Modelos Lineares Generalizados (2 º Sem 2017/2018)

1. Revisão do modelo de regressão linear:
- Definição de modelo de regressão linear. Estimação dos coeficientes pelo método dos mínimos quadrados.Coeficiente de determinação.Inferência no modelo de regressão linear.
2. Introdução aos modelos lineares generalizados (MLG):
- Família exponencial de distribuições. Parametro natural e de scala. Média e variância. Função variância;
- Introdução aos MLG: função ligação, função ligação canónica, preditor linear. Desviância e desviância com escala normalizada.
3. Inferência estatística nos MLG:
- Estimação pontual e por intervalos. Testes de hipóteses sobre um parâmetro. Testes de restrições lineares ? modelos encaixados. Ajustamento do modelo e comparação entre modelos. Estimação do parâmetro de dispersão.
4. Modelos de resposta contínua:
- Modelos Normal, Exponencial e Gamma.
5. Modelos de resposta discreta:
- Modelos Binomial e Poisson.
6. Quase-verosimilhança e sobredispersão:
- Introdução à quase-verosimilhança. Estimação. Escolha das funções média e variância.