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Diferenças
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                    pessoais:walmes:cursorcpao [2012/06/29 17:01] walmes  | 
                
                    pessoais:walmes:cursorcpao [2012/06/29 23:57] (atual) walmes [Materiais do curso]  | 
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| Linha 44: | Linha 44: | ||
| * 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/}}; | * 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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| Linha 133: | Linha 85: | ||
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| - | ==== Cronograma de atividades do Curso ==== | ||
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| - | ^ Data ^ Conteúdo ^ | ||
| - | | SEG 25 | Download, instalação, interfaces gráficas e documentação. Primeira sessão R, componentes da sessão, componentes do RStudio. Criação de objetos, seleção, importação de arquivos de texto. Análise de experimento em DIC e avaliação dos pressupostos. | | ||
| - | | TER 26 | Análise de experimento em DBC com repetição desigual dentro das parcelas, uso de pesos na análise de variância. Análise de experimento fatorial usando o inverso da variância como pesos. Análise de experimento fatorial com fatores quantitativos. Ajuste de modelo de regressão não linear resposta-platô. | | ||
| - | | QUA 27 | | | ||
| - | | QUI 28 | | | ||
| - | | SEX 29 | | | ||
| - | |||
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| ==== Referências bibliográficas ==== | ==== Referências bibliográficas ==== | ||