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pessoais:walmes:cursorcnpaf [2011/09/27 13:48] walmes criada |
pessoais:walmes:cursorcnpaf [2011/09/27 13:56] walmes [Seminário sobre modelos de regressão] |
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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.cnpaf.embrapa.br/|Embrapa Arroz e Feijão]]. O Curso tem o objetivo de apresentar o programa R e sua aplicação na análise de dados de experimentos agronômicos. O Curso será ministrado na [[http://maps.google.com.br/maps?q=embrapa&ie=UTF8&ll=-16.505842,-49.283466&spn=0.02872,0.052314&sll=-16.491604,-49.30943&sspn=0.028723,0.052314&near=GO-462+-+Goi%C3%A2nia+-+GO&geocode=CTZ-7n0hYDR9Ff8sBP8dP4QQ_SmPeAR3zY1ekzEVa6NKEMW19w&vpsrc=6&t=h&z=15&iwloc=A|sede]] Embrapa Arroz e Feijão no período de 21 à 25 de novembro de 2011, das 08:00 às 12:00 e 13:00 às 17horas. | Curso ministrado pelo Professor M.Sc. [[http://www.leg.ufpr.br/doku.php/pessoais:walmes|Walmes Marques Zeviani]] aos Pesquisadores da [[http://www.cnpaf.embrapa.br/|Embrapa Arroz e Feijão]]. O Curso tem o objetivo de apresentar o programa R e sua aplicação na análise de dados de experimentos agronômicos. O Curso será ministrado na [[http://maps.google.com.br/maps?q=embrapa&ie=UTF8&ll=-16.505842,-49.283466&spn=0.02872,0.052314&sll=-16.491604,-49.30943&sspn=0.028723,0.052314&near=GO-462+-+Goi%C3%A2nia+-+GO&geocode=CTZ-7n0hYDR9Ff8sBP8dP4QQ_SmPeAR3zY1ekzEVa6NKEMW19w&vpsrc=6&t=h&z=15&iwloc=A|sede]] Embrapa Arroz e Feijão no período de 21 à 25 de novembro de 2011, das 08:00 às 12:00 e 13:00 às 17horas. | ||
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| ==== Conteúdo ==== | ==== Conteúdo ==== | ||
| - | * Instalação do programa e da interface gráfica; | + | * Revisão sobre download, instalação do programa e da interface gráfica; |
| - | * Introdução à manipulação de objetos e funções no R: definição de objeto, tipos de objeto, criação, acesso e modificação de objetos, criação e aplicação de funções; | + | * 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; |
| - | * Importação de dados e análise exploratória: entrada de dados pelo teclado, por arquivo externo, análise gráfica exploratória; | + | * Importação de dados e análise exploratória: entrada de dados por arquivo externo, análise gráfica exploratória; |
| - | * 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. | + | * 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. |
| - | * 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; | + | * 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; |
| - | * 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; | + | * 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; |
| - | * Análise de experimentos balanceados: experimento em delineamento inteiramente ao acaso com fator qualitativo (um fator e fatorial duplo), experimento em blocos ao acaso 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, análise de resíduos, checagem das pressuposições do modelo, transformação de dados, testes de médias e contrastes; | + | * 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, |
| - | * Análise de experimentos não balanceados/ortogonais: experimento com um fator em delineamento inteiramente causalizado e blocos casualizados, anova e teste de médias, análise de experimento em blocos incompletos, análise de experimentos com fator de efeito aleatório; | + | * 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, |
| - | * 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; | + | * 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; |
| - | * Elaboração de gráficos: diagramas de dispersão, histogramas, gráficos de barras, boxplots, gráfico de funções, controle dos parâmetros gráficos e customização. | + | |
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| ^ Data ^ Conteúdo ^ | ^ Data ^ Conteúdo ^ | ||
| - | | 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. | | + | | SEG 21 | | |
| - | | 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. | | + | | TER 22 | | |
| - | | 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. | | + | | QUA 23 | | |
| - | | 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. | | + | | QUI 24 | | |
| - | | 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. | | + | | SEX 25 | | |
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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. | ||
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| ==== Pacotes necessários a serem instalados ==== | ==== Pacotes necessários a serem instalados ==== | ||
