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 |  SEG 25 | Instalação do R e RStudio. Introdução ao R e RStudio, menus e janelas. Mecanismo de busca e ajuda. Criação, acesso e modificação de objetos do tipo vetor, matriz, data.frame, e lista. Atributos dos objetos. Operações matemáticas e estatísticas. Obtenção de estatísticas para grupos de dados. Criação e uso de funções. Visto até o chunk number 8. |
 |  TER 26 | Importação de dados, seleção de dados, gráficos de dispersão, boxplot, histograma, densidade, curvas, barras, quantil-quantil, matriz de dispersão, testes de hipótese para um média normal, diferença de médias normais, uma proporção, igualdade de duas variâncias normais, teste de normalidade, teste de aderência. Visto do chunk number 9 à 14. |
-|  QUA 27 | Instalação de pacotes oficiais e não oficiais. Análise de dados de experimento em delineamento inteiramente causalizado (balanceado e desbalanceado), em blocos causalizados (balanceado e desbalanceado), em fatorial duplo qualitativo (balanceado). Gráficos de disgnóstico dos resíduos e checagem das pressuposições dos modelos. Teste para normalidade dos resíduos e homogeneidade de variâncias. Transformação de dados. Testes de médias e de agrupamento de médias. |
+|  QUA 27 | Instalação de pacotes oficiais e não oficiais. Análise de dados de experimento em delineamento inteiramente causalizado (balanceado e desbalanceado), em blocos causalizados (balanceado e desbalanceado), em fatorial duplo qualitativo (balanceado). Gráficos de disgnóstico dos resíduos e checagem das pressuposições dos modelos. Teste para normalidade dos resíduos e homogeneidade de variâncias. Transformação de dados. Testes de médias e de agrupamento de médias. Visto do chunk number 34 à 49. |
-|  QUI 28 | |
+|  QUI 28 | Análise de dados em fatorial duplo qualitativo em blocos, qualitativo-quantitativo (regressão polinomial dentro da análise de variância) e quantitativo (técnicas de superfície de resposta), análise de covariância, contrastes com as médias ajustadas, análise de experimento em parcelas subdivididas e subsubdivididas. Visto do chunk number 50 à 68. |
-|  SEX 29 | |
+|  SEX 29 | Aspectos introdutórios da análise de regressão linear, estimação, testes de hipótese, qualidade de ajuste, gráfico de diagnóstico de resíduos, procedimentos para seleção de modelos, medidas de influência, predição de valores. Aspectos introdutórios de modelos de regressão não linear, obtenção de chutes iniciais ótimos, estimação, testes de hipótese, comparação de modelos aninhados, predição de valores. Aspectos introdutórios de modelos lineares generalizados, conceito, aplicações com respostas do tipo contagem e do tipo proporção. Visto do chunk number 15 à 33, 69 à 73. |
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 </bibtex>
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+==== Questionário de avaliação do Curso ====
+Clique para responder o **[[https://spreadsheets.google.com/embeddedform?formkey=dFFPajZIODFFMkE1b0lRNmFvS05iTUE6MA|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.
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+==== Seminário sobre modelos de regressão ====
+[[http://www.leg.ufpr.br/~walmes/docs/modelos-regressao-walmes.pdf|{{ :pessoais:walmes:mod-reg.png?200|}}]] Slides do seminário {{http://www.leg.ufpr.br/~walmes/docs/modelos-regressao-walmes.pdf|Modelos de regressão: teoria e aplicação nas ciências agrárias}} oferecido aos acadêmicos do grupo PET-Agronomia e PET-Zootecnia (12:00-13:00h, 29/04/2011, FCA/UFGD). O seminário abordou aspectos históricos, cotidianos, apresentou as classes de modelos, técnicas de estimação, interpretação dos modelos, escolha do modelo, e apresentou 4 aplicações de modelos de regressão em ciências agrárias.
+----
 ==== Pacotes necessários a serem instalados ====
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 quadro <- cbind(FV=rownames(anova(m1)), GL=anova(m1)[,"Df"], QMR)
 write.table(quadro, file="resumoanova.xls", quote=FALSE, row.names=FALSE, sep="\t")
-</code>
+require(agricolae)
+# aplica o teste de Tukey (aqui só para efeito principal de potássio)
+# em caso de interação o procedimento é outro
+tukey <- lapply(ajustes,
+                function(a){
+                  qmr <- anova(a)[,"Mean Sq"]
+                  dfr <- anova(a)[,"Df"]
+                  da <- a$model
+                  t0 <- with(da, HSD.test(r, potassio, dfr, qmr))
+                  return(t0)
+                })
+</code>
 ==== Lista de afazeres ====
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   * procurar o livro {{http://www.routledge.com/books/details/9781439816974/|Optimal Experimental Design with R}}.
   * revisar a análise dos dados ''volume.txt'', aplicar uma transformação para corrigir a heterogeneidade de variâncias.
+  * fazer uma enquete para avaliar a qualidade do curso.
 </note>
+  * {{http://designcomputing.net/gendex/alpha/|ALPHA: Program for Constructing α-designs}};
+  * {{http://cropscience.ch/?p=368|Field designs for replicated trials}};
+  * {{http://www.stat.ncsu.edu/people/dickey/courses/st711/notes/Notes_pdf/Alpha%20Lattice%20designs.pdf|Alpha Lattice Designs}};
 ----
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 ==== Espaço do participante (feedback) ====
-Dê sua opinião e me ajude a melhorar o curso. Critique, comente, sugira, tire dúvidas, discuta, expresse-se. Sua opinião é muito importante.
+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.
 {{threads>pessoais:walmes:cursorufgd:discussion}}
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