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Diferenças
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pessoais:walmes:cursorcpao [2012/06/26 20:40] walmes [section 10] |
pessoais:walmes:cursorcpao [2012/06/26 20:43] walmes [Conteúdo] |
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==== Conteúdo ==== | ==== Conteúdo ==== | ||
- | * Revisão sobre download, instalação do programa e da interface gráfica; | + | * Nivelamento e revisão com relação aos modelos estatísticos para os experimentos mais comuns, os pressupostos envolvidos e formas de verificar os pressupostos. |
- | * 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; | + | * O método da máxima verossimilhança: função de verossimilhança, estimação, intervalos de confiança, regiões de confiança, teste de hipótese. |
- | * Importação de dados e análise exploratória: entrada de dados por arquivo externo, análise gráfica exploratória; | + | * Modelos lineares generalizados: distribuições pertencentes, pressuposições, estimação, teste de hipótese, predição, estudo de caso; |
- | * 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. | + | * Modelos de análise de sobrevivência: distribuições envolvidas, pressuposições, estimação, teste de hipótese, predição, estudos de caso; |
- | * 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; | + | * Transformações nas variáveis para atender a normalidade e/ou homocedasticidade em modelos gaussianos; |
- | * 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; | + | * Modelos lineares gaussianos com modelagem da variância: estimação, teste de hipótese, predição, estudos de caso; |
- | * 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, | + | * Modelos lineares gaussianos com modelagem correlação (estudos longitudinais, medidas repetidas): estimação, teste de hipótese, predição, estudos de caso; |
- | * 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, | + | * Modelos lineares gaussianos com termos de efeito aleatório e estimação de componentes de variância; |
- | * 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; | + | * 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. | ||
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==== Materiais do curso ==== | ==== Materiais do curso ==== | ||
Linha 275: | Linha 275: | ||
<code R> | <code R> | ||
# instala os pacotes oficiais usados durante curso via web | # instala os pacotes oficiais usados durante curso via web | ||
- | install.packages(c('agricolae', 'aod', 'car', 'contrast', 'DTK', 'ellipse', 'fBasics', | + | install.packages(c('agricolae', 'aod', 'car', 'contrast', 'ellipse', 'fBasics', |
- | 'fmsb', 'GAD', 'geoR', 'gmodels', 'gplots', 'HH', 'laercio', 'lattice', | + | 'fmsb', 'gmodels', 'gplots', 'HH', 'lattice', 'latticeExtra', |
- | 'latticeExtra', 'lme4', 'MASS', 'multcomp', 'mutoss', | + | 'lme4', 'multcomp', 'nls2', 'nlstools', 'plotrix', 'plyr', |
- | 'nlme', 'nls2', 'nlstools', 'plotrix', 'plyr', 'reshape', 'rpanel', | + | 'reshape', 'ScottKnott', 'doBy', 'nlrwr', 'memisc', 'bbmle', |
- | 'ScottKnott', 'gWidgetsRGtk2'), dep=TRUE, repos='http://cran-r.c3sl.ufpr.br/') | + | 'rootSolve', 'gdata', 'psych', 'Hmisc', 'ExpDes'), dep=TRUE, repos='http://cran-r.c3sl.ufpr.br/') |
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- | # link para a página de download do pacote ExpDes | + | |
- | browseURL(URLencode("https://sites.google.com/site/ericbferreira/unifal/downloads-1")) | + | |
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==== Espaço do participante (feedback) ==== | ==== Espaço do participante (feedback) ==== | ||