LEC - DEX076 - Metodologia e Estatística Experimental

A disciplina Metodologia e Estatística Experimental é oferecida semestralmente para os alunos do curso de Agronomia.

É uma disciplina de 4 créditos (75h: 45T e 30P) com conteúdo programático (participativo) descrito abaixo:

estatistica

Noções básicas de experimentação - NBE
Introdução ao R - IR
Análise de variância - AV
- Testes de comparação de médias - TCMM
- Contrastes - AC
Análise de resíduos e tranformação de dados
Delineamentos experimentais
- Inteiramente ao acaso - DIC
- Blocos casualizados - DBC
- Quadrado latino - DQL
Esquemas experimentais
- Fatoriais - EF
- Parcelas subdivididas e faixas - EPSF
Regressão linear
- Simples e múltipla - RLSM

material didatico

Material didático de apoio
- CET018_10ed_1pf.pdf (uma página por folha)
- CET018_10ed_2pf.pdf (duas páginas por folha)
- CET076_12ed_1pf.pdf (uma página por folha)
- CET076_12ed_2.pdf (duas páginas por folha)
- R para cientistas sociais (livro muito bom sobre introdução ao R)
- Introdução ao R para alunos de ciências exatas (Demarqui, F. N. & Duczmal, L. H./UFMG)
- Programa de monitoria de graduação (Departamento de Estatística/UFMG)
- Testes de hipótese para médias, proporções e variâncias (Ribeiro, P. J./UFPR)
- CE083- Estatística Computacional I (Mayer, F. P; Bonat W. H; Zeviani, W. M; Krainski E. T & Ribeiro, P. J./ UFPR)
- CET173 - Probabilidade e estatística (Allaman, Ivan B./UESC)
- Aplicações práticas do software R (Shimizu, G. D. & Marubayashi, R. Y. P.)
- Gráficos com R (Debastiani, Vanderlei Júlio)
- Tabelas estatísticas (funções de densidade de probabilidades)

presentation

Apresentação da disciplina e conteúdo programático
- Apresentação
- Conteúdo programático

R green

Introdução ao R - IR
- Texto introdutório
- Scripts de apoio em R
  - Introdução essencial
  - Leitura e gravação de dados (LGD)
  - Um link muito bom sobre LGD
  - Literate programming (WYSIWYG, NOWEB)
- Figuras
  - Leitura e gravação de dados
  - Estruturas de dados
    - Figura 1
    - Figura 2

Revisão de cursos anteriores (com R) - RCAR
- Medidas estatísticas
- Quadrado médio dos desvios vs. estimativa da variância
- Frequência relativa vs. densidade de probabilidades
- Funções de densidade de probabilidades
- Apresentações tabulares e apresentações gráficas associadas
- Variáveis aleatórias contínuas
- Teorema do limite central (ou distribuição amostral da média)
- Distribuição F (scripts)
  - Modelando a origem
  - Decisão
  - Plot de várias sobrepostas
  - Inferência básica (teste de precisão)
  - Plot simplificado da inferência

Análise de variância - AV
- Fundamentos da ANOVA
  - Script básico: ANOVA (DIC, DBC e DQL)
  - Script: ANOVA fundamentos (que permite modelar dados e entender os fundamentos da análise de variância)
  - cv: função em R para estimar o(s) coeficiente(s) de variação (cv) subsequente a uma análise de variância - ANOVA. Esta função foi incorporada ao pacote TukeyC (versão 1.1-5 ou superior) disponível no CRAN e GitHub.
- Análise de resíduos e transformação de dados - ARTD
  - Análise de resíduos - AR
    - Rodrigo Pescim (UEL)
      - Análise de Resíduos e Diagnósticos em MLG (vídeo YT)
      - Técnicas de Diagnósticos no Software R (vídeo YT)
    - Walmes Zeviani (UFPR)
      - Análise de regressão linear - Análise de diagnóstico com R (vídeo YT)
  - Trasformações de dados - TD
    - Exemplo simples (Box-Cox e aproximações - script R)
    - Exemplo mais completo (Box-Cox e outras - script R)
    - Exemplo: raiz, log, arco seno (comparativo com exemplos prof. Sonia Vieira)

Testes de comparação de médias múltiplas - TCMM
- Dados (da apostila: CET076_12ed_1pf.pdf)
- Script: com o pacote TukeyC
- Script: com vários pacotes (possibilidades e comparações entre alguns pacotes)

Modelagem, simulações e estratégias de análise de experimentos sob os delineamentos DIC, DBC e DQL no R (pacote gexp)
- Simples (uma fonte de variação)
  - Qualitativo
  - Quantitativo
- Fatorial (duas fontes de variação)
  - Qualitativo
  - Híbrido (qualitativo/quantitativo)
- Parcela subdividda (duas fontes de variação)
  - Qualitativo
  - Híbrido (qualitativo/quantitativo)

Pacotes facilitadores de análises
- easyanova
  - Experimentos simples
  - Experimentos complexos (fatorial, parcela subdivida, etc)

seminarios

Seminários
- Algoritmo de agrupamento de ScottKnott - SK
  - Análises básicas
    - Delineamentos básicos (DIC, DBC e DQL)
    - Fatorial
    - Parcela subdividida
  - Seminário
- Delineamento inteiramente ao acaso - DIC
  - Seminário
  - Análise básica
    - dic.txt
    - Script: dic.R
- Delineamento em blocos casualizados - DBC
  - Seminário
  - Análise básica
    - dbc.txt
    - Script: dbc.R
- Delineamento em quadrado latino - DQL
  - Seminário
  - Análise básica
    - dql.txt
    - Script: dql.R
- Experimentos fatoriais - EF
  - Seminário
  - Análise básica (duas fontes de variação)
    - Qualitativo
    - Híbrido (qualitativo/quantitativo)
- Experimentos em parcelas subdivididas e faixas - EPSF
  - Seminário
  - Exemplo de planejamento de experimento
    - Script: planejamento e análise (experimento em parcela subdividida no espaço)
    - Croqui do experimento
    - Unidade experimental
  - Análise básica
  - Steel e Torrie 1980 (apostila prof. Carlos Tadeu S. Dias, script em R e dados)
    - Script: análise
    - Material didático
- Regressão linear simples e múltipla - RL
  - Seminário
  - Material de apoio

avaliacao

Provas
- Prova 2/5 (C)
  - Prova
- Prova 3/5 (P)
  - Prova
  - Referência da correção (para evitar excesso de criatividade)
    - Prova
    - Correção
      - Dados
        
        Questão_1
        
        Questão_2
        
        Questão_3
- Prova 4/5 (C/P)
  - Prova
  - Referência da correção (para evitar excesso de criatividade)
    - Prova
    - Correção
      - Padrão
      - Alternativa (ExpDes)
    - Dados
      - Questão_1
      - Questão_2
- Prova 5/5 (C/P)
  - Prova
  - Referência da correção (para evitar excesso de criatividade)
    - Prova
    - Correção
    - Dados
      - Questão_1
- Prova final
  - Prova
  - Dados

DEX076 - Metodologia e Estatística Experimental