Ementa:
Introdução aos dados hierárquicos. Análise exploratória de dados hierárquicos. Conceitos básicos, terminologia e notações. Modelos lineares hierárquicos gaussianos de um, dois e vários níveis. Modelos lineares hierárquicos não gaussianos de um, dois e vários níveis. Estimação, análise de resíduos, comparação de modelos e testes de hipótese sob a ótica frequentista. Inferência Bayesiana. Modelos não lineares.
Bibliografia:
Raudenbush, S. W., Bryk, A. S. (2001) Hierarchical Linear Models: Applications and Data Analysis Methods (Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences), SAGE Publications.
Ano de Catálogo: 2020
Créditos: 4
Número de alunos matriculados: 6
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Regular
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
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