Aula 10 (Módulo II)

11 Abril 2019, 11:00 • Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima

[Acetatos Modelo Linear: 334-338] Considerações finais sobre ANCOVAs. Fórmula para o R2 duma ANCOVA com um único preditor numérico. Modelos Lineares Generalizados [Acetatos MLG: 1-57 + 59-62] Conceitos introdutórios. A formulação dum MLG: componente aleatória, componente sistemática e função de ligação. A família exponencial de distribuições: definição (bi-paramétrica); parâmetro natural e parâmetro de dispersão; os casos particulares da Normal, Poisson, Bernoulli e outras distribuições. Funções de ligação canónicas. O Modelo Linear como caso particular dum MLG. A Regressão Logística: MLG com ligação canónica para distribuições Bernoulli e 'Binomial/n'. Comandos no R para estudar MLGs. Um exemplo. A estimação dos parâmetros num MLG: máxima verosimilhança. Discussão sintética do problema de determinar os estimadores de máxima verosimilhança: a função verosimilhança; o sistema de equações normais; a necessidade de algoritmos numéricos; adaptação do Método de Newton-Raphson.