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Dados da disciplina

Instituição Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz" Objetivo

Os objetivos da disciplina são: (1) Interpretar e resolver problemas envolvendo o modelo linear de Gauss-Markov em suas diversas caracterizações. (2) Identificar funções estimáveis e construir estimativas por ponto, por intervalo e por região. (3) Realizar análises de variância e interpretar conceitos sobre projeção ortogonal e decomposição ortogonal de somas de quadrados. (4) Discutir as formas quadráticas de interesse e identificar hipóteses na presença de desbalanceamento com ou sem caselas vazias. (5) Utilizar recursos computacionais.

[LCE5861-7] Modelos Lineares I

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Vídeos

LCE5861-1a Introdução + Vetor e matriz aleatórios

Cesar Goncalves de Lima

Introdução ao curso + definições iniciais sobre vetor e matriz aleatórios; valor esperado; variância; covariância.

LCE5861 - Análise de covariância (1 fator de tratamento + 1 covariável)

Cesar Goncalves de Lima

Apresentar a ANCOVA, estimação e testes de hipóteses para o caso de um fator de tratamento e uma covariável.

LCE5861-1b Vetor aleatório + distribuição normal multivariada

Cesar Goncalves de Lima

Continuação: funções de vetor aleatório + valor esperado + covariância + distribuição normal multivariada

LCE5861-2a Propriedades da normal multivariada

Cesar Goncalves de Lima

Comentar sobre os principais resultados envolvendo vetores e matrizes aleatórios e sobre as propriedades envolvendo a distribuição normal multivariada.

LCE5861-2b Distribuição de formas quadráticas

Cesar Goncalves de Lima

Definir a distribuição associada às formas quadráticas; independência entre forma linear e forma quadráticas e entre formas quadráticas.

LCE5861-3a Independência de formas quadráticas + Regressão linear simples + Regressão múltipla

Cesar Goncalves de Lima

Independência de formas lineares e quadráticas + regressão linear simples + regressão múltipla + Teorema de Gauss Markov

LCE5861-3b Regressão múltipla - Estimação

Cesar Goncalves de Lima

Apresentar o método de estimação dos mínimos quadrados e comentar sobre a qualidade dos estimadores. Modelo centrado.

LCE5861-4a Testes de hipóteses na Regressão Múltipla

Cesar Goncalves de Lima

Apresentar as abordagens de testes de hipóteses em regressão linear múltipla: modelo completo versus modelo reduzido e teste da hipótese linear geral.

LCE5861-4b Teste de hipóteses na Regressão Linear Múltipla

Cesar Goncalves de Lima

Apresentar o teste da hipótese linear geral H0: C*Beta = 0 em modelos de regressão linear múltipla.

LCE5861-5a Testes de hipóteses e Intervalos de confiança na Regressão Múltipla

Cesar Goncalves de Lima

Realização de diversos testes de hipóteses com 1 g.l. e construção de intervalos de confiança para diversas combinações lineares dos parâmetros de regressão.

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