Plano de Estudos

Análise da Variância e Regressão AVR

Contextos

Groupo: 3_MBioest 2022/23 > 2º Ciclo > Parte Escolar > Obrigatórias

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

Esta unidade curricular visa fornecer aos alunos conhecimentos intermédios relativos a modelos de regressão linear e análise de variância. Os alunos devem ficar a conhecer os métodos de regressão linear simples e múltipla (e respetivas condições de aplicação), a saber utilizá-los na resolução de problemas práticos, e a analisar e interpretar os resultados obtidos (incluindo o recurso a um software estatístico adequado - R). Em seguida é abordado o problema da Análise de Variância, simples e a dois fatores, sem e com interação.

Programa

Introdução: Revisão de conceitos estatísticos fundamentais. Regressão Linear Simples: Introdução ao modelo de regressão linear simples - pressupostos, estimação dos parâmetros, propriedades dos estimadores e distribuições de amostragem, testes de hipóteses e intervalos de confiança. Avaliação da qualidade do modelo-coeficiente de determinação e teste F. Intervalos de confiança e de predição. Diagnóstico e validação do modelo. Regressão Linear Múltipla: Extensão do modelo de regressão para a inclusão de múltiplos preditores. Pressupostos do modelo, inferência sobre os parâmetros e comparações entre modelos (aninhados e não aninhados). Validação e diagnóstico do modelo e análise de resíduos. Multicolinearidade. Inclusão de variáveis categóricas. Análise de Variância (ANOVA): Pressupostos e construção da ANOVA a um fator e a dois fatores. Construção e interpretação da tabela de ANOVA. Testes aos efeitos dos fatores e modelos de interação. Comparações múltiplas e análise de resíduos.

Método de Avaliação

Avaliação por exame final.

Carga Horária

Carga Horária de Contacto -

Trabalho Autónomo - 112.0

Carga Total -

Bibliografia

Principal

Applied Logistic Regression: Hosmer, D. W. and Lemeshow, S. 2000 2nd ed. Wiley.
The Analysis of Variance: Scheffé, H. 1959 John Wiley & Sons, New York
Regression Analysis: Sen, A. & Srivastava, M. 1997 Theory, Methods and Applications, Springer Verlag, 3rd ed.
Design and Analysis of Experiments, 3rd ed.: Montgomery, D. C. 1991 John Wiley & Sons, New York
Analysis of Variance in Experimental Design: Lindman, H.R. 1991 Springer
A Second Course in Statistics - Regression Analysis, 6th edition: Mendenhall, W. & Sincich, T. 2003 Prentice Hall
Linear Models with R: Faraway, J. 2004 Chapman & Hall, CRC Press
Applied Regression Analysis, 3rd edition: Draper, N.R. & Smith, H. 1998 John Wiley and Sons