diff --git a/README.md b/README.md index 87474501067f7b647349e170d7f5d526b2eaa97d..9b49fc6f9a273f8e1c189c058edac890d6343319 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,58 +1,54 @@ Modelos de Regressão para Dados de Contagem com o R - =================================================== - Walmes Marques Zeviani\ Eduardo Elias Ribeiro Jr\ Cesar Augusto Taconeli - Resumo - ------ -Dados de contagens configuram variáveis aleatórias que assumem valores inteiros não -negativos. Correspondem, possivelmente, ao primeiro tipo de variável aleatória que o homem -percebeu ou considerou para a tomada de decisões, antes mesmo do surgimento da -escrita. - +Dados de contagens configuram variáveis aleatórias que assumem valores +inteiros não negativos. Correspondem, possivelmente, ao primeiro tipo +de variável aleatória que o homem percebeu ou considerou para a tomada +de decisões, antes mesmo do surgimento da escrita. Na era atual, métodos para inferência em dados de contagem estão bem aquém da quantidade disponível para dados contínuos. Não é raro, -inclusive, que dados de contagem sejam analisados com base em modelos para dados -contínuos. Se por um lado existem muitos modelos disponíveis nessa -classe, por outro, seu uso para dados discretos é, na melhor das +inclusive, que dados de contagem sejam analisados com base em modelos +para dados contínuos. Se por um lado existem muitos modelos disponíveis +nessa classe, por outro, seu uso para dados discretos é, na melhor das hipóteses, uma aproximação sujeita a imperfeições relevantes. - O modelo Poisson é o principal e mais usado para inferência em dados de contagem, estando disponível na maioria dos softwares Estatísticos e -grades curriculares. Apesar disso, reconhece-se que, na prática, as suposições inerentes a esse modelo -são frequentemente não atendidas, de tal forma que, nessas -situações, seu uso é não recomendado. - +grades curriculares. Apesar disso, reconhece-se que, na prática, as +suposições inerentes a esse modelo são frequentemente não atendidas, de +tal forma que, nessas situações, seu uso é não recomendado. Contagens com excesso de zeros, sub ou super dispersão, limitadas, censuradas, provenientes de experimentos/amostragem multinível, são exemplos que demandam modelos mais flexíveis ou mais gerais que o Poisson. No software R, vários pacotes disponibilizam alternativas -interessantes, prontamente disponíveis para uso, de modelos para dados de -contagens. +interessantes, prontamente disponíveis para uso, de modelos para dados +de contagens. - -Uma vez que dados de contagem estão presentes em todas as áreas da ciência (agronomia, -ecologia, demografia, medicina, ciências sociais e políticas, etc), -relacionados a problemas de inferência, não se deve subestimar a -importância, mas estimular o conhecimento e emprego correto de modelos -de regressão apropriados para a análise de dados dessa natureza. +Uma vez que dados de contagem estão presentes em todas as áreas da +ciência (agronomia, ecologia, demografia, medicina, ciências sociais e +políticas, etc), relacionados a problemas de inferência, não se deve +subestimar a importância, mas estimular o conhecimento e emprego correto +de modelos de regressão apropriados para a análise de dados dessa +natureza. Objetivos --------- -O objetivo desse Curso é apresentar diferentes modelos de regressão para análise de -dados de contagem, discutir suas principais propriedades e ilustrar -suas aplicações em dados reais por meio do software R. Dentre os modelos considerados estão o -modelo Poisson, algumas extensões para acomodação de super (ou sub) dispersão -(Quasi-Poisson, COM-Poisson,Count-Gamma, Binomial-Nagativo), modelos para dados -inflacionados de zeros e com a inclusão de efeitos aleatórios. -Os materiais do Curso (slides, dados, scripts) serão disponibilizados na web. \ No newline at end of file + +O objetivo desse Curso é apresentar diferentes modelos de regressão para +análise de dados de contagem, discutir suas principais propriedades e +ilustrar suas aplicações em dados reais por meio do software R. Dentre +os modelos considerados estão o modelo Poisson, algumas extensões para +acomodação de super (ou sub) dispersão (Quasi-Poisson, +COM-Poisson,Count-Gamma, Binomial-Nagativo), modelos para dados +inflacionados de zeros e com a inclusão de efeitos aleatórios. Os +materiais do Curso (slides, dados, scripts) serão disponibilizados na +web.