Sumários

9ª Aula Laboratorial

26 Abril 2019, 19:00 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez

Exemplificação dos assuntos tratados na aula teórica usando diversos conjuntos de dados, tais como os referentes ao peso dos bebés ao nascer (birth.dat) e os factores de risco para sofrer de doença coronárina (evans.dat).

9ª Aula Teórica

26 Abril 2019, 17:00 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez

Capítulo 5 - Diagnóstico dos modelos GLM ajustados. Tipos de resíduos - de Pearson, de Pearson padronizados, Deviance e Deviance padronizados.

Como avaliar se a variância é constante; como ver se é necessário incluir mais uma covariável no modelo e verificar se a relação com a variável resposta é linear.

Pontos influentes - Leverage. Avaliar se a função de ligação utilizada é adequada.

Como verificar se o modelo é adequado usando a função desvio. A estatística de Hosmer-Lemeshow.

A curva ROC e a utilização da AUC como um medida da capacidade do modelo em discriminar quem sofreu o evento de interesse e quem não sofre.

8ª Aula Laboratorial

12 Abril 2019, 19:00 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez

Exercício (clássico) sobre o número de besouros mortos em função da dosagem. Utilização de regressão binária.

Dados de Bliss (1935). The calculation of the dosage-mortality curve. Annals of Applied Biology, vol 22, Issue 1, 134-167.

8ª Aula Teórica

12 Abril 2019, 17:00 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez

Testes de hipóteses: teste de Wald, teste da razão de verosimilhanças. Intervalos de confiança para os parâmetros do modelo.

O modelo saturado; o modelo nulo. A deviance; como utilizá-la para comparar modelos encaixados. O AIC.

7ª Aula Laboratorial

5 Abril 2019, 19:00 • Patrícia Cortés de Zea Bermudez

Exercício para estimar os parâmetro de forma de uma distribuição Gama. Implementação em R. Utilização alternativa da função optimize.