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15.422-9 - Análise de Regressão

Número de Créditos: 4

Carga Horária: 60

Ementa:

Regressão linear simples e múltipla. Análise de resíduos. Diagnóstico em regressão. Regressão Ridge. Seleção de variáveis. Regressão com variáveis qualitativas. Modelos heterocedásticos. Introdução a regressão não linear. Outros tópicos em regressão.

Objetivos gerais:

Apresentar aos alunos técnicas de modelagem estatística, diagnósticos e critérios de escolha de modelos.

Bibliografia:

Bibliografia Básica:

1. Draper, R.; Smith, H. Applied regression analysis. 3 ed. New York: John Wiley & Sons, c1998. 706 p.
2. Montgomery, D. C.; Peck, E. A.,. Introduction to linear regression analysis. 2 ed. New York: John Wiley, 1991. 527 p.
3. Neter, John ...et Al.. Applied linear regression models. 3 ed. Chicago: Irwin, 1996. 720 p. 

Bibliografia Complementar:

1. Atkinson, Anthony Curtis. Plots, transformation, and regression: an introduction to graphical methods of diagnostic regression analysis. Oxford: Clarendon Press, 1985. 282 p. 
2. Berk, Richard A.. Statistical learning from a regression perspective. New York: Springer, 2008. 358 p. 
3. Panik, Michael J.. Regression modeling: methods, theory, and computation with SAS. Boca Raton: CRC Press, 2009. 814 p. 
4. Sheather, Simon J.. A modern approach to regression with R. New York: Springer, c2009. 392 p. 
5. Wright, Daniel B.; London, Kamala. Moderm regression techniques using R: a practical guide for students and researchers. Los Angeles: SAGE, 2010. 204 p.