Modelos Lineares 2012

Esta é a página oficial da disciplina de Modelos Lineares do curso de graduação em Engenharia de Computação da UERJ, campus IPRJ , em Nova Friburgo, contendo material potencialmente útil ao publico geral e aos estudantes, professores e profissionais interessados em modelagem matematica.

Professora Dra Ariane Ferreira, Laboratório de Tecnologia da Informação –LTI do Instituto Politécnico do Rio de Janeiro – IPRJ.

Periodo Letivo 2012-2 : Aulas: Inicio 05/11/2012-- final 13/03/2013

Informação sobre aulas

• Instrutor: prof. Ariane Ferreira (Laboratório de Tecnologia da Informação –LTI do Instituto Politécnico do Rio de Janeiro – IPRJ.)
• Horario das Aulas: Terças-feiras T3:14h20-15h10; T4:15h10-16h00; Quintas-feiras T1:12h30-13h20; T2:13h20-14h10.
• Total de Aulas Teoricas: 20; Sala 211.
• Total de Aulas de Laboratorio: 4, Lab 2 Sala 307
• Datas das Aulas de Laboratorio: 22/11/2012; 11/12/2012; 10/01/2013; 31/01/2013
• Atenção: Nas aulas de laboratorio a presença é obrigatoria.
  
• Não Havera Aulas 18/12/2012

e 20/12/2012

Software

• Usaremos o Scilab primariamente. wiki.nosdigitais.teia.org.br/Scilab
• tollbox Casci:  wiki.nosdigitais.teia.org.br/CASCI_Toolbox

Tarefas

  Aulas de laboratório : alunos agrupados em duplas para a realização das tarefas;

Entrega de relatório das tarefas realizadasn nas aulas de laboratório da dupla na semana seguinte à realização da aula de laboratório.

As tarefas devem ser formatadas com notacao matematica adequada, preferencialmente em Latex.

Somente serao aceitos arquivos eletronicos no formato PDF ou outro formato aberto como .odt

Quando a tarefa involver qualquer programacao, o aluno devera enviar o codigo fonte. O codigo junto com a documentacao devera estar dentro de um unico diretorio comprimido com .zip ou tar, com o nome do aluno, disciplina e data.

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Modelos Lineares (graduação)

• Foco: Modelagem Matematica à partir de dados empiricos provenientes de processos (socio-econômicos, fisicos-quimicos-bilogicos e industriais).
  
• Modelos de Regressão Linear.

Conteudo aproximado

1.       Apresentação da disciplina e introdução aos Modelos Lineares (ML)

2.       Distribuição Normal Univariada

3.       Testes de hipóteses – aderência à lei Normal

4.       Regressão Linear Simples - RLS

5.       Inferência e testes de hipóteses para RLS

6.       Analise de resíduos para RLS

7.       Analise de outliers para RLS

8.       Introdução à analise multivariada de dados – pré-tratamentos de uma tabela de dados numéricos

9.       Distribuição Normal Multivariada

10.   Testes de hipóteses- aderência à lei normal multivariada

11.   Regressão Linear Multipla - RLM

12.   Inferência e testes de hipóteses para RLS

13.   Analise de resíduos para RLM

14.   Analise de outliers para RLM

15.   Validação de um modelo de regressão

16.   Multicolinearidade

17.   Seleção de variáveis  para modelos lineares

18.   Modelos Polinomiais

Conteudos Adicionais

1.   Introdução ao Modelo Linear

Generalizado (GENMOD/GLM)

1. Conceitos básicos de

Regressão Logística

Recursos principais

• L