Regressão Binária Simples

14 Maio 2026, 18:00 • João José Ferreira Gomes

Regressão binária simples: modelo logístico e métodos de estimação.

Variáveis resposta binárias e limitações do modelo de regressão linear na modelação de probabilidades. Introdução ao modelo logístico simples e interpretação da curva logística. Transformação logit e interpretação dos parâmetros do modelo. Conceito de odds e odds-ratio. Distribuição de Bernoulli e modelo binomial. Função de verosimilhança e log-verosimilhança no modelo logístico. Estimação por máxima verosimilhança e equações de estimação. Formulação matricial do modelo. Método de Newton–Raphson para resolução numérica das equações de máxima verosimilhança. Interpretação do preditor linear e da função link. Introdução a outras funções link: probit e complementary log-log.

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Aplicação da regressão linear múltipla a dados reais

7 Maio 2026, 20:00 • João José Ferreira Gomes

Avaliação da multicolinearidade em modelos de regressão linear múltipla aplicados à produção de gasolina, consumo de oxigénio em resíduos domésticos e preços de habitação. Construção e interpretação da matriz de correlações e dos fatores de inflação da variância (VIF). Discussão das consequências da multicolinearidade na estimação e interpretação dos parâmetros. Aplicação de procedimentos automáticos de seleção de variáveis (forward, backward e stepwise). Avaliação da qualidade do ajustamento através da análise de resíduos, leverage e resíduos estandardizados. Identificação de observações potencialmente influentes e interpretação do seu impacto no modelo final.

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Regressão linear múltipla: Multicolinearidade e medidas de influência

7 Maio 2026, 18:00 • João José Ferreira Gomes

Multicolinearidade: conceito, consequências e métodos de deteção. Análise da matriz de correlações entre variáveis explicativas contínuas. Fatores de inflação da variância (VIF) e índice de condição. Impacto da multicolinearidade na variância dos estimadores, na estabilidade dos coeficientes e na interpretação dos parâmetros. Medidas de influência e diagnóstico de observações potencialmente problemáticas. Valores de leverage e resíduos estandardizados. Identificação de observações influentes e avaliação do seu impacto no ajustamento e na inferência do modelo.

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Aplicação da regressão linear múltipla a dados reais.

30 Abril 2026, 20:00 • João José Ferreira Gomes

Aplicação dos conceitos ao estudo do preço de casas, utilizando modelos de regressão linear múltipla. Comparação entre abordagem ANOVA e regressão para variáveis categóricas (localização). Estimação e interpretação de modelos completos e reduzidos, construção de tabelas ANOVA e realização de testes F globais. Comparação de modelos encaixados e avaliação do contributo das variáveis explicativas. Formulação e teste de hipóteses lineares com significado prático.

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Regressão linear múltipla: Seleção de variáveis

30 Abril 2026, 18:00 • João José Ferreira Gomes

Seleção de variáveis em regressão linear múltipla: critérios de informação, em particular o critério de Akaike (AIC), e procedimentos automáticos de seleção (forward selection, backward elimination e stepwise). Seleção baseada em testes de hipóteses, utilizando testes F parciais para avaliar o contributo de variáveis explicativas. Comparação entre diferentes critérios de seleção e discussão do compromisso entre qualidade de ajustamento e complexidade do modelo. Interpretação dos modelos selecionados.

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