Sumários
Módulo II - MLGs - Aula 2
20 Maio 2026, 13:30 • Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima
Módulo II - Modelos Lineares Generalizados - Aula 1
13 Maio 2026, 16:00 • Jorge Filipe Campinos Landerset Cadima
[MLGs - Aula 1: Slides 1-48] Introdução e bibliografia de Modelos
Lineares Generalizados. Um exemplo motivador: os dados de doença
arterial coronária de Hosmer & Lemeshow. As duas extensões do Modelo
Linear que definem um MLG. As 3 componentes dum MLG (aleatória,
sistemática e função de ligação). A família exponencial de
distribuições: definição (com 2 parâmetros). Discussão de casos
particulares: Normal, Bernoulli, 'Binomial/n'. Funções de ligação
canónicas. O Modelo Linear como caso particular dum MLG. A Regressão
Logística: MLG para Y Bernoulli ou Binomial/n com a respectiva função de
ligação canónica. A relação entre componentes aleatórias Bernoulli e
Binomial/n. De novo o exemplo dos dados Hosmer & Lemeshow:
ajustamento do modelo com os comandos do R (glm, coef, predict, fitted).
Comentários e interpretações na Regressão Logística.
(Aula leccionada a 20.5.26, das 16h às 18h, na sala de aulas do Pavilhão Sertório do Monte Pereira)
Aula Módulo II - Modelos LIneares Mistos
13 Maio 2026, 13:30 • Elsa Maria Félix Gonçalves
Modelos Lineares Mistos. Estudo de alguns casos particulares. Exercícios de aplicação no R.
(aula dia 20 de maio, 13h30-15h30)
Aula Módulo II - Modelos Lineares Mistos
6 Maio 2026, 16:00 • Elsa Maria Félix Gonçalves
Aula Módulo II - Modelos Lineares Mistos
6 Maio 2026, 13:30 • Elsa Maria Félix Gonçalves
Modelos lineares mistos: testes de hipóteses (e intervalos de confiança) a combinações lineares dos efeitos do modelo linear misto. Comparação e seleção de modelos: testes de razão de verosimilhanças, critério de informação de Akaike e critério de informação de Bayes. Validação dos pressupostos do modelo.