CURSO EM MODELOS DE REGRESSÃO NÃO LINEAR

• Minicurso II - Modelagem estatística com aplicações na análise de experimentos;
• Prof. Dr. Walmes Marques Zeviani - LEG (laboratório de estatística de geoinformação) - UFPR;
• Evento: Conferência internacional da amazônia em estatística experimental e análise de risco - Manaus - de 12 à 15 de Agosto de 2014;
• Local e período:

  Dia	Período	Local
  ter 12/08	14h30 - 15h30, 15h45 - 18h30	Laboratório de informática
  qua 13/07	14h30 - 16h00	Laboratório de informática

• Resumo:

  Na análise de experimentos não raramente ocorrem situações que se afastam dos métodos tradicionais de análise. Por exemplo, respostas métricas discretas (e.g. contagens, proporções), limitadas (e.g. ao intervalo unitário) e categóricas (e.g. notas em escala) em geral não se aderem aos pressupostos dos modelos tradicionais de análise de variância, algumas vezes nem mesmo mediante transformação. Além disso, delineamentos experimentais complexos, como em vários locais/safras ou com medidas ao longo do tempo ou no perfil do solo são cada vez mais comuns, bem como experimentos onde houve perda de observações ou com tratamentos adicionais. Até mesmo em casos simples, os resultados podem ser melhor representados se modelos mais interpretáveis forem considerados, como por exemplo, modelos de regressão não linear. O objetivo do curso é explorar, por meio de experimentos reais, aplicações de modelagem estatística para as situações mencionadas. As aplicações contemplam respostas não gaussianas, modelos não lineares e modelos de efeitos mistos, além da exposição de métodos computacionais para inferência baseada na verossimilhança. Nesse sentido, o foco principal é a especificação, ajuste e interpretação modelos desenvolvidos para cada caso. Conhecimento em inferência estatística e planejamento de experimentos são os pré-requisitos para um bom aproveitamento. Os estudos de caso serão feitos com aplicativo R para computação estatística.

1. R-BR - lista brasileira de discussão dos usuários do R;
   • Informações e cadastro;
   • Consulta ao histórico;
2. Ridículas <- dicas curtas sobre R;
3. Departamento de Estatística - UFPR;
4. Introdução ao Ambiente Estatístico R - Paulo Justiniano Ribeiro Junior;

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~~DISCUSSION~~