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Tabela de conteúdos
Curso em análise de experimentos com afastamento das pressuposições
Descrição
Curso ministrado pelo Professor M.Sc. Walmes Marques Zeviani aos Pesquisadores da Embrapa Agropecuária Oeste. O Curso tem o objetivo de apresentar o programa R e sua aplicação na análise de dados de experimentos agronômicos dando enfase no tratamento de experimentos não regulares, ou seja, aqueles que apresentam desvios de pressupostos do modelo de análise de variância/regressão. O Curso será ministrado na sede Embrapa Arroz e Feijão no período de 25 à 29 de junho de 2012, das 08:00 às 11:00 e 13:00 às 16 horas, perfazendo um total de 30 horas de Curso.
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
- Revisão sobre download, instalação do programa e da interface gráfica;
- Revisão sobre manipulação de objetos e funções no R: definição de objeto, tipos de objeto, criação, acesso e modificação de objetos, criação e aplicação de funções;
- Importação de dados e análise exploratória: entrada de dados por arquivo externo, análise gráfica exploratória;
- Estatística básica: estatísticas descritivas de posição, dispersão, assimetria, curtose, gráficos de distribuição de frequência, teste de normalidade, teste de aderência, geração de números aleatórios, teste de hipótese e intervalos de confiança para médias, proporções, variâncias e correlações.
- Regressão linear: preparação dos dados, definição do modelo e pressuposições, estimação dos parâmetros, interpretação dos parâmetros, análise de resíduos e checagem das pressuposições do modelo, medidas de influência, inferência para os parâmetros (teste de hipótese, intervalos de confiança, regiões de confiança), predição de valores, elaboração de gráficos, procedimento stepwise, critério de AIC e BIC, remoção de outliers, transformação de dados;
- Regressão não linear: definição, exemplos, preparação dos dados, definição do modelo, estimação dos parâmetros, análise de resíduos, inferência para os parâmetros (teste de hipótese, intervalos de confiança, teste da razão de verossimilhança), comparação de curvas ajustadas, ajuste de modelos com restrição na estimação dos parâmetros, predição de valores, elaboração de gráficos;
- Análise de experimentos balanceados: experimento em delineamento inteiramente casualizado com fator qualitativo (um fator e fatorial duplo), experimento em blocos casualizados com fator qualitativo (um fator e fatorial duplo), experimento fatorial duplo com tratamentos adicionais (testemunhas), análise de covariância, modelos de regressão polinomial na análise de variância (fatorial qualitativo x quantitativo), fatorial com fatores quantitativos (modelos de superfície de resposta), experimento em parcela subdividida e subsubdividida, faixa e medida repetida no tempo, análise de resíduos, checagem das pressuposições do modelo, transformação de dados, testes de médias e contrastes,
- Análise de experimentos não balanceados/ortogonais: experimento com um fator em delineamento inteiramente casualizado e blocos casualizados, anova e teste de médias, análise de experimento em blocos incompletos, alfa-látices, análise de experimentos com fator de efeito aleatório, inclusão de co-variáveis nos modelos,
- Introdução a análise de experimentos com respostas não normais: definição de modelo linear generalizado, estimação de parâmetros, métodos de inferência, análise respostas do tipo proporção, análise de respostas do tipo contagem;
Materiais do curso
- Diretório com todos os arquivos do Curso;
Links úteis
- Página de download do RStudio, a interface mais amigável do R;
- Material do Curso do Professor Paulo Justiniano Ribeiro Júnior (UFPR);
- Material do Cursos do Professor Daniel Furtado Ferreira (UFLA);
- Dicas curtas sobre R, as Rídiculas do LEG;
- Página de descrição da [R-br], a lista Brasileira oficial de usuários do R;
- Arquivo de mensagens da [R-br] hospedada pelo Nabble;
- Página de R por Vincent Zoonekynd (muuuita coisa!);
- Página de tutoriais em R para estatística, R tutorial;
- R-bloggers, o blog dos blogs de R;
- MarkMail, maior gerenciador de listas de discussão sobre R;
- Quick-R, blog de como fazer coisas com o R;
- Aniwiki, animações didáticas com o R;
- Emacs para Windows;
- R-tricks, dicas e malandragens com o R;
- Gráficos básicos com o R;
- Materiais em português sobre R;
- R gallery, a galeria de gráficos requintados do R;
- Página WIKI do R;
- Learn R da página do Departamento de Ecologia da Wright State University.
- O básico de delineamento experimental;
- R-tutor, tutoriais sobre R;
- Compendio R de delineamento experimental;
- Compendio R para análise de delineamento experimental em psicologia;
- Manual R de biometria, por Katharina Hoff;
- Material do John Faraway, Anova e regressão com o R;
- Tutorial do Rense Nieuwenhuis, R aplicado para o cientista social quantitativo;
- Manual R que acompanha o livro Categorical Data Analysis, por Laura Thompson.
- Página do Professor Eric Batista Ferreira desenvolvedor do pacote não oficial ExpDes;
- Apostila de Estatística Experimental da Pesquisadora Janaína Ribeiro Costa (Embrapa);
- Cartilha de referência do R por Tom Short, traz um resumo das funções mais usadas;
- Lista das abreviações dos pacotes e funções do R por Jeromy Anglim;
- Página da disciplina de Estatística Computacional que ensina o R como aplicativo estatístico e ferramenta computacional. Os scripts usados em aula estão disponíveis e são arquivos reproduzíveis.
Cronograma de atividades do Curso
Data | Conteúdo |
---|---|
SEG 25 | Download, instalação, interfaces gráficas e documentação. |
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"))
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~ ~
Abordar os modelos loess, gam. Usar o livro do Faraway - Extending. Using R for statistical analyses - Non-parametric stats