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| ====== Curso em análise de experimentos com afastamento das pressuposições ====== | ====== Curso em análise de experimentos com afastamento das pressuposições ====== |
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| ==== Descrição ==== | ==== Descrição ==== |
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| Curso ministrado pelo Professor M.Sc. [[http://www.leg.ufpr.br/doku.php/pessoais:walmes|Walmes Marques Zeviani]] aos Pesquisadores da [[http://www.cpao.embrapa.br/|Embrapa Agropecuária Oeste]]. O Curso tem o objetivo de apresentar o programa R e sua aplicação na análise de dados de experimentos agronômicos dando enfase no tratamento de experimentos não regulares, ou seja, aqueles que apresentam desvios de pressupostos do modelo de análise de variância/regressão. O Curso será ministrado na [[https://maps.google.com.br/maps?daddr=-22%C2%B0+16'+27.35%22,+-54%C2%B0+49'+0.71%22+(-22.274264,+-54.816864)&hl=pt-BR&ie=UTF8&ll=-22.274443,-54.81755&spn=0.011715,0.01929&sll=-22.274423,-54.816928&sspn=0.011715,0.01929&geocode=CWgapj0foQQVFSgfrP4doI-7_A&t=h&mra=mift&z=16|sede]] Embrapa Arroz e Feijão no período de 25 à 29 de junho de 2012, das 08:00 às 11:00 e 13:00 às 16 horas, perfazendo um total de 30 horas de Curso. | Curso ministrado pelo Professor M.Sc. [[http://www.leg.ufpr.br/doku.php/pessoais:walmes|Walmes Marques Zeviani]] aos Pesquisadores da [[http://www.cpao.embrapa.br/|Embrapa Agropecuária Oeste]]. O Curso tem o objetivo de apresentar o programa R e sua aplicação na análise de dados de experimentos agronômicos dando enfase no tratamento de experimentos não regulares, ou seja, aqueles que apresentam desvios de pressupostos do modelo de análise de variância/regressão. O Curso será ministrado na [[https://maps.google.com.br/maps?daddr=-22%C2%B0+16'+27.35%22,+-54%C2%B0+49'+0.71%22+(-22.274264,+-54.816864)&hl=pt-BR&ie=UTF8&ll=-22.274443,-54.81755&spn=0.011715,0.01929&sll=-22.274423,-54.816928&sspn=0.011715,0.01929&geocode=CWgapj0foQQVFSgfrP4doI-7_A&t=h&mra=mift&z=16|sede]] Embrapa Agropecuária Oeste no período de 25 à 29 de junho de 2012, das 08:00 às 11:00 e 13:00 às 16 horas, perfazendo um total de 30 horas de Curso. |
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| ==== Conteúdo ==== | ==== Conteúdo ==== |
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| * Revisão sobre download, instalação do programa e da interface gráfica; | * Nivelamento e revisão com relação aos modelos estatísticos para os experimentos mais comuns, os pressupostos envolvidos e formas de verificar os pressupostos. |
| * Revisão sobre manipulação de objetos e funções no R: definição de objeto, tipos de objeto, criação, acesso e modificação de objetos, criação e aplicação de funções; | * O método da máxima verossimilhança: função de verossimilhança, estimação, intervalos de confiança, regiões de confiança, teste de hipótese. |
| * Importação de dados e análise exploratória: entrada de dados por arquivo externo, análise gráfica exploratória; | * Modelos lineares generalizados: distribuições pertencentes, pressuposições, estimação, teste de hipótese, predição, estudo de caso; |
| * Estatística básica: estatísticas descritivas de posição, dispersão, assimetria, curtose, gráficos de distribuição de frequência, teste de normalidade, teste de aderência, geração de números aleatórios, teste de hipótese e intervalos de confiança para médias, proporções, variâncias e correlações. | * Modelos de análise de sobrevivência: distribuições envolvidas, pressuposições, estimação, teste de hipótese, predição, estudos de caso; |
| * Regressão linear: preparação dos dados, definição do modelo e pressuposições, estimação dos parâmetros, interpretação dos parâmetros, análise de resíduos e checagem das pressuposições do modelo, medidas de influência, inferência para os parâmetros (teste de hipótese, intervalos de confiança, regiões de confiança), predição de valores, elaboração de gráficos, procedimento stepwise, critério de AIC e BIC, remoção de outliers, transformação de dados; | * Transformações nas variáveis para atender a normalidade e/ou homocedasticidade em modelos gaussianos; |
| * Regressão não linear: definição, exemplos, preparação dos dados, definição do modelo, estimação dos parâmetros, análise de resíduos, inferência para os parâmetros (teste de hipótese, intervalos de confiança, teste da razão de verossimilhança), comparação de curvas ajustadas, ajuste de modelos com restrição na estimação dos parâmetros, predição de valores, elaboração de gráficos; | * Modelos lineares gaussianos com modelagem da variância: estimação, teste de hipótese, predição, estudos de caso; |
| * Análise de experimentos balanceados: experimento em delineamento inteiramente casualizado com fator qualitativo (um fator e fatorial duplo), experimento em blocos casualizados com fator qualitativo (um fator e fatorial duplo), experimento fatorial duplo com tratamentos adicionais (testemunhas), análise de covariância, modelos de regressão polinomial na análise de variância (fatorial qualitativo x quantitativo), fatorial com fatores quantitativos (modelos de superfície de resposta), experimento em parcela subdividida e subsubdividida, faixa e medida repetida no tempo, análise de resíduos, checagem das pressuposições do modelo, transformação de dados, testes de médias e contrastes, | * Modelos lineares gaussianos com modelagem correlação (estudos longitudinais, medidas repetidas): estimação, teste de hipótese, predição, estudos de caso; |
| * Análise de experimentos não balanceados/ortogonais: experimento com um fator em delineamento inteiramente casualizado e blocos casualizados, anova e teste de médias, análise de experimento em blocos incompletos, alfa-látices, análise de experimentos com fator de efeito aleatório, inclusão de co-variáveis nos modelos, | * Modelos lineares gaussianos com termos de efeito aleatório e estimação de componentes de variância; |
| * Introdução a análise de experimentos com respostas não normais: definição de modelo linear generalizado, estimação de parâmetros, métodos de inferência, análise respostas do tipo proporção, análise de respostas do tipo contagem; | * Modelos não lineares: estimação, intervalos de confiança, teste de hipótese, predição, comparação de parâmetros e/ou curvas de regressão, estudos de caso; |
| | * Tópicos em análise não paramétrica de experimentos. |
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| ==== Materiais do curso ==== | ==== Materiais do curso ==== |
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| * Diretório com todos os {{http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cnpaf/|arquivos do Curso}}; | * Diretório com todos os {{http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cpao/|arquivos do Curso}}; |
| | * Apresentação Prezi {{http://prezi.com/nldtrhcqyaql/estatistica-experimental/}}; |
| | * Experimental Designs for Research in Education {{http://prezi.com/-nfyorqf2gyw/experimental-designs-for-research-in-education/}}; |
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| ==== Links úteis ==== | ==== Links úteis ==== |
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| ==== Cronograma de atividades do Curso ==== | |
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| ^ Data ^ Conteúdo ^ | |
| | SEG 25 | Download, instalação, interfaces gráficas e documentação. Primeira sessão R, componentes da sessão, componentes do RStudio. Criação de objetos, seleção, importação de arquivos de texto. Análise de experimento em DIC e avaliação dos pressupostos. | | |
| | TER 26 | Análise de experimento em DBC com repetição desigual dentro das parcelas, uso de pesos na análise de variância. Análise de experimento fatorial usando o inverso da variância como pesos. Análise de experimento fatorial com fatores quantitativos. Ajuste de modelo de regressão não linear resposta-platô. | | |
| | QUA 27 | | | |
| | QUI 28 | | | |
| | SEX 29 | | | |
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| ==== Referências bibliográficas ==== | ==== Referências bibliográficas ==== |
