Generalized Linear Models (MLG)

Área

AC Matemática > UC Mestrados

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Nível

2º Ciclo (M)

Tipo

Não Estruturante

Regime

Semestral

Carga Horária

Aula Teórica (T): 0.0 h/semana

Aula TeoricoPrática (TP): 2.0 h/semana

Trabalho Autónomo: 86.0 h/semestre

Créditos ECTS: 4.0

Objectivos

To introduce the foundations of Generalized Linear Models (GLM) and its applications. Provide skills for real-data estimation of GLM. Additionally, to introduce the main concepts of machine learning and some key algorithms. Provide skills to use appropriate software to apply machine learning techniques to simple real-data problems.

Programa

Generalized Linear Models:
- Review of linear regression models
- Generalized linear models: general overview
- Inference
- Examples of generalized linear models for continuous and discrete response
- Quasi-likelihood and overdispersion
Machine Learning:
- What is machine learning
- Branches of machine learning
- Applications

Metodologia de avaliação

Lectures will alternate theoretical presentations of statistical models with data analysis performed with suitable software.
The final grade, on a 0-20 scale, is awarded on the basis of a written exam and of a practical exam done on a computer using R. The mark on the written exam will be worth 70% of the final grade.

Bibliografia

Principal