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pessoais:walmes:cursorcpao [2012/06/26 21:09]
walmes [Materiais do curso]
pessoais:walmes:cursorcpao [2012/06/29 13:56]
walmes [section 5]
Linha 1: Linha 1:
 ====== Curso em análise de experimentos com afastamento das pressuposições ====== ====== Curso em análise de experimentos com afastamento das pressuposições ======
 +
 +{{:​pessoais:​walmes:​dsc05114_2_.jpg?​nolink&​800|}}
 +
 +----
  
 ==== Descrição ==== ==== Descrição ====
Linha 38: Linha 42:
  
   * Diretório com todos os {{http://​www.leg.ufpr.br/​~walmes/​cursoR/​cpao/​|arquivos do Curso}};   * Diretório com todos os {{http://​www.leg.ufpr.br/​~walmes/​cursoR/​cpao/​|arquivos do Curso}};
-  * Apresentação Prezi {{http://​prezi.com/​nldtrhcqyaql/​estatistica-experimental/​}}.+  * Apresentação Prezi {{http://​prezi.com/​nldtrhcqyaql/​estatistica-experimental/​}}
 +  * Experimental Designs for Research in Education {{http://​prezi.com/​-nfyorqf2gyw/​experimental-designs-for-research-in-education/​}};​ 
 + 
 +<code R> 
 +#​------------------------------------------------------------------------------------------ 
 +# análise de dados binomial 
 + 
 +trat <- gl(3, 8) 
 +X <- model.matrix(~trat) 
 +pars <- c(2,1,1) 
 +nu <- X%*%pars 
 +p <- exp(nu)/​(1+exp(nu)) 
 +y <- rbinom(length(p),​ size=10, prob=p) 
 + 
 +dados <- data.frame(trat=trat,​ y=y) 
 + 
 +g0 <- glm(cbind(y,​ 10-y)~trat, data=trat, family=binomial) 
 +summary(g0) # se Residual Deviance/​graus de liberade próximo de 1, use test="​Chisq"​ 
 +anova(g0, test="​Chisq"​) 
 + 
 +#​------------------------------------------------------------------------------------------ 
 +# como fazer testes de "​médias"​ 
 + 
 +require(doBy) 
 +popMeans(g0,​ effect="​trat"​) # estimativas dos parâmetros do preditor 
 + 
 +require(glht) 
 +summary(glht(g0,​ linfct=mcp(trat="​Tukey"​))) # diferença nas estimativas 
 + 
 +#​------------------------------------------------------------------------------------------ 
 +# experimento em bloco 
 + 
 +dados <- expand.grid(bloco=gl(3,​1),​ trat=gl(5,​1)) 
 +X <- model.matrix(~bloco+trat,​ dados) 
 +pars <- c(1, 1.1,1.2, -1,​-0.5,​0.5,​0.3) 
 +nu <- X%*%pars 
 + 
 +p <- exp(nu)/​(1+exp(nu)) 
 +dados$y <- rbinom(nrow(dados),​ size=50, prob=p) 
 + 
 +g0 <- glm(cbind(y,​ 50-y)~bloco+trat,​ data=dados, family=binomial) 
 +summary(g0) 
 + 
 +popMeans(g0,​ effect="​trat"​) 
 + 
 +summary(glht(g0,​ linfct=mcp(trat="​Tukey"​))) 
 + 
 +#​------------------------------------------------------------------------------------------ 
 +</​code>​
  
  

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