Esta é a primeira disciplina de Modelos de Regressão para o Bacharelado em Estatística do IME-USP. Assim, a disciplina tem uma forte ênfase nos principais fundamentos da análise de regressão. A disciplina é desenvolvida supondo erros gaussianos e com a base na metodologia conhecida como mínimos quadráticos de onde é construída toda a teoria inferencial. Vários tipos de regressão do tipo linear são apresentadas , bem como procedimentos de adequação, validação e seleção de modelos. Metodologias para o tratamento de deficiências usuais na modelagem tradicional de regressão são também discutidos, entre os quais transformação de variáveis, multicolinearidade, regressão ponderada e métodos robustos. Extensões para o caso não linear e com erros correlacionados, além de procedimentos computacionais, são apresentados como tópicos especiais. Diversas aplicações são apresentadas ao longo da disciplina analisadas no software R
- Docente: Gilberto Alvarenga Paula