Aplicação de modelos mistos por meio da ferramenta R

Curso ministrado pelo Professor M.Sc. Walmes Marques Zeviani aos Pesquisadores da Embrapa Arroz e Feijão. O Curso tem o objetivo de apresentar o programa R e sua aplicação na análise de dados de experimentos agronômicos sob o enfoque de modelos lineares mistos. O Curso será ministrado na sede Embrapa Arroz e Feijão no período de 12 à 14 de novembro de 2012, das 08:00 às 12:00 e 13:00 às 17:00 horas.

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Introdução a linguagem e interface de trabalho; Importação de dados; Análise exploratória de dados; Análise de dados em delineamentos experimentais simples de efeito fixo (revisão); Análise de experimentos com termos de efeitos aleatório; Delineamento de blocos incompletos balanceados; Análise conjunta de experimentos.

O Curso será importante para aprofundar a teoria de planejamento e análise de experimentos sob enfoque de modelos mistos além de instrumentalizar os participantes com as funcionalidades do aplicativo estatístico R e expandir o conhecimento em métodos de análise de dados.

• Diretório com todos os arquivos do Curso;

• Modelos mistos e lme4:
  • lme4 - Mixed-effects models project.
  • SPIDA 2009: Mixed Models with R;
  • Mixed Linear Models 2010;
  • Mat 6 spring 2012 - Mixed models;

• Experimentos em geral, GUIs e R:
  • CRAN, o site do R: download, manuais do R e tutoriais em geral;
  • Material do Curso do Professor Paulo Justiniano Ribeiro Júnior (UFPR);
  • Página de descrição da [R-br], a lista Brasileira oficial de usuários do R;
  • Arquivo de mensagens da [R-br] hospedada pelo Nabble;
  • MarkMail, maior gerenciador de listas de discussão sobre R;
  • Emacs para Windows;
  • O básico de delineamento experimental;
  • Compendio R de delineamento experimental;
  • Manual R de biometria, por Katharina Hoff;
  • Material do John Faraway, Anova e regressão com o R;

Clique para responder o questionário sobre avaliação do Curso. Não é necessário identificação. O questionário serve para aperfeiçoamento do Curso, portanto, resposta às questões com total sinceridade. Certo de sua colaboração, agradeço.

Dê sua opinião e me ajude a melhorar o curso. Critique, comente, sugira, tire dúvidas, peça a inclusão de novos procedimentos, discuta, expresse-se. Sua opinião é muito importante.

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