CET079 - Métodos Estatísticos Aplicados à Produção Vegetal
Curso: Programa de Pós-Graduação em Produção Vegetal - PPGPV
Universidade: UESC
Data : 05/10/2022 18:40:56
Prof.: José Cláudio Faria

#. CONTATO
 - Email: joseclaudio.faria@gmail.com
 - Fone : (073)9 9966.9100 - VIVO

#. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO
 I- APRESENTAÇÃO DA DISCIPLINA - AD
   - Apresentação da disciplina
   - Apresentação do Laboratório de Estatística Computacional - LEC/DCET

 II- PROGRAMAS DE CÓDIGO ABERTO - PCA
   - R: https://cran.r-project.org/
   - Tinn-R: https://tinn-r.org/pt/ (Windows)
   - RStudio: RStudio: http://www.rstudio.com/ (Multi-plataforma)
   - Jupyter: https://jupyter.org/ (Multi-plataforma)
   - Revisão do curso de Introdução ao R (https://lec.pro.br/download/R/scripts/introducao_essencial.R)

 III- NIVELAMENTO - NIV
   - Revisão medidas estatísticas
   - Revisão distribuição amostral da média
   - Revisão de inferência e teste de hipóteses
   - Distribuição F: origem e uso
   - Análise de variância - ANOVA
   - Análise de contrastes e testes de comparação de médias multiplas

 IV- EXPERIMENTAÇÃO - EXP
   - Experimentação
   - Noções básicas
   - Principais conceitos
   - A origem agrícola
   - Princípios básicos da experimentação
   - Controle de qualidade de experimentos
   - Planejamento de experimentos
   - Análise de resíduos e transformação de dados*

 V- DELINEAMENTOS EXPERIMENTAIS BÁSICOS - DEB
   - Função dos DEB
   - DEB: DIC, DBC e DQL
   - Análise de variância e análise de resíduos
   - Testes de comparação de médias - TCMM
   - Análises de contrastes - AC
   - Estudo dos scripts em R para planejamento e análise em cada DEB

 VI- ESQUEMAS E DESENHOS EXPERIMENTAIS BÁSICOS - EDE
   - Finalidade básicas dos EDE
   - Esquemas experimentais: fatorial, parcelas subdivididas e faixas
   - Análise de variância e análise de resíduos
   - Desenhos especiais: Nelder Fan, etc
   - Estudo dos scripts em R para planejamento e análise em cada EDE

 VII- ANÁLISE QUANTITATIVA DE EXPERIMENTOS - AQE
   - Análise de correlação
   - Análise de regressão
   - Regressão linear e múltipla
   - Superfícies de resposta
   - Estudo dos scripts em R para planejamento e análise

 #. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
   - ANDERSON, T. W. An introduction to multivariate statistical analysis. New York: J. Wiley, 1958. 374 p.

   - CRUZ, C.D. Programa Genes: Diversidade genética. Viçosa: Ed. UFV, 2008. 278p.

   - CRUZ, C. D.; REGAZZI, A. J. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. 2. ed. Viçosa: UFV, 1997. 390 p.

   - HAIR Jr., J.F.; ANDERSON, R.E.; TATHAM, R.L.; BLACK, W.C. Análise multivariada de dados. 5 ed. Porto Alegre: Bookman, 2005.

   - HARRIS, R. J. A primer of multivariate statistics. New York: Academic Press, 1975. 332 p.

   - JOHNSON, R. A.; WICHERN, D. W. Applied multivariate statistical analysis. New Jersey: Prentice- Hall, 1992. 642 p.

   - MINGOTI, S.A. Análise de dados através de métodos de estatística multivariada – Uma abordagem aplicada. Belo Horizonte: Editora UFMG, 2005. 297 p.

   - MORRISON, D. F. Multivariate statistical methods. New York: McGray-Hill, 1967. 338 p.

   - RESENDE, M.D.V. Matemática e estatística na análise de experimentos e no melhoramento genético. Colombo: Embrapa Florestas, 2007. 362p.

#. AVALIAÇÕES
 - Seminário (30%) - Apresentação de um dos tópicos da disciplina (seminário)*
 - Avaliações conceituais e práticas (60%)
   - Planejamento, análise de experimentos simples - EXP, DEB, TCMM, EAC (20%)
   - Planejamento, análise de experimentos fatoriais e parcelas subdivididas e faixas- EDE (20%)
   - Planejamento e análise de experimentos quantitativos - AQE (20%)
 - Participação e empenho (10%)

#. ARQUIVOS E COMUNICAÇÃO
  - https://lec.pro.br/professores/jcfaria/disciplinas/cet079
  - Link das aulas remotas: https://meet.google.com/ofn-nwne-bia

#. SOFTWARE
#.. Interpretador
  - R: https://cran.r-project.org/ (interpretador)

#.. Editor/GUI/IDE
  - Tinn-R: https://tinn-r.org/pt/ (Windows)
  - RStudio: http://www.rstudio.com/ (Multi-plataforma)
  - Jupyter: https://jupyter.org/  (Multi-plataforma) 

#. REPRESENTAÇÃO DA TURMA
  - Semestre: 2022/II
  - Nome : David Costa Ramos
  - Email: dcramos.agr@uesc.br
  - Tel  : 73 991052353 TIM
  - Grupo Alunos: