154229 - Análise de Regressão

Créditos: 2 práticos 2 teóricos
Requisito: (Inferência Estatística e Teoria de Matrizes para Estatística) ou (Inferência Estatística B e Teoria de Matrizes para Estatística)
Objetivo: Apresentar aos alunos técnicas de modelagem estatística, diagnósticos e critérios de escolha de modelos.
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.

Bibliografia Básica: DRAPER, N. R. & SMITH, H. (1998) Applied Regression Analysis. EUA, John Wiley & Sons. MONTGOMERY, D. C.; PECK, E.A. (1991) Introduction to Linear Regression Analysis. 2a Ed., New York: John Wiley. KUTNER, M. H.; NACHTSHEIM, C.; NETER, J. (2004) Applied linear regression models. 4a Ed., New York: Irwin.

Bibliografia Complementar: FARAWAY, J. J. (2000). Practical Regression and Anova using R. E-bookFOX, J. (2002). An R and S-Plus Companion to Applied Regression. London: Sage Publications, 311p. MAINDONALD, J. & Braun, J. (2007) Data Analysis and Graphics Using R: an Example-Based Approach. 2nd ed., Cambridge University Press. VENABLES, W. & RIPLEY, B. (1999) Modern Applied Statistics with S-PLUS. 3ª ed., New York: WileyWEISBERG, S. (1985) Applied Linear Regression. 2ª ed.. New York: Wiley.