos se fôr válido o MLR (demonstração). Três tipos de resíduos. Gráficos de resíduos e a sua leitura: exemplos no R. Outros diagnósticos: efeito alavanca e distância de Cook: definições, interpretações e exemplos no R. O R^2 modificado: definição, interpretação e propriedades. Exemplo no R (e na função leaps). Prevenções e comentários. TPC: Todos os Exercícios de Regressão Linear podem já ser resolvidos.
Aula leccionada no seu horário, por videoconferência.