MAE5763 - Modelos Lineares Generalizados (2017)

O objetivo principal desta disciplina é dar ao aluno de mestrado e 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 com resposta gama e normal inversa, modelos discretos, tais como modelos com resposta de Poisson, binomial e binomial negativa bem como modelos multinomiais. modelos duplos, modelos aditivos generalizados, modelos mistos e equações de estimação generalizadas. Extensões para  a classe GAMLSS (generalized additive models for location, scale and shape) serão discutidas. 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 (última versão disponível em http://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf) além de várias referências.  Aplicações dos MLGs em diversas áreas do conhecimento, tais como medicina, biologia, finanças, seguros, engenharia, pesca, agricultura e sociologia são apresentadas ao longo do curso. Exercícios teóricos e aplicados são apresentados para os alunos da disciplina, esses últimos devendo ser analisados no aplicativo R. A avaliação é feita através de média ponderada de provas e exercícios para casa. É obrigatório ter cursado inferência estatística e desejável o conhecimento de regressão linear gaussiana.