Módulo II (Aula 12, MLGs)

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

[Acetatos 119-180] Um exemplo de Modelo Log-linear (dados do Exercício 5). Teste de Wilks para comparar o Modelo e o Modelo Nulo. Um exemplo de Regressão Probit (dados do Exercício 1). Um exemplo de MLG de tipo ANCOVA (Exercício 10). Teste de Wilks para comparar Modelo ANCOVA (completo, Ex.10) e submodelo (do Ex.1). Selecção de submodelos. O AIC em contexto de MLG. A função step do R. MLGs com componente aleatória Gama. A função de ligação canónica para componentes aleatórias Gama (recíproco). Quadro-resumo da família exponencial. A necessidade de estimação do parâmetro de dispersão fi. Desvio e desvio reduzido: definição e concretização para várias distribuições da componente aleatória e funções de ligação. Função de variância. Os resíduos de Pearson e a estatística generalizada de Pearson. Um estimador do parâmetro de dispersão fi, baseado nos resíduos de Pearson. Os resíduos do Desvio. Resíduos estandardizados. Distâncias de Cook. Dificuldades na validação do modelo com base no estudo dos resíduos. Modelos log-lineares para o estudo de tabelas de contingência: o caso de tabelas de dupla entrada. Relações entre o habitual teste de independência duma tabelas de dupla entrada e o estudo dum modelo Log-linear de tipo ANOVA, sem efeitos de interacção. Breve discussão (extra-matéria) do estudo de tabelas de contingência de tripla entrada. [Fim da matéria de Modelos Lineares Generalizados].