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_linea... A apostila é a de CET076. Ab, 2013/12/11 Elias T Krainski <eliaskrainski@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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