Fornecer ao aluno de mestrado/doutorado em Estatística do IME-USP uma formação sólida na área de modelagem estatística de regressão através de uma classe geral de modelos estatísticos denominada modelos lineares generalizados (MLGs) que reúne os principais modelos estatísticos de regressão, tais como modelo linear normal , modelos de Poisson, modelos com resposta gama e normal inversa, modelos logísticos, modelos com resposta binomial negativa, modelos com excesso de zeros, modelos duplos, modelos aditivos generalizados, modelos mistos com resposta não gaussiana, modelos de quase-verossimilhança dentre outros. Utiliza-se o aplicativo R http://www.r-project.org (que é gratuito) para o ajuste dos modelos e um livro texto foi desenvolvido para a disciplina, cuja versão preliminar foi publicada no IME-USP em 2004 (uma versão atualizada está disponível em http://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf). Várias aplicações dos MLGs em diversas áreas do conhecimento, tais como medicina, biologia, finanças, seguros, engenharia, pesca, agricultura e sociologia são apresentadas para os alunos durante o curso, muitas dessas aplicações oriundas de problemas analisados no Centro de Estatística Aplicada (CEA) do IME-USP. Exercícios teóricos e aplicados são apresentados para os alunos da disciplina, esses últimos devendo ser analisados no aplicativo R. Algumas macros nesse aplicativo foram desenvolvidas durante os últimos 15 anos em que a disciplina vem sendo ministrada no IME-USP. Extensões para a classe GAMLSS também serão discutidas.
- Docente: Gilberto Alvarenga Paula