Sumários

Aula 11 (Módulo II)

24 Abril 2023, 08:00 • Elsa Maria Félix Gonçalves

Linear Mixed Models: the residual maximum likelihood method of estimation. Estimating fixed effects and predicting random effects: the mixed model equations. Tests of hypotheses for covariance parameters and fixed effects. Model selection (model comparison via likelihood ratio tests and via information criteria).

Nota: Esta aula foi lecionada na quarta-feira, dia 03/05/2023, das 11h-13h30.

Aula 10 (Módulo II)

19 Abril 2023, 09:00 • Elsa Maria Félix Gonçalves

Revision of fixed effects ANOVA.
Linear Mixed Models: some examples of application. General formulation of the model, properties and some particular cases.

Nota: Esta aula foi lecionada na terça-feira, dia 02/05/2023, das 16h30-18h30.

Aula 9 (Módulo II)

17 Abril 2023, 08:00 • Elsa Maria Félix Gonçalves

Principles of experimental design. Examples of experimental designs used in agriculture: randomized complete block designs, Latin square designs, Split-plot designs, and designs of the family of Incomplete Block Designs.

Nota: Esta aula foi lecionada na quinta-feira, dia 27/04/2023, das 8h-10h.

Aula 8 (Módulo II)

12 Abril 2023, 09:00 • Fernanda Maria dos Reis Torroaes Valente

[Pt] Resolução de exercícios de Regressão Linear com o apoio do R, no ambiente RStudio: ex. 8 (a regressão polinomial; as funções I, abline e curve; os 4/5 passos de um teste de hipóteses; o modelo de regressão linear e a sua validação, a análise dos resíduos e outros diagnósticos). TPC: resolver o ex. 3.

[En] Resolution of Linear Regression exercises with the support of R in RStudio: ex. 8 (polynomial regression; the I, abline and curve functions; the 4/5 steps of hypothesis testing; the linear regression model and its validation, residual analysis and other diagnostics). Homework: solve ex. 3.

NOTA: Esta aula foi leccionada na quarta-feira, dia 19/04/2023, das 10h-12h.

Aula 7 (módulo II)

3 Abril 2023, 08:00 • Fernanda Maria dos Reis Torroaes Valente

[Pt] Resolução de exercícios de Regressão Linear com o apoio do R, no ambiente RStudio: ex. 1 c) - g) (as funções cor, step e anova; os métodos de exclusão e inclusão sequencial, utilizando testes t e o critério de informação de Akaike (AIC); o teste F parcial). TPC: resolver o ex. 2.

[En] Resolution of Linear Regression exercises with the support of R in RStudio: ex. 1 c) - g) (the cor, step and anova functions; the sequential exclusion and inclusion methods, using t-tests and Akaike's information criterion (AIC); the partial F-test). Homework: solve ex. 2.

NOTA: Esta aula foi leccionada na segunda-feira, dia 17/04/2023, das 14h30-16h30.