---

Modelos Lineares Generalizados

Lineu Alberto Cavazani de Freitas

---

Os Modelos Lineares Generalizados, propostos por Nelder e Wedderburn em 1972, são aplicáveis em casos nos quais a variável resposta pode ser representada por alguma distribuição pertencente à família exponencial. Exemplos de distribuições pertencentes a esta família são:

• Bernoulli;
• Binomial;
• Poisson;
• Binomial Negativa;
• Normal;
• Gama;
• Normal inversa.

Sendo assim, trata-se de uma classe de modelos de regressão para dados contínuos simétricos e assimétricos, contagens e ainda casos em que a variável resposta tenha apenas dois desfechos possíveis. Constitui portanto um framework para modelagem bem mais flexível do que o clássico modelo linear com erros normais.

---

Como aluno de graduação, fui monitor da disciplina de Modelos Lineares Generalizados (CE225) sob a orientação do professor Cesar Augusto Taconeli. Esta disciplina foi, sem dúvidas, a que mais gostei do curso, e a monitoria foi uma das atividades mais interessantes e enriquecedoras que tive a oportunidade de participar.

Na época produzimos materiais com o intuito de auxiliar os alunos em como proceder a análise em R de um conjunto de dados utilizando o framework dos Modelos Lineares Generalizados. Ao todo, foram geradas 3 páginas no formato html cada um com uma análise de um dataset. São elas:

• Regressão Linear com Erros Normais.

• Regressão para Dados Binários.

• Regressão para Dados de Contagem.

---