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Curso em análise de experimentos com afastamento das pressuposições

Curso em análise de experimentos com afastamento das pressuposições


Descrição

Curso ministrado pelo Professor M.Sc. Walmes Marques Zeviani aos Pesquisadores da 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 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.


Justificativa

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


Conteúdo

  • Nivelamento e revisão com relação aos modelos estatísticos para os experimentos mais comuns, os pressupostos envolvidos e formas de verificar os pressupostos.
  • O método da máxima verossimilhança: função de verossimilhança, estimação, intervalos de confiança, regiões de confiança, teste de hipótese.
  • Modelos lineares generalizados: distribuições pertencentes, pressuposições, estimação, teste de hipótese, predição, estudo de caso;
  • Modelos de análise de sobrevivência: distribuições envolvidas, pressuposições, estimação, teste de hipótese, predição, estudos de caso;
  • Transformações nas variáveis para atender a normalidade e/ou homocedasticidade em modelos gaussianos;
  • Modelos lineares gaussianos com modelagem da variância: estimação, teste de hipótese, predição, estudos de caso;
  • Modelos lineares gaussianos com modelagem correlação (estudos longitudinais, medidas repetidas): estimação, teste de hipótese, predição, estudos de caso;
  • Modelos lineares gaussianos com termos de efeito aleatório e estimação de componentes de variância;
  • 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.

Materiais do curso



Referências bibliográficas

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Correa, J. C., & González, N. (2002). Gráficos Estadísticos con R.
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Monteiro, L. R. (2006). Introdução à biometria usando o R.


Questionário de avaliação do Curso

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.


Pacotes necessários a serem instalados

# instala os pacotes oficiais usados durante curso via web
install.packages(c('agricolae', 'aod', 'car', 'contrast', 'ellipse', 'fBasics',
                   'fmsb', 'gmodels', 'gplots', 'HH', 'lattice', 'latticeExtra',
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                   'rootSolve', 'gdata', 'psych', 'Hmisc', 'ExpDes'), dep=TRUE, repos='http://cran-r.c3sl.ufpr.br/')


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~~DISCUSSION~ ~

Abordar os modelos loess, gam. Usar o livro do Faraway - Extending. Using R for statistical analyses - Non-parametric stats


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