MAE0526 - Tópicos de Regressão (2020)

Essa disciplina tem como pré-requisito  a disciplina Análise de Regressão em que vários procedimentos de estimação, inferência, diagnóstico e seleção de modelos além de vários tópicos especiais são apresentados para a classe linear Gaussiana. A disciplina Tópicos de Regressão é uma extensão da disciplina Análise de Regressão em que procura-se ampliar os conceitos de regressão para classes mais abrangentes. Procura-se no ínício da disciplina cobrir tópicos não atendidos na disciplina Análise de Regressão e posteriormente estender os conceitos para a família exponencial uniparamétrica apresentando a classe dos modelos lineares generalizados (MLGs).  Diversos modelos na classe dos MLGs tais como modelos com resposta Poisson, gama, binomial, Pascal e inversa Gaussiana são discutidos com extensões para modelos com resposta binomial negativa e modelos com excesso de zeros. Modelos duplos, modelos não paramétricos e modelos para a análise de dados correlacionados, tais como equações de estimação generalizadas e modelos mistos são também discutidos na disciplina. Vários exemplos são apresentados e analizados em bibliotecas específicas do software R. Em particular procura-se na disciplina apresentar as conexões com a classe GAMLSS que reúne por volta de 100 distribuições discretas e contínuas univariadas das quais é possível gerar vários modelos paramétricos, semiparamétricos e mistos com a mesma estrutura dos MLGs.