06-gaussiana:06-gaussiana
Diferenças
Aqui você vê as diferenças entre duas revisões dessa página.
Ambos lados da revisão anteriorRevisão anteriorPróxima revisão | Revisão anterior | ||
06-gaussiana:06-gaussiana [2022/11/24 14:12] – edição externa 127.0.0.1 | 06-gaussiana:06-gaussiana [2024/11/13 02:34] (atual) – [Questões motivadoras] paulo | ||
---|---|---|---|
Linha 1289: | Linha 1289: | ||
------------------ | ------------------ | ||
\\ | \\ | ||
+ | |||
+ | ====== Questões motivadoras ====== | ||
+ | |||
+ | ===1. Modelo Gaussiano x modelo da regressão linear=== | ||
+ | |||
+ | Neste curso temos descrito o modelo Gaussiano com a média dependente de uma medida preditora X como: | ||
+ | |||
+ | Y∼N(μ=a0+a1X,σ=b0) | ||
+ | |||
+ | A regressão linear simples é muitas vezes expressa da seguinte maneira: | ||
+ | |||
+ | Y=a0+a1X+ϵ | ||
+ | |||
+ | onde ϵ∼N(μ=0,σ) | ||
+ | |||
+ | Explique porque estas duas formulações são equivalentes. | ||
+ | |||
+ | === 2. Modelo de função de potência === | ||
+ | |||
+ | Em muito arquipélagos, | ||
+ | |||
+ | S=αAβ | ||
+ | |||
+ | Como é possível obter estimativas dos parâmetros α e β | ||
+ | |||
+ | ===3. Interpretação do intercepto === | ||
+ | |||
+ | - Qual sua interpretação do intercepto estimado pelo modelo [[: | ||
+ | - Um modelo com intercepto fixo em zero seria mais adequado? Por que? | ||
+ | |||
+ | ===4. Dados exponenciais === | ||
+ | |||
+ | Use o R para simular o seguinte: | ||
+ | - Uma amostra de 100 observações de uma variável uniforme entre −2 e 2. Chame este vetor de '' | ||
+ | - Uma amostra de 100 observações de uma normal com média igual a μ=0,3X−1 e desvio-padrão σ=0,2. Chame este vetor de '' | ||
+ | - Exponencie os valores de '' | ||
+ | |||
+ | Uma regressão linear simples seria um modelo adequado para descrever | ||
====== Exercícios ====== | ====== Exercícios ====== |
06-gaussiana/06-gaussiana.1669299155.txt.gz · Última modificação: 2022/11/24 14:12 por 127.0.0.1