IESP-UERJ · 2025.2

Lego II

Modelos de regressão linear e extensões

Este site reúne minhas anotações das aulas de Lego II: Modelos de Regressão Linear e Extensões, disciplina do programa de pós-graduação do IESP-UERJ.

Sobre a disciplina

Este curso tem por objetivo fornecer um panorama de diversos Modelos de Regressão e suas aplicações nas ciências sociais. Na Parte 1, abordaremos o Modelo de Regressão Linear Múltipla. Revisaremos suas características básicas nas primeiras aulas, aprofundando a compreensão de seus pressupostos e propriedades matemáticas. Na Parte 2, trataremos do problema da incerteza e da inferência estatística em modelos de regressão. Na Parte 3, veremos extensões dos modelos de regressão, para modelar relações não lineares, fazer predições e extrapolações. Na Parte 4, abordaremos modelos para dados categóricos ou censurados. Na Parte 5, abordaremos modelos para dados em painel/longitudinais (i.e. nos quais observamos unidades analíticas ao longo do tempo) [ementa]

Professor
Rogério Jerônimo Barbosa (IESP-UERJ), página no IESP e @antrologos no GitHub
Período
2º semestre de 2025

Aulas

Aula Tema
Nivelamento Álgebra linear e cálculo notas
01 Derivando os estimadores da regressão notas
02 Um pouco mais de cálculo notas
03 O método dos mínimos quadrados notas
04–05 Regressão linear múltipla notas
06 Variância dos estimadores notas
07 Heterocedasticidade pt. 1 notas
08 Heterocedasticidade pt. 2 notas
09 Multicolinearidade notas
10 Inferência em amostras pequenas e teste F notas
11 Valores preditos como estratégia de apresentação de dados notas
12 Forma funcional, uso de logs, interações notas
13 Revisão de probabilidade notas

Leituras principais

Como usar estas notas

As anotações estão organizadas por aula na barra lateral à esquerda, agrupadas por tema. Cada página corresponde a uma aula e cobre os principais tópicos discutidos; algumas trazem também as anotações manuscritas em PDF. A parte Trabalhos reúne as listas entregues.

NotaAnotações pessoais

Estas são anotações pessoais e podem conter imprecisões. Use-as como complemento, não como substituto do material oficial da disciplina. Citações literais ficam como no original, com a página, e explicações escritas com auxílio de IA aparecem em caixas identificadas.

Moore, Will H., e David A. Siegel. 2013. A Mathematics Course for Political and Social Research. Princeton University Press.
Strang, Gilbert. 2016. Introduction to Linear Algebra. 5th ed. Wellesley-Cambridge Press.
Wooldridge, Jeffrey M. 2020. Introductory Econometrics: A Modern Approach. 7º ed. Cengage Learning.