Processos Estocasticos

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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



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.


Tarefa 1


Tarefa 2


Tarefa 3


Tarefa 4


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

  • Introdução ao Modelo Linear 






Generalizado (GENMOD/GLM)

  • Conceitos básicos de 






Regressão Logística


Bibliografia 

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[1] Neter, J., Wasserman, W., Kutner, M.H. Applied linear statistical models.
[2] Draper, N.R., Smith,H. Applied regression analysis. 2ed. New York: Wiley, 1981.
[3] Montgomery, D.; Runger,D.C. Applied Statistics and Probability for Engineers, 4 ed.J.Wiley
[4] Montgomery and Peck, Introduction to Linear Regression Analysis;
[5] Charnet, R. Analise de modelos de Regressão linear com aplicações. Ed. da Unicamp, 1999.
[6] Tenenhaus, M. Statistique Méthodes pour décrire, expliquer et prévoir, ed. Dunod.
[7] Seber, G.A.F., Linear Regression Analysis.
[8] Myers and Montgomery, Generalized Linear Models.

Provas e Avaliaçoes

40% Nota: Entrega de relatórios com os exercícios de cada aula de laboratório (dupla).
60% Nota: Prova única com questões multipla escolha e exercícios sobre o conteudo total (exceto itens 19 e 20).

Datas:


Prova Geral: 26/02/2013
Recuperação PG: 05/03/2013
Substitui obrigatoriamente a nota da Prova Geral.


Lista email google groupes

UERJ_EC_Modelos_Lineares

Arquivos (.pdf) das aulas

Aula 1 :[[1]]