[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.