1. Motivação<br>    1.1 Exemplos motivadores e discussão sobre algumas idéias de modelagem.<br><br>2. Revisão de Álgebra de Matrizes<br>    2.1 Definições e propriedades básicas.<br><br>3. Distribuição normal multivariada<br>    3.1 Apresentação.<br>    3.2 Propriedades: distribuições marginais, condicionais e função característica.<br><br>4. Introdução aos modelos de regressão lineares<br>    4.1 Modelo de regressão linear simples (MRLS).<br>    4.2 Estimação dos parâmetros por mínimos quadrados ordinários e propriedades dos estimadores (MRLS).<br>    4.3 Modelo de regressão linear múltiplo (MRLM).<br>    4.4 Estimação dos parâmetros por mínimos quadrados ordinários e propriedades dos estimadores (MRLM).<br>    4.5 Forma matricial do MRLM.<br>    4.6 Estimação por mínimos quadrados ordinários.<br>    4.7 Estimação por mínimos quadrados generalizados.<br>    4.8 Aplicações.<br><br>5. Distribuições de probabilidade não centrais<br>    5.1 Distribuição t de Student não central.<br>    5.2 Distribuição Qui-quadrado não central.<br>    5.3 Distribuição F de Snedcor não central.<br><br>6. Intervalos de Confiança e Testes de Hipótese<br>    6.1 Distribuição de formas quadráticas Gaussianas.<br>    6.2 Intervalos de confiança e testes de hipótese (MRLS).<br>    6.3 Aplicações.<br><br>7. Mecanismo de validação/comparação de modelos<br>    7.1 Análise residual.<br>    7.2. Comparação se seleção de modelos.<br>    7.3 Aplicações.<br><br>8. Transformações de variáveis e métodos de estimação alternativos<br>    8.1 Transformações nas variáveis explicativas.<br>    8.2. Transformações na variável resposta.<br>    8.3 Alguns modelos não gaussianos.<br>    8.4 Estimação por máxima verossimilhança.<br>    8.5 Aplicações.<br><br>9. Introdução aos modelos de regressão lineares normais com erros nas variáveis<br>    9.1 Definição.<br>    9.2 Estimação.<br>    9.3 Intervalos de Confiança e Testes de hipótese.<br>    9.4 Aplicações.