Modelos de regressão não linear

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.

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.

Em função de necessidades específicas dos participantes do Curso, o conteúdo previsto foi parcialmente modificado durante a condução do mesmo.

• 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;

[2009, book | www]

Pinheiro, J., & Bates, D. (2009). Mixed-Effects Models in S and {S-PLUS} (1st ed. 2000. 2nd printing ed.) Springer.

[2009, book | www]

Zuur, A. F., Ieno, E. N., Walker, N., Saveliev, A. A., & Smith, G. M. (2009). {Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R (Statistics for Biology and Health)} Springer.

[2001, book | www]

Schabenberger, O., & Pierce, F. J. (2001). {Contemporary Statistical Models for the Plant and Soil Sciences} CRC Press.

[2004, book | www]

Saxton, A. (2004). {Genetic Analysis of Complex Traits Using SAS} SAS Institute.

[2006, book | www]

Brown, H., & Prescott, R. (2006). {Applied Mixed Models in Medicine (Statistics in Practice)} Wiley.

[2006, book | www]

Ph.D., Littell, R. C., Milliken, G. A., Stroup, W. W., Wolfinger, R. D., & Schabenberger, O. (2006). {SAS for Mixed Models, Second Edition} SAS Institute.

[2006, book | www]

West, B. T., Welch, K. B., & Galecki, A. T. (2006). {Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software} Chapman and Hall/CRC.

[2009, book | www]

Verbeke, G., & Molenberghs, G. (2009). {Linear Mixed Models for Longitudinal Data (Springer Series in Statistics)} Springer.

[2008, book | www]

Sarkar, D. (2008). Lattice: Multivariate Data Visualization with R (1 ed.) Springer.

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.

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