Anova e Regressão - As grandes ideias por trás das técnicas

DISCIPLINA: Análise de Variância e Regressão – As grandes ideias por trás da técnica

SEMESTRE/ANO: 2º/2018

DEPARTAMENTO: IMQ

CURSO: Escola de Métodos 

CARGA HORÁRIA: 12 horas 

PROFESSOR: Chico Aranha

 

  •  Workshops não valem crédito. O valor a ser pago é equivalente à disciplina de 1 crédito para alunos externos (categoria 4)

                                                                                                                                     

Objetivos da disciplina

O objetivo deste curso é explorar de forma conceitual e lúdica as grandes ideias por trás da técnica e Análise de Variância e Regressão.

 

Abordagem e organização da disciplina

Recomenda-se aos alunos que, para participar na disciplina, tenham conhecimentos prévios dos conceitos de estatística básica e, preferencialmente, de Análise de Variância e Regressão. Embora a disciplina não envolva a implementação de análises quantitativas, é necessário um entendimento do significado de medidas descritivas (como desvio-padrão e correlação) e de procedimentos de inferência (intervalo de confiança, teste de hipótese e regressão). A disciplina é pouco matematizada (não usaremos muitas fórmulas nem realizaremos muitos cálculos), acontecendo em linguagem (mais ou menos) corrente. Nossa intenção é apresentar conceitos centrais, de forma intuitiva e esquemática. Em muitos pontos, a profundidade será sacrificada em benefício da simplicidade e do entendimento. Como disclaimer, no entanto, relembro que frequentemente o simples não é fácil, e que a avaliação do que é intuitivo pode variar de pessoa para pessoa ;-)

 

Este curso é particularmente indicado para quem acha que, apesar de ter estudado estatística, nunca entendeu realmente o que os procedimentos significavam.

 

Objetivos de aprendizagem

Ao final do curso espera-se que o aluno seja capaz de:

  1. Descrever um conjunto de dados

  2. Ajustar um modelo básico do tipo Y=μ+ε

  3. Ajustar um modelo básico do tipo Y=μi+ε

  4. Ajustar um modelo básico do tipo Y= μ(X)+ε

 

Conteúdo:

  1.  Média, Desvio, Soma de Quadrados, Variância

  2. ANOVA para diferença de médias

  3. ANOVA para regressão linear simples

 

Critério de avaliação:

Os alunos serão avaliados com base em dois diários de aprendizagem.

 

Bibliografia Básica

Bussab, Wilton.  Análise de Variância e Regressão. São Paulo: Atual, 1986. Livro facilmente encontrável em sebos online.