Descrição
O objetivo das aulas é apresentar aos alunos conceitos iniciais de modelagem estatístical em alta dimensão. O foco será em aspectos metodológicos e práticos envolvendo o estimador lasso, modelos lineares generalizados e inferência para modelos esparsos.
Aula 1
Tema/título: Modelagem estatística em alta dimensãoData: Seg 12 Jan 2026
Conteúdo: Regressão normal linear, regressão logística, modelos log-lineares (GLM Poisson) e modelos de riscos proporcionais de Cox
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Aula 2
Tema/título: Inferência estatística em alta dimensãoData: Qua 14 Jan 2026
Conteúdo: Lasso Bayesiano, bootstrap e inferência via lasso deviesado
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Exercícios propostos
Exemplos em R
Exemplo com dados de mamografia (regressão logística)Exemplo de simulação do MLG Poisson
Exemplo com dados de linfoma (análise de sobrevivência)
Exemplo com dados de diabetes (Lasso Bayesiano, boostrap e lasso deviesado)
Dados de cardiomiopatia
Dados de aleitamento materno (desmame.txt)