Introdução à Análise de Dados Longitudinais

Créditos: 2 Teóricos e 2 Práticos
Requisito: Análise de Regressão
Requisito: Recomendado: Estatística Multivariada 1, Modelos Lineares Generalizados
Objetivo: Introduzir os alunos aos principais modelos para a análise de dados longitudinais, com enfoque aplicado, utilizando os principais softwares de modelagem estatística.
Ementa: Introdução a dados longitudinais. Modelos marginais e modelos elemento específico. Diagnósticos em modelos lineares mistos. Equações de Estimação Generalizadas. Modelos Lineares Generalizados Mistos. Dados faltantes e imputação de dados.

Bibliografia Básica: DIGGLE, Peter J.; LIANG, Kung-yee; ZEGER, Scott L. Analysis of longitudinal data. Oxford: Clarendon Press, 1996. ALLISON, Paul D. Fixed effects regressiion methods for longitudinal data using SAS. Cary: SAS Institute, c2005. VERBEKE, Geert; MOLENBERGHS, Geert. Linear mixed models for longitudinal data. New York: Springer, 2009.

Bibliografia Complementar: MOLENBERGHS, Geert; VERBEKE, Geert. Models for discrete longitudinal data. New York: Springer, 2005. HAND, David; CROWDER, Martin. Practical longitudinal data analysis. Boca Raton, Fla.: Chapman & Hall/CRC, c1999. FITZMAURICE, Garrett; DAVIDIAN, Marie; VERBEKE, Geert; MOLENBERGHS, Geert. LONGITUDINAL data analysis. Boca Raton, Fla.: CRC Press, 2009. GELMAN, Andrew; HILL, Jennifer. Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models. New York: Cambridge, c2007, VONESH, Edward F. Generalized linear and nonlinear models for correlated data: theory and applications using SAS®. Cary, NC: SAS InstituteInc. 2012.