MATD49
Introdução aos modelos lineares
Metodologia de Ensino
Este curso será ministrado no ambiente classroom do Google. Os alunos devem se inscrever na turma de MATD41 do Google classroom para ter acesso a fóruns de discussões, enquetes e atividades que também serão propostas naquele ambiente. Para se inscrever, é necessário utilizar o email UFBA. O código da turma é 4k3yieg.
As aulas serão ministradas de forma síncrona e assíncrona:
(1) Os links para as aulas assíncronas serão disponibilizados semanalmente nesta página e no Google classroom.
(2) As aulas síncronas serão ministradas às terças e quintas-feiras das 9AM às 10AM no ambiente meet do Google. Por motivos de segurança, o link para a sala de aula pode ser acessado apenas no ambiente da disciplina classroom.
Forma de Avaliação
Média aritmética de duas provas teóricas
Avaliações
| Avaliação | Data | Questões | Notas | Gabarito |
|---|---|---|---|---|
| Prova 1 | 30-Set-2021 | |||
| Prova 2 | 02-Dez-2021 | |||
| Prova Sub | TBD |
Aulas
| Data | Título | Vídeo | Notas de Aula | Scripts |
|---|---|---|---|---|
| 10.ago.21 | 1.1-Espaços vetoriais |
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| 12.ago.21 | 1.2a-Matrizes |
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| 12.ago.21 | 1.2b-Matrizes |
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| 18.ago.21 | 1.3-Auto-valores, auto-vetores e decomposição espectral |
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| 19.ago.21 | 1.4-Formas Quadráticas |
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| 26.ago.21 | 1.4b-Estimador de mínimos quadrados na forma matricial |
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| 26.ago.21 | 1.5-Algoritmo de Gram-Schmidt |
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| 26.ago.21 | Extra-Introdução a operações com matrizes e vetores em Python |
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| 26.ago.21 | Extra-Operações com matrizes e vetores em Python e R |
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| 26.ago.21 | Extra-Cálculo de autovalores e autovetores em R e Python |
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| 26.ago.21 | Extra-Exemplo de planejamento de experimentos no SAS |
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| 14.set.21 | 1.6- Decomposição do valor singular |
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| 14.set.21 | 1.7- Aplicação da SVD na redução de multicolinearidade |
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| 16.set.21 | 1.8- Decomposição de Cholesky e Decomposição QR |
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Para acessar a playlist com as aulas do Youtube*: Clique aqui (não contém as aulas que estão no Google Drive)
Listas de Exercícios
| Lista | Questões | Gabarito |
|---|---|---|
| Lista 1 |
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| Lista 2 |
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Miscellaneous
SAS
Registro e acesso ao SAS Studio a partir do SAS on Demand for Academics
Rpubs
Bibliografia principal
Boyd S., Vandenberghe, L., (2018). Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares, Cambridge University Press, UK. Também disponível gratuitamente online na página dos autores: Clique aqui para acessar.
Schott, James R., (2016). Matrix analysis for statistics, 3 ed. John Wiley and Sons, NY.
Gruber, Marvin H. J., (2014). Matrix algebra for linear models, John Wiley and Sons, NY.
Searle, S.R. (1971). Linear Models. New York: Wiley.
Graybill, F.A. (1976). Theory and Applications of the Linear Model. North Scituate: Duxbury.
Coelho, F.U., Lourenço, M.L. (2001). Um Curso de Álgebra Linear, 1 ed. Edusp.
Callioli, C.A., Domingues, H.H., Costa, R.C.F. (1998), Álgebra Linear e Aplicações, 6 ed., Editora Atual.