Planeamento de Experiências com Modelos Não Lineares
O objetivo principal desta UC é explorar o Planeamento de Experiências com Modelos Não Lineares, iniciando por enquadrar o estudante o estudante na área da modelação linear e não linear, assim como pressupostos e métodos de linearização de modelos. Abordam-se também Planos Localmente Ótimos explorando critérios de Otimização e ilustrando a forma canónica e alguns aspetos geométricos dos modelos. São estudados os Planos Estáticos sob diferentes abordagens e recorrendo ao critério Maximin. São explorados os Planos Sequenciais e as Regiões de Confiança Aproximadas, concluindo a UC com a parte experimental, apresentando vários exemplos e respetiva computação com recurso ao software R. Ao estudante será ainda proporcionado o contacto com as metodologias de análise e validação dos modelos estimados, por comparação com os pressupostos teóricos.
Planeamento de Experiências
Modelos Não lineares
Ao concluir esta unidade curricular o estudante deverá estar capaz de:
1. Descrever e interpretar conceitos fundamentais de não linearidade;
2. Saber desenhar planos para subconjuntos de parâmetros;
3. Abordar aspetos Geométricos do Planeamento de Experiências com Modelos Não-Lineares;
4. Conduzir experiências recorrendo a Planeamentos Estáticos;
5. Proceder ao delineamento e interpretação de Planos Sequenciais;
6. Simular e interpretar Regiões de Confiança Aproximadas;
7. Identificar os principais desafios de investigação e áreas em desenvolvimentono âmbito dos NLED;
8. Aplicar NLED em contextos práticos reais, usando o R.
1. Introdução, notação e conceitos basilares.
2. Premissas e métodos de linearização de modelos.
3. Planos Localmente Ótimos: forma canónica e aspetos geométricos.
4. Planos Estáticos: diferentes abordagens e critério Maximin.
5. Planos Sequenciais.
6. Regiões de Confiança Aproximadas.
7. Exemplos e computação com recurso ao Software R
1. Bates, D.M., Watts, D.G.(1988). Nonlinear Regression Analysis and ItsApplications. John Wiley & Sons, Inc.
2. Fedorov, V.V., Sergei L., Leonov, S.L.(2019). Optimal Design for Nonlinear
Response Models.1st Edition. CRC Press
3. Kitsos, P. C. (2013). Optimal Experimental Design for Non-Linear Models: Theory and Applications. SpringerBriefs in Statistics. DOI 10.1007/978-3-64245287-1. Springer Heidelberg New York Dordrecht London.
E-learning
A avaliação tem caráter individual e implica a coexistência de duas modalidades: avaliação contínua (não inferior a 60%) e avaliação final (não superior a 40%). Essa avaliação será desenvolvida na aplicação de formas diversificadas, definidas no Contrato de Aprendizagem da unidade curricular.