Sumários
Aplicação da regressão linear múltipla a dados reais.
23 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.
Regressão linear múltipla: Variáveis categóricas, Hipótese Linear e Análise de resíduos
23 Abril 2026, 18:00 • João José Ferreira Gomes
Variáveis categóricas, estabelecendo a ligação com modelos de ANOVA: Formulação de modelos com variáveis dicotómicas e com múltiplas categorias através de variáveis indicadoras (dummies), e interpretação dos parâmetros. Estudo de hipóteses lineares gerais, incluindo testes globais e testes conjuntos sobre combinações lineares de parâmetros. Análise da qualidade do ajustamento através do estudo dos resíduos: média, homogeneidade da variância, independência (teste de Durbin–Watson) e normalidade (gráficos QQ e testes formais). Identificação de outliers e pontos influentes
Aplicação da regressão linear múltipla a dados reais
16 Abril 2026, 20:00 • João José Ferreira Gomes
Construção da tabela ANOVA e realização do teste F global. Análise da relevância das variáveis explicativas e construção de modelos reduzidos. Interpretação do coeficiente de determinação R2. Testes sobre combinações lineares de parâmetros. Construção de intervalos de confiança e previsão. Interpretação dos resultados no contexto dos dados (peso corporal e preços de habitação).
Regressão linear múltipla: propriedades do modelo de mínimos quadrados
16 Abril 2026, 18:00 • João José Ferreira Gomes
Decomposição da variabilidade (SST = SSR + SSE) e coeficiente de determinação R2. Condições de Gauss-Markov e suas consequências (estimação de β, variâncias e covariâncias). Teorema de Gauss-Markov (BLUE). Estimação de σ2. Avaliação global do modelo: teste F e tabela ANOVA. Inferência sobre combinações lineares dos parâmetros. Predição: intervalos de confiança e de previsão.
Regressão linear múltipla
9 Abril 2026, 20:00 • João José Ferreira Gomes
Aplicação a dados experimentais: análise do
consumo de eletricidade em hotéis e do preço de habitações. Análise gráfica.
Estimação em regressão linear simples e múltipla. Comparação das somas de
quadrados dos resíduos.