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Regressão e aplicações em previsão: Modelos lineares e Não lineares. Estimação dos parâmetros. Estimação intervalar e testes de hipóteses.Validação dos modelos (análise de resíduos). Regressões com erros correlacionados. Regressão com variáveis desfasadas. Modelos mais complicados: transformações e variáveis dummy. Análise de dados ambientais. Modelos gerais de regressão: Modelo de regressão generalizado. Regressão não paramétrica. Modelo Aditivo Generalizado. Suavização. Modelos aditivos. Modelos aditivos generalizados. Análise de dados ambientais. Software: R

ABRAHAM, B. & LEDOLTER, J., 1983, Statistical methods for forecasting. Wiley DRAPPER & SMITH, Applied Regression Analysis, Wiley Series in Probability HASTIE, T.J, TIBSHIRANI, R.J, 1990. Generalized Additive Models. London, Chapman and Hall. KOTTEGODA, N. T. & ROSSO, R. 1998. Statistics, Probability and Reability for Civil and Environmental Engineers. McGraw - Hill International Editions. MAKRIDAKIS, S, WHEELWRIGHT, S. A. & HYNDMAN, R.J.. 1998. Forecasting, Method and Applications. Wiley. SHUMWAY, R AND STOFFER, D. Time series analysis and its applications, Springer, 2000.