Prova 1
Condições de conclusão
Aberto: quarta-feira, 18 out. 2023, 00:00
Vencimento: sexta-feira, 24 nov. 2023, 23:59
Prezados,
Os dois itens abaixo fazem parte da Prova 1. Cada aluno deverá elaborar a sua prova individualmente. A entrega deve ocorrer por email até o dia 17/11/2023 (adiada para o dia 24/11/2023). Haverá exposição oral em hora marcada após a entrega.
1. [5 pontos] Faça um resumo sobre o conteúdo da matéria contendo os seguintes tópicos:
- Modelos estatísticos clássicos,
- Estimadores, estimativas e Estatísticas,
- Teoria de Função de Estimação com exemplos ,
- Redes neurais,
- Intervalos de confiança,
- Valor-p.
Apresente exemplos e discuta brevemente cada tópico.
2. [5 pontos] Considere um modelo de regressão em que Y|X=x ~Pois( mu(x, theta) ). Modele a função mu(x,theta) por meio de uma rede neural pequena com menos de 10 (e mais de 4) parâmetros.
- Especifique a rede neural,
- Proponha um algoritmo em R ou Python que calcule as estimativas de máxima verossimilhança.
- Proponha intervalos de confiança assintóticos em R ou Python para cada parâmetro da rede neural.
- Proponha valores-p assintóticos em R ou Python para cada hipótese H_{0i}: theta_i = theta_{0i}, em que theta_i o i-ésimo parâmetro da rede neural e theta_{0i} é um valor conhecido e especificado na hipótese nula (por exemplo, theta_{i0} = 0).
- Aplique os resultados acima em um conjunto de dados real, faça uma simulação em R ou Python e comente os resultados.
Não há limite de páginas. A nota será definida a partir da clareza e profundidade da sua exposição que será feita.
Objetivo: mensurar a sua proficiência teórica e aplicada dos conceitos abordados em sala.
Objetivo: mensurar a sua proficiência teórica e aplicada dos conceitos abordados em sala.