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Curso de capacitação ao ambiente estatístico R
Descrição
Curso ministrado pelo Professor M.Sc. Walmes Marques Zeviani aos Docentes da Faculdade de Ciências Agrárias da Universidade Federal da Grande Dourados (FCA/UFGD), coordenado pela Professora D.Sc. Lívia Chamma Davide. O Curso tem o objetivo de apresentar o programa R e sua aplicação na análise de dados de experimentos agronômicos.
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.
Materiais do curso
- Script executável com as análises apresentadas durante o curso: cursoR4.R.
- Documento com as rotinas das análises apresentadas durante o curso: cursoR4.pdf.
- 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.
- usar os dados de semente da Lívia/Aline para glm(…, family=bionomial),
- dados do Miguel 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 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.
