Mudanças entre as edições de "SME0823"

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'''Departamento de Matemática Aplicada e Estatística'''
 
'''Departamento de Matemática Aplicada e Estatística'''
  
'''Disciplina''': SME0823 Modelos de Regressão e Aprendizado Supervisionado II (2/2023).
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'''Disciplina''': SME0823 Modelos de Regressão e Aprendizado Supervisionado II.
 
 
'''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 ==
 
== Apresentação da disciplina ==
  
 
[https://uspdigital.usp.br/jupiterweb/obterDisciplina?sgldis=SME0823&codcur=55071&codhab=4 Disciplina no sistema Júpiter.]
 
[https://uspdigital.usp.br/jupiterweb/obterDisciplina?sgldis=SME0823&codcur=55071&codhab=4 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. [https://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf Gilberto A. Paula (IME/USP)].
 
 
2. Livro texto da Profa. [https://docs.ufpr.br/~niveam/micro%20da%20sala/bom/Apostila%20de%20MLG.pdf Clarice G. B. Demétrio (ESALQ/USP)].
 
 
3. [https://www2.stat.duke.edu/courses/Fall02/sta216/lecture1.pdf Resumo de MLG (Duke University)].
 
 
4. [https://faculty.washington.edu/heagerty/Courses/b571/handouts/GLM.pdf Resumo de MLG (University of Washington)].
 
 
5. [[Media:Exemplo-binomial-2023.pdf|Exemplo de MLG binomial]] em R.
 
 
6. [https://github.com/mvbdf/exemplos_mlg/blob/main/exemplo_binomial_python.ipynb Exemplo de MLG binomial] em Python.
 
 
(colaboração de Matheus Vinícius Barreto de Farias).
 
 
7. [https://github.com/mvbdf/exemplos_mlg/blob/main/exemplo_binomial_julia.ipynb Exemplo de MLG binomial] em Julia.
 
 
(colaboração de Cícero Coimbra Fonseca).
 
 
8. [[Media:Exemplo4-4p93-2023.pdf|Exemplo de MLG Bernoulli]] em R.
 
 
9. [[Media:Exemplo-Poisson-2023.pdf|Exemplo de MLG Poisson]] em R.
 
 
10. [[Media:Exemplo-contagem-2023.pdf|Exemplo de modelos para dados de contagem]] em R.
 
 
11. [https://arxiv.org/abs/2309.13183 Artigo de Rojas, Alvarez & Rojas (2023)] sobre o valor da informação (IV).
 
 
12. [[Media:Exemplo-gama-2023.pdf|Exemplo de MLG gama]] em R.
 
 
== Exercícios ==
 
 
1. Exercícios do livro da Profa. [https://docs.ufpr.br/~niveam/micro%20da%20sala/bom/Apostila%20de%20MLG.pdf 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. [https://www.ime.usp.br/~giapaula/texto_2013.pdf Gilberto A. Paula].
 
 
2.1. Exercício 3, pag. 105.
 
 
2.2. Exercício 5, pag. 105.
 
 
3. Exercícios do livro [https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4614-7138-7 James et al. (2013) "An Introduction to Statistical Learning"].
 
 
3.1. Exercício 6, pag. 170.
 
 
3.2. Exercício 9, pag. 170.
 
 
== Páginas úteis ==
 
 
1. [http://www.r-project.org/ The R Project for Statistical Computing.]
 
 
2. [https://google.github.io/styleguide/Rguide.xml Guia de estilo da linguagem R.]
 
 
3. [http://cran.r-project.org/doc/contrib/Torgo-ProgrammingIntro.pdf Programação em R.]
 
 
4. [http://heather.cs.ucdavis.edu/~matloff/145/PLN/RMaterials/NSPpart.pdf The Art of R Programming.]
 
 
5. [http://adv-r.had.co.nz Advanced R.]
 
 
6. [https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook/ R Markdown Cookbook.]
 
 
7. [http://pt.stackoverflow.com/questions/tagged/r Perguntas e respostas sobre R (Stack Overflow em português).]
 
 
8. [http://stackoverflow.com/questions/tagged/r Perguntas e respostas sobre R (Stack Overflow em inglês).]
 
 
9. [http://www.rseek.org/ Rseek - busca de páginas sobre R.]
 
 
10. [https://onlinelibrary.wiley.com/action/doSearch?AllField=python&startPage=&target=titleSearch&content=journalTitle Livros sobre Python.]
 

Edição atual tal como às 13h16min de 5 de março de 2024

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.

Apresentação da disciplina

Disciplina no sistema Júpiter.