pessoais:walmes:cursorcnpaf

Não foi possível enviar o arquivo. Será algum problema com as permissões?

Você está aqui: start » pessoais » walmes » cursorcnpaf

Diferenças

Aqui você vê as diferenças entre duas revisões dessa página.

--- pessoais:walmes:cursorcnpaf [2011/09/27 13:48]
walmes criada
+++ pessoais:walmes:cursorcnpaf [2011/11/10 11:04]
walmes [section 16]
@@ Linha 1: / Linha 1: @@
-====== Curso de capacitação ao ambiente estatístico R ======
+====== Estatística Experimental Aplicada ======
 /*{{ :pessoais:walmes:example_3_reduced.gif|}}*/
 /*{{ :pessoais:walmes:cursor3tags.png?500 |}}*/
@@ Linha 8: / Linha 8: @@
 ==== Descrição ====
-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 07 à 11 de novembro de 2011, das 08:00 às 12:00 e 13:00 às 17horas.
-<googlemap width="350px" height="200px" lat="-22.194557" lon="-54.930653" type="hybrid" zoom="16">
+<googlemap width="1000px" height="400px" lat="-16.502406" lon="-49.281367" type="hybrid" zoom="16">
 </googlemap>
+{{url>http://www.cnpaf.embrapa.br/ 1000px, 400px left}}
 ----
@@ Linha 30: / Linha 32: @@
 ==== 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.
 ----
@@ Linha 45: / Linha 46: @@
 ==== Materiais do curso ====
+  * Diretório com todos os {{http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cnpaf/|arquivos do Curso}};
+/*
   * Script executável com as análises apresentadas durante o curso (arquivo em construção) : {{http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cursoR4-iso.R|cursoR4.R}}.
   * Documento com as rotinas das análises apresentadas durante o curso (documento em construção/não concluído): {{http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cursoR4.pdf|cursoR4.pdf}}.
   * Dados analisados no curso: {{http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cursoR4dados.xls|cursoR4dados.xls}}, {{http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cursoR4dados.zip|cursoR4dados.zip}} e/ou {{http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/|arquivos individuais}}.
+*/
 ----
@@ Linha 61: / Linha 68: @@
   * Arquivo de mensagens da [R-br] hospedada pelo {{http://r-br.2285057.n4.nabble.com/|Nabble}};
   * Página de R por {{http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/all.html|Vincent Zoonekynd}} (muuuita coisa!);
+  * Página de tutoriais em R para estatística, {{http://www.r-tutor.com/|R tutorial}};
   * {{http://www.r-bloggers.com/|R-bloggers}}, o blog dos blogs de R;
   * {{http://r-project.markmail.org/search/?q=|MarkMail}}, maior gerenciador de listas de discussão sobre R;
@@ Linha 92: / Linha 100: @@
 ^  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 07 | Introdução sobre o R, páginas de download e IDEs. Objetos, importação, análise gráfica exploratória, estatística descritiva básica, testes de hipótese e intervalos de confiança, ajuste de modelos de regressão linear.  |
-|  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 08 | Medidas de influência em regressão linear múltipla, predição, considerações sobre o R², testes de hipótes e contrastes em modelos de regressão. Modelos de regressão não linear, modelos aplicados às ciências agrárias, considerações sobre estimação e obtenção de valores iniciais, ajuste de uma ou mais curvas, teste de hipótese sobre igualdade de parâmetros. |
-|  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 09 | |
-|  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 10 | |
-|  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 11 | |
 ----
@@ Linha 274: / Linha 282: @@
 ==== 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.
+*/
 ----
-==== Seminário sobre planejamento de experimentos ====
-[[http://www.leg.ufpr.br/~walmes/docs/planejamento-experimento-walmes.pdf|{{ :pessoais:walmes:plan-exp.png?200|}}]] Slides do seminário {{http://www.leg.ufpr.br/~walmes/docs/planejamento-experimento-walmes.pdf|Planejamento de Experimentos}} oferecido aos acadêmicos do Curso de Pós Graduação em Produção Vegetal, Pós Graduação em Zootecnia e acadêmicos do 4ª ano do Curso de Agronomia (13:45-15:15h, 26/04/09, FCA/UFGD). O seminário abordou etapas do planejamento de um experimento, escolha das unidades experimentais, dos fatores, dos níveis dos fatores, da distribuição de probabilidade para a resposta, os pressupostos da análise de variância, aleatorização dos níveis às parcelas, o controle local, o planejamento de experimento para ajuste de modelos de regressão. Ao final foi dada um introdução ao aplicativo estatístico R e uma breve sessão de R com gráficos e análise de dados.
-----
-==== 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 ====
 <code R>
 # instala os pacotes oficiais usados durante curso via web
-install.packages(c("fBasics","agricolae","ScottKnott","contrast","multcomp","gplots"),
+install.packages(c('agricolae', 'aod', 'car', 'contrast', 'DTK', 'ellipse', 'fBasics',
-                 dep=TRUE, repos="http://cran-r.c3sl.ufpr.br/")
+                   'fmsb', 'GAD', 'geoR', 'gmodels', 'gplots', 'HH', 'laercio', 'lattice',
+                   'latticeExtra', 'lme4', 'MASS', 'multcomp', 'mutoss',
+                   'nlme', 'nls2', 'nlstools', 'plotrix', 'plyr', 'reshape', 'rpanel',
+                   'ScottKnott', 'gWidgetsRGtk2'), dep=TRUE, repos='http://cran-r.c3sl.ufpr.br/')
 # link para a página de download do pacote ExpDes
@@ Linha 302: / Linha 304: @@
 ----
+==== Download de arquivos pelo R no Linux ====
+<code R>
+#-----------------------------------------------------------------------------
+# diretório web onde estão os arquivos
+dire <- "http://www.leg.ufpr.br/~walmes/ensino/ce223-2011-01/"
+#-----------------------------------------------------------------------------
+# lendo a tabela com nome dos arquivos (via ctrol+c)
+tab <- read.table("clipboard", header=FALSE, sep="\t", stringsAsFactors=FALSE)
+str(tab)
+#-----------------------------------------------------------------------------
+# segunda coluna corresponde ao nome dos arquivos
+arq <- tab$V2
+#-----------------------------------------------------------------------------
+# suponha que eu queira apenas os arquivos de extensão *.R, eles são
+extR <- grep(".R$", arq, value=TRUE)
+#-----------------------------------------------------------------------------
+# formar o nome dos links para download, colocar o wget antes pois é o comando
+links <- paste("wget ", dire, extR, sep="")
+links[1]
+#-----------------------------------------------------------------------------
+# usar a função system() para fazer download com wget
+sapply(links, system)
+#-----------------------------------------------------------------------------
+# pronto, todos os downloads foram feitos. Agora você pode ir na página desses
+# caras sabidões e ter as notas de aulas, arquivos, seminários para poder
+# aprender. Visite essas páginas:
+# http://www.commanster.eu/
+# http://socserv.mcmaster.ca/jfox/
+# http://www.stat.wisc.edu/~bates/
+# http://www.stat.missouri.edu/~ferreiram/
+# http://www.isid.ac.in/~deepayan/
+# http://www.math.mcmaster.ca/~bolker/
+#-----------------------------------------------------------------------------
+</code>
 ==== Procedimento para o ajuste de diversos modelos lineares ====
@@ Linha 401: / Linha 446: @@
   * 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.
+  * análise em blocos aumentados de Federer;
+  * análise em alpha-lattice;
 </note>

Diferenças

Navegação

Busca

Ferramentas

QR Code