SME0823

Informações gerais

Universidade de São Paulo

Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação

Departamento de Matemática Aplicada e Estatística

Disciplina: SME0823 Modelos de Regressão e Aprendizado Supervisionado II (2/2023).

Professor: Mário de Castro (mcastro[@]icmc.usp.br).

Sala: 4-240.

Telefone: (16) 3373 6631.

Aulas: segundas-feiras, das 19:00h às 20:40h, e quartas-feiras, das 21:00h às 22:40h, na sala 5-101.

Não haverá aula dia 16/8.

Horário de atendimento: mediante agendamento.

Monitoria

Monitor: Pedro Vinícius A. Silva.

Horários: terças-feiras e quintas-feiras das 17:00 às 18:30h.

Sala: 5-104.

Apresentação da disciplina

Disciplina no sistema Júpiter.

Avaliação

Uma prova com peso 0,4 e média de trabalhos com peso 0,6.

Estão previstos três trabalhos em equipes de três componentes.

Data da prova: 13/12/2023.

Prova de recuperação: a combinar.

Não será aplicada prova substitutiva.

Trabalhos

1. Problemas 4.5 e 4.9 do livro Myers, Montgomery and Vining (2002), Generalized Linear Models: With Applications in Engineering and the Sciences, Wiley: New Work.

Data de entrega (cópia impressa): 2/10/2023.

Material de apoio

1. Livro texto do Prof. Gilberto A. Paula (IME/USP).

2. Livro texto da Profa. Clarice G. B. Demétrio (ESALQ/USP).

3. Resumo de MLG (Duke University).

4. Resumo de MLG (University of Washington).

5. Exemplo de MLG binomial em R.

6. Exemplo de MLG binomial em Python.

(colaboração de Matheus Vinícius Barreto de Farias).

7. Exemplo de MLG binomial em Julia.

(colaboração de Cícero Coimbra Fonseca).

8. Exemplo de MLG Bernoulli em R.

9. Exemplo de MLG Poisson em R.

10. Exemplo de modelos para dados de contagem em R.

11. Artigo de Rojas, Alvarez & Rojas (2023) sobre o valor da informação (IV).

12. Exemplo de MLG gama em R.

Exercícios

1. Exercícios do livro da Profa. Clarice G. B. Demétrio.

1.1. Exercício 1.5.1 (b)-(d). Obtenha E(Y), Var(Y) e V(mu).

1.2. Exercício 1.5.3 (a) e (b).

2. Exercícios do livro do Prof. Gilberto A. Paula.

2.1. Exercício 3, pag. 105.

2.2. Exercício 5, pag. 105.

3. Exercícios do livro James et al. (2013) "An Introduction to Statistical Learning".

3.1. Exercício 6, pag. 170.

3.2. Exercício 9, pag. 170.

Páginas úteis

1. The R Project for Statistical Computing.

2. Guia de estilo da linguagem R.

3. Programação em R.

4. The Art of R Programming.

5. Advanced R.

6. R Markdown Cookbook.

7. Perguntas e respostas sobre R (Stack Overflow em português).

8. Perguntas e respostas sobre R (Stack Overflow em inglês).

9. Rseek - busca de páginas sobre R.

10. Livros sobre Python.