[R-br] regressão linear polinomial: classificar em simples ou múltipla (dúvida conceitual)

[Jose Claudio Faria]

Agradeço a todos as opiniões emitidas assim como a coragem de as emitir.
(se calar em assuntois polêmicos é sempre mais fácil).

No meu ponto de vista a discussão foi no mínimo salutar!

Quanto ao ensino de regressão, dado ao público de graduação
(Agronomia), inicio a parte conceitual com a abordagem de ajustamento
via transladação do eixo da variável de resposta para a média da
proditora (baseado em Wonnacott&Wonnacott). Considero ser o método
mais didático para introdução ao estudo de regressão linear simples
pois pressupõe apenas conhecimento de derivada parcial. A solução do
sistema linear fica extremamente facilitada e compreensível com esta
abordagem conceitual.

Posteriormente generalizo para a solução de mínimo quadrado via
álgebra de matrizes e uso o R como ferramenta didática.

Quem tiver interesse dê uma olhada neses links:
- http://nbcgib.uesc.br/lec/professores/jcfaria/disciplinas/cet076
- http://nbcgib.uesc.br/lec/download/faria/cet076/r/scripts/08_regressao_linear.r

A apostila é a de CET076.

Ab,

2013/12/11 Elias T Krainski <eliaskrainski em yahoo.com.br>:
>> Se seus alunos tiverem bom conhecimento de álgebra linear, pode ser mais
>> fácil entrar direto na múltipla. Enfim é uma questão didática.
>
>
> Plenamente de acordo. O metodo dos minimos quadrados tem quase 220 anos. GLM
> como familia mais de 30 anos. Li num livro de matematica que atualmente nao
> faz sentido fazer um curso de integral de Riemann e outro de integral de
> Lebesgue. Ninguem tem tempo para isso hoje em dia. Assim, na estatistica
> acho que DEVEMOS INICIAR com GLM. Na meu bacharelado fiz um semestre de
> correlacao, um de LM e outro de GLM... Nessa perda de tempo que eu
> vivenciei, a minha geracao JA PERDEU para o pessoal de Machine Learning.
>
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> mínimo reproduzível.



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