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DEX promove minicursos sobre modelos lineares mistos e estatística

Publicado: Terça, 07 Mai 2013 08:04 | Última Atualização: Quinta, 02 Mai 2013 07:14
estatísticaQuando as aulas forem reiniciadas, em maio, o Departamento de Ciências Exatas da UFLA (DEX) oferecerá dois cursos, gratuitos, sobre diagnóstico e tratamento para modelos lineares mistos e métodos computacionais para inferência estatística. Os minicursos serão ministrados nos dias 13 e 14, nas dependências do DEX, por docentes da Universidade de São Paulo (USP) e Universidade Federal do Paraná (UFPR). Organizados pela Coordenação do Curso de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, os minicursos fazem parte das comemorações do Ano Internacional da Estatística. Não serão feitas inscrições; basta comparecer. Veja mais informações sobre os cursos:   Diagnóstico e tratamento para modelos lineares mistos Prelecionista: Professor Júlio da Motta Singer (USP) 13/5/2013: 14h30 às 16h30 – Anfiteatro do DEX 14/5/2013: 8 às 10 horas – DEX 21 Será feita uma revisão de resultados da análise de dados longitudinais, ou, mais geralmente, de medidas repetidas por meio de modelos lineares mistos, começando por técnicas exploratórias que podem ser empregadas na sua especificação. O minicurso prosseguirá com um resumo dos procedimentos inferenciais baseados na distribuição gaussiana e discussão sobre diferentes técnicas de diagnóstico que abrangem análise de resíduos, influência global e local. Em seguida, haverá a identificação de medidas corretivas, que vão desde um ajuste fino do modelo até a utilização de modelos lineares mistos sob distribuições elipticamente simétricas ou assimétricas, incluindo também modelos lineares generalizados mistos e modelos oriundos de equações de estimação generalizadas (GEE). Em cada caso, serão reconsideradas as ferramentas para diagnóstico e oferecidas diretrizes para a seleção de modelos. O minicurso será encerrado com a demonstração das propostas com a análise de exemplos práticos e com a sugestão de caminhos para pesquisas futuras.   Métodos computacionais para inferência estatística Prelecionista: Professor Paulo Justiniano Ribeiro Junior (UFPR) 13/5/2013: 17 às 19 horas – Anfiteatro do DEX 14/5/2013: 10 às 12 horas – DEX 21 Métodos numéricos e/ou computacionais são parte essencial do ferramental para tratamento de problemas de inferência estatística. Ambientes de prototipação e linguagens como o R (www.r-project.org) favorecem a implementação de métodos visando à flexibilidade na especificação de modelos estatísticos. Este curso tem o objetivo de revisar e discutir diversos métodos aplicáveis em modelagem estatística. Serão abordados procedimentos numéricos como algoritmos para otimização / maximização, solução de sistemas, entre outros, bem como métodos estocásticos para inferência via métodos computacionalmente intensivos. Exemplos de implementação serão fornecidos em linguagem R.  
Portal da Ciência - Universidade Federal de Lavras
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