Tabela de conteúdos

Estatística Experimental Aplicada

Estatística Experimental Aplicada

Foto com alguns dos participantes do Curso no último dia.

Descrição

Curso ministrado pelo Professor M.Sc. Walmes Marques Zeviani aos Pesquisadores da Embrapa Arroz e Feijão. O Curso tem o objetivo de apresentar o programa R e sua aplicação na análise de dados de experimentos agronômicos. O Curso será ministrado na sede Embrapa Arroz e Feijão no período de 07 à 11 de novembro de 2011, das 08:00 às 12:00 e 13:00 às 17horas.

Ementa da disciplina

Introdução a linguagem e interface de trabalho; Importação de dados; Análise exploratória de dados; Testes de significâncias; Análise de regressão linear e não linear; Análise de dados em delineamentos experimentais; Análise de experimentos com respostas do tipo proporção e contagem.

Justificativa

O Curso será importante para aprofundar a teoria de planejamento e análise de experimentos além de instrumentalizar os participantes com as funcionalidades do aplicativo estatístico R e expandir o conhecimento em métodos de análise de dados.

Conteúdo

Materiais do curso

Cronograma de atividades do Curso

Data Conteúdo
SEG 07 Introdução sobre o R, páginas de download e IDEs. Objetos, importação, análise gráfica exploratória, estatística descritiva básica, testes de hipótese e intervalos de confiança, ajuste de modelos de regressão linear.
TER 08 Medidas de influência em regressão linear múltipla, predição, considerações sobre o R², testes de hipóteses e contrastes em modelos de regressão. Modelos de regressão não linear, modelos aplicados às ciências agrárias, considerações sobre estimação e obtenção de valores iniciais, ajuste de uma ou mais curvas, teste de hipótese sobre igualdade de parâmetros.
QUA 09 Análise de experimentos em delineamento inteiramente casualizado, experimentos em blocos completos casualizados e blocos incompletos.
QUI 10 Análise de experimento fatorial duplo com fatores categóricos, análise de covariância, análise de fatorial com fatores contínuos, modelagem da heterogeneidade de variâncias, uso de pesos no ajuste.
SEX 11 Análise de experimento fatorial com ajuste de polinômios, análise de experimentos em parcela subdivida, subsubdividida e dados longitudinais, análise conjunta de experimentos, análise de dados de proporção (glm binomial).

Referências bibliográficas

[2009, techreport | www]
Ribeiro Júnior, P. J. (2009). Introdução ao Ambiente Estatístico R.
[2002, techreport | www]
Faraway, J. J. (2002). Practical Regression and Anova using {R}.
[2005, book | www]
Faraway, J. J. (2005). Linear models with R Chapman \& Hall/{CRC}.
[2002, book | www]
Venables, W. N., & Ripley, B. D. (2002). Modern applied statistics with S Birkhäuser.
[2009, book | www]
Everitt, B. S., & Hothorn, T. (2009). A Handbook of Statistical Analyses Using R, Second Edition (2 ed.) Chapman \& Hall.
[2008, book | www]
Dalgaard, P. (2008). Introductory Statistics with R (2nd ed.) Springer.
[2008, book | www]
Dobson, A. J., & Barnett, A. (2008). An Introduction to Generalized Linear Models, Third Edition (3 ed.) Chapman and {Hall/CRC}.
[2008, book | www]
Ritz, C., & Streibig, J. C. (2008). Nonlinear Regression with R (1 ed.) Springer.
[2008, book | www]
Sarkar, D. (2008). Lattice: Multivariate Data Visualization with R (1 ed.) Springer.
[2005, book | www]
Murrell, P. (2005). R Graphics (1 ed.) Chapman and {Hall/CRC}.
[2010, book | www]
Maindonald, J., & Braun, J. W. (2010). Data Analysis and Graphics Using R: An Example-Based Approach (3 ed.) Cambridge University Press.
[2009, book | www]
Pinheiro, J., & Bates, D. (2009). Mixed-Effects Models in S and {S-PLUS} (1st ed. 2000. 2nd printing ed.) Springer.
[2000, book | www]
D.R., & Reid, N. (2000). The Theory of the Design of Experiments (1 ed.) Chapman and {Hall/CRC}.
[2004, techreport | www]
Beasley, C. R. (2004). Bioestatística usando o R - apostila de exemplos para o biólogo.
[2002, techreport | www]
Correa, J. C., & González, N. (2002). Gráficos Estadísticos con R.
[2005, techreport | www]
de Souza, E. F. M., Peternelli, L. A., & de Mello, M. P. (2005). Software Livre R: aplicação estatística.
[2006, techreport | www]
Monteiro, L. R. (2006). Introdução à biometria usando o R.

Questionário de avaliação do Curso

Clique para responder o questionário sobre avaliação do Curso. Não é necessário identificação. O questionário serve para aperfeiçoamento do Curso, portanto, resposta às questões com total sinceridade. Certo de sua colaboração, agradeço.

Pacotes necessários a serem instalados

# instala os pacotes oficiais usados durante curso via web
install.packages(c('agricolae', 'aod', 'car', 'contrast', 'DTK', 'ellipse', 'fBasics',
                   'fmsb', 'GAD', 'geoR', 'gmodels', 'gplots', 'HH', 'laercio', 'lattice',
                   'latticeExtra', 'lme4', 'MASS', 'multcomp', 'mutoss',
                   'nlme', 'nls2', 'nlstools', 'plotrix', 'plyr', 'reshape', 'rpanel',
                   'ScottKnott', 'gWidgetsRGtk2'), dep=TRUE, repos='http://cran-r.c3sl.ufpr.br/')
 
# link para a página de download do pacote ExpDes
browseURL(URLencode("https://sites.google.com/site/ericbferreira/unifal/downloads-1"))

Download de arquivos pelo R no Linux

#-----------------------------------------------------------------------------
# diretório web onde estão os arquivos
dire <- "http://www.leg.ufpr.br/~walmes/ensino/ce223-2011-01/"
 
#-----------------------------------------------------------------------------
# lendo a tabela com nome dos arquivos (via ctrol+c)
tab <- read.table("clipboard", header=FALSE, sep="\t", stringsAsFactors=FALSE)
str(tab)
 
#-----------------------------------------------------------------------------
# segunda coluna corresponde ao nome dos arquivos
arq <- tab$V2
 
#-----------------------------------------------------------------------------
# suponha que eu queira apenas os arquivos de extensão *.R, eles são
extR <- grep(".R$", arq, value=TRUE)
 
#-----------------------------------------------------------------------------
# formar o nome dos links para download, colocar o wget antes pois é o comando
links <- paste("wget ", dire, extR, sep="")
links[1]
 
#-----------------------------------------------------------------------------
# usar a função system() para fazer download com wget
 
sapply(links, system)
 
#-----------------------------------------------------------------------------
# pronto, todos os downloads foram feitos. Agora você pode ir na página desses
# caras sabidões e ter as notas de aulas, arquivos, seminários para poder
# aprender. Visite essas páginas:
# http://www.commanster.eu/
# http://socserv.mcmaster.ca/jfox/
# http://www.stat.wisc.edu/~bates/
# http://www.stat.missouri.edu/~ferreiram/
# http://www.isid.ac.in/~deepayan/
# http://www.math.mcmaster.ca/~bolker/
#-----------------------------------------------------------------------------

Procedimento para o ajuste de diversos modelos lineares

# gera dados
da <- data.frame(x=runif(100), z=5*rpois(100, lambda=7), w=runif(100, 50, 100))
da$y <- with(da, 12+0.1*x+0.05*z+0.34*w+0.2*sqrt(z)+0.1*x*w)+rnorm(100,0,0.1)
 
# vetor com as fórmulas específicando diferentes modelos lineares
form <- c(mod1=y~x, mod2=y~x+z, mod3=y~x+I(x^2), mod4=y~x+z+w)
 
# ajuste dos modelos
ajustes <- lapply(form, function(f){ m0 <- lm(f, data=da); m0 })
 
lapply(ajustes, summary) # quadro geral de estimativas e qualidade
lapply(ajustes, anova)   # quadro de anova sequencial
lapply(ajustes, coef)    # vetor de estimativas
sapply(ajustes, function(a){ summary(a)$r.squared})     # R²
sapply(ajustes, function(a){ summary(a)$adj.r.squared}) # R² ajustado
sapply(ajustes, function(a){ summary(a)$sigma})         # QMR
sapply(ajustes, deviance)                               # SQR
sapply(ajustes, df.residual)                            # GLR
lapply(ajustes, function(a){ summary(a)$coeff})         # tabela de estimativas
do.call(rbind, lapply(ajustes, function(a){ summary(a)$coeff})) # junta das tabelas
sapply(ajustes, fitted)    # valores ajustados
sapply(ajustes, residuals) # resíduos da análise
sapply(ajustes, vcov)      # matriz de covariância das estimativas
apply(sapply(ajustes, residuals), 2, shapiro.test) # normalidade dos resíduos

Procedimento para obter a análise de variância de diversas respostas

# importa dados
soja <- read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/soja.txt",
                   header=TRUE, sep="\t", dec=",")
str(soja)
 
# ajusta um modelo e pede anova
m1 <- aov(rengrao~bloco+agua*potassio, soja)
anova(m1)
 
# cria uma lista com as variáveis resposta
respostas <- do.call(c, apply(soja[,4:7], 2, list))
do.call(c, respostas)
 
# faz o ajuste para todas as respostas
ajustes <- lapply(respostas,
                  function(r){
                    m0 <- aov(r~bloco+agua*potassio, data=soja)
                    m0
                  })
 
# pede todas as anovas
lapply(ajustes, anova)
 
# extrai o QMR com o sinal da significância e salva numa planilha xls
QMR <- do.call(cbind,
               lapply(ajustes,
                      function(a){
                        qmr <- anova(a)[,"Mean Sq"]
                        sig <- anova(a)[,"Pr(>F)"]
                        sig <- ifelse(sig<=0.01,"**", ifelse(sig<=0.05,"*","ns"))
                        sig[is.na(sig)] <- ""
                        qmr <- formatC(qmr, digits=4, format="f")
                        paste(qmr, sig, sep="")
                      }))
quadro <- cbind(FV=rownames(anova(m1)), GL=anova(m1)[,"Df"], QMR)
write.table(quadro, file="resumoanova.xls", quote=FALSE, row.names=FALSE, sep="\t")

Lista de afazeres

Lista de afazeres:
  • usar os dados de secagem de solo em micro-ondas na parte de modelos não lineares.
  • mostrar algum ajuste de blocos incompletos.
  • ✔ usar pacote ExpDes.
  • ✔ usar o RStudio, na versão mais nova descobrir como usar os controladores interativos.
  • usar os dados de semente da Lívia/Aline para glm(…, family=bionomial),
  • dados do Miguel para glm(…, family=Poisson),
  • ✔ dados do Flávio para glm(…, family=Poisson),
  • dados da sua TCC para experimentos em faixa,
  • ✔ dados do Fábio Ono para fatorial (soja),
  • dados do Fábio Régis para parcela subdivida com outras estruturas de correlação na profundidade,
  • dados da Carla para ajuste do duplo van Genuchten,
  • dados da sua Tese para ajuste de modelos não lineares de liberação,
  • dados da Nani para crescimento de goiaba,
  • dados do André para fatorial com 1 e 2 tratamentos adicionais,
  • ✔ dados do Caique para dados desbalanceados e análise de covariância,
  • usar dados do Maicon Inocencio para modelo de mistura e fatorial com adicionais,
  • usar gráficos com deslizadores para controlar uma observação e ver o que acontece com os gráficos de diagnóstico de resíduo ao deslocar uma observação.
  • ✔ tratar os casos de dic, dbc com um e dois fatores desbalanceados.
  • nos dados de DAP discutir a coisa de usar os valores preditos como dependentes de uma análise subsequente, a coisa do viés.
  • procurar o livro Optimal Experimental Design with R.
  • revisar a análise dos dados volume.txt, aplicar uma transformação para corrigir a heterogeneidade de variâncias.
  • fazer uma enquete para avaliar a qualidade do curso.
  • análise em blocos aumentados de Federer;
  • análise em alpha-lattice;

Espaço do participante (feedback)

Dê sua opinião e me ajude a melhorar o curso. Critique, comente, sugira, tire dúvidas, peça a inclusão de novos procedimentos, discuta, expresse-se. Sua opinião é muito importante.

~~DISCUSSION~ ~