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Tabela de conteúdos
AF-722: Modelagem e análise de dados experimentais com o programa computacional R
Detalhes da oferta da disciplina
- Curso: Aberto para alunos de pós-graduação.
- Pré-requisito: Estatística Experimental.
- Período: 2014, 1 trimestre.
- Local: UFPR, Campus I - Agrárias.
- Horário: Sexta-feira, 14h00-17h00.
- Atendimento da monitoria:
- Vanessa Sehaber: Qua 9h00-12h00, LEG - Centro Politécnico (mapa);
- Henrique Laureano: Qui 14h00-17h00, LEMID - Agrárias;
- Cartão de referência: Guia rápido do usuário R - tradução por Conrado Oliveira (ex-aluno).
Referências bibliográficas
Tutoriais curtos
- Souza, Peternelli & Mello - Software Livre R: aplicação estatística, www2.ufersa.edu.br/portal/view/uploads/setores/137/Apostilas e Tutoriais - R Project/Apostila R - GenMelhor.pdf
- Fundamentos da linguagem;
- Estatística básica e análise gráfica;
- Modelos de regressão;
- Estatística Experimental.
<bibtex>
@TechReport{ribeiro_jr-leg,
url = {http://www.leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapa.pdf},
year = {2009},
author = {Paulo Justiniano {Ribeiro Júnior}},
title = {Introdução ao Ambiente Estatístico R}
}
@TechReport{faraway-cran,
url = {http://cran.r-project.org/doc/contrib/Faraway-PRA.pdf},
year = {2002},
author = {Julian J. Faraway},
title = {Practical Regression and Anova using {R}}
}
@book{logan2011biostatistical,
title={Biostatistical Design and Analysis Using R: A Practical Guide},
author={Logan, M.},
isbn={9781444362473},
url={http://books.google.com.br/books?id=ZvOljlNiWGkC},
year={2011},
publisher={Wiley}
}
@book{faraway_linear_2005,
title = {Linear models with R},
isbn = {9781584884255},
publisher = {Chapman \& Hall/{CRC}},
author = {Julian James Faraway},
year = {2005},
pages = {244}
}
@book{faraway2005extending,
title={Extending the Linear Model with R: Generalized Linear, Mixed Effects and Nonparametric Regression Models},
author={Faraway, J.J.},
isbn={9780203492284},
series={Chapman \& Hall/CRC Texts in Statistical Science},
url={http://books.google.com.br/books?id=ODcRsWpGji4C},
year={2005},
publisher={Taylor \& Francis}
}
@book{schabenberger2001contemporary,
title={Contemporary Statistical Models for the Plant and Soil Sciences},
author={Schabenberger, O. and Pierce, F.J.},
isbn={9781584881117},
lccn={20043254},
url={http://books.google.com.br/books?id=c2Rr\_J7geGQC},
year={2001},
publisher={Taylor \& Francis}
}
@book{dean2013design,
title={Design and Analysis of Experiments},
author={Dean, A.M. and Voss, D.},
isbn={9781475772920},
series={Springer Texts in Statistics},
url={http://books.google.com.br/books?id=GnI\_nwEACAAJ},
year={2013},
publisher={Springer New York}
}
@book{venables_modern_2002,
title = {Modern applied statistics with S},
isbn = {9780387954578},
publisher = {Birkhäuser},
author = {William N. Venables and Brian D. Ripley},
year = {2002},
pages = {518}
}
@book{hay2011r,
title={An R Companion to Linear Statistical Models},
author={Hay-Jahans, C.},
isbn={9781439873656},
lccn={2011039833},
url={http://books.google.com.br/books?id=nNhesIrJ\_PoC},
year={2011},
publisher={Taylor \& Francis}
}
@book{matloff2011art,
title={The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design},
author={Matloff, N. and Matloff, N.S.},
isbn={9781593274108},
url={http://books.google.com.br/books?id=4jL3sfmP1l8C},
year={2011},
publisher={No Starch Press}
}
@book{everitt_handbook_2009,
edition = {2},
title = {A Handbook of Statistical Analyses Using R, Second Edition},
isbn = {1420079336},
publisher = {Chapman \& Hall},
author = {Brian S. Everitt and Torsten Hothorn},
month = jul,
year = {2009}
}
@book{dalgaard_introductory_2008,
edition = {2nd},
title = {Introductory Statistics with R},
isbn = {0387790535},
publisher = {Springer},
author = {Peter Dalgaard},
month = aug,
year = {2008}
}
@book{dobson_introduction_2008,
edition = {3},
title = {An Introduction to Generalized Linear Models, Third Edition},
isbn = {1584889500},
publisher = {Chapman and {Hall/CRC}},
author = {Annette J. Dobson and Adrian Barnett},
month = may,
year = {2008}
}
@book{ritz_nonlinear_2008,
edition = {1},
title = {Nonlinear Regression with R},
isbn = {0387096159},
publisher = {Springer},
author = {Christian Ritz and Jens Carl Streibig},
month = nov,
year = {2008}
}
@book{sarkar_lattice:_2008,
edition = {1},
title = {Lattice: Multivariate Data Visualization with R},
isbn = {0387759689},
publisher = {Springer},
author = {Deepayan Sarkar},
month = mar,
year = {2008}
}
@book{murrell_r_2005,
edition = {1},
title = {R Graphics},
isbn = {{158488486X}},
publisher = {Chapman and {Hall/CRC}},
author = {Paul Murrell},
month = jul,
year = {2005}
}
</bibtex>
Links úteis
Download e instalação do R e editores
Cartões de referência para regressão
Regressão e medidas de diagnóstico
Scripts, notas e documentos
Histórico das Aulas do Curso
Abaixo o histórico de atividades realizadas em classe e atividades extra classe aplicadas.
- 14/03:
- Aula inicial, estrutura do curso, referências bibliográficas, horários, etc;
- Fundamentos do planejamento de experimento: experimentos vs estudos observacionais, repetição vs replicação, métodos de controle local;
- Modelo estatístico para representar os experimentos planejados, componentes e pressupostos do modelo, formas de estender o modelo;
- Falácias comuns à estatística experimental.
- 21/03:
- Fatores qualitativos e quantitativos;
- Fatores de efeito fixo e aleatório;
- Tipos de arranjos experimentais: fatorial completo/incompleto/fracionado, classificação hierárquica;
- Modelos estatísticos associados aos experimentos em DIC, DBC e DQL;
- Tipos de parametrização: zera 1º ou último nível, soma zero, Helmert;
- Usando o computador para casualizar unidades experimentais;
- Prática com o R para análise de experimentos em DIC, DBC e DQL.
- 28/03:
- Experimentos com amostragem dentro de parcelas;
- Modelos lineares de efeitos mistos;
- Prática com o R para análise de experimento em DQL 11x11 com 4 amostras por parcela;
- Análise dos resíduos e transformação da resposta (proporção amostral) por meio da família Box-Cox;
- 04/04:
- Regressão linear simples, polinomial e múltipla;
- Medidas de diagnóstico e avaliação dos pressupostos;
- Bandas de confiança e predição;
- Método stepwise para seleção de modelos;
- 11/04: (previsto)
- Regressão combinada com variáveis categóricas ou regressão na análise de variância;
- Análise de covariância;
- Regressão não linear.
- 18/04
- 25/04
- 02/05
- 09/05
- 16/05
- 23/05
- 30/05
- 06/06
Avaliações
Delineamento em DIC, DBC e DQL
- Ainda a definir método de avaliação;
Regressão linear simples e múltipla
- Fazer os exercícios do livro Applied Statistics and Probability for Engineers (5th) download (senha: *ASPE5th*);
- A solução dos exercícios deve ser em forma de tutorial conforme o exemplo em arquivo *.Rmd para gerar *.html;
- A tabela com o nome dos alunos e respectivos exercício encontra-se abaixo do código R usado para aleatorizá-los;
- Os dados para os exercícios estão disponíveis no diretório walmes/data/MontgomeryASPE5th/;
##-----------------------------------------------------------------------------
u <-
c("Coutinho", "Gonzales", "Velazco", "Lopes", "Utima",
"Nascimento", "Portugal", "Deiss", "Rickli", "Lima", "Forero",
"Pinotti", "Paladini", "Witt", "Cavalieri", "Procopiuk", "Triches",
"Roese", "Bedrij", "Nazareno")
e11 <-
c("11.10", "11.11", "11.12", "11.13", "11.14", "11.15", "11.17",
"11.35", "11.3", "11.4", "11.5", "11.60", "11.6", "11.70", "11.71",
"11.72", "11.73", "11.74", "11.76", "11.78", "11.79", "11.7",
"11.80", "11.81", "11.82", "11.83", "11.85", "11.86", "11.87",
"11.88", "11.8", "11.90", "11.91", "11.92", "11.94", "11.95",
"11.96", "11.9")
e12 <-
c("12.100", "12.104", "12.10", "12.11", "12.12", "12.13", "12.14",
"12.16", "12.17", "12.18", "12.19", "12.5", "12.6", "12.72",
"12.73", "12.74", "12.75", "12.7", "12.8", "12.96", "12.97",
"12.98", "12.99", "12.9")
## Sorteando.
set.seed(12345)
s11 <- c(sample(u, length(e11)-length(u)),
sample(u, length(u)))
s12 <- c(sample(u, length(e12)-length(u)),
sample(u, length(u)))
## Juntando e ordenando.
exerc <- data.frame(aluno=c(s11, s12), ex=c(e11, e12))
exerc <- exerc[with(exerc, order(aluno, ex)),]
nm <- max(table(exerc$aluno))
## Deixando no formato amplo.
e <-
as.data.frame(do.call(rbind,
lapply(split(exerc, exerc$aluno),
function(i){
v <- vector(mode="character", length=nm)
v[seq_along(i$ex)] <- as.character(i$ex)
v <- c(as.character(i$aluno[1]), v)
v
})))
names(e) <- c("Aluno", sprintf("Ex%i", 1:(ncol(e)-1)))
e[,-1]
Ex1 Ex2 Ex3 Ex4
Bedrij 11.72 11.78 12.12
Cavalieri 11.10 11.94 12.10 12.13
Coutinho 11.5 11.90 12.17
Deiss 11.14 11.9 12.11 12.98
Forero 11.4 11.81 12.7
Gonzales 11.60 11.91 12.74
Lima 11.70 11.82 12.72
Lopes 11.74 11.76 12.73
Nascimento 11.6 11.7 12.16
Nazareno 11.71 11.92 12.19
Paladini 11.86 12.100 12.97
Pinotti 11.73 11.95 12.6
Portugal 11.35 11.8 12.99
Procopiuk 11.13 11.80 12.18
Rickli 11.3 11.79 12.5
Roese 11.85 12.8
Triches 11.11 11.83 12.75
Utima 11.17 11.88 12.14
Velazco 11.15 11.87 12.104 12.9
Witt 11.12 11.96 12.96
##-----------------------------------------------------------------------------
Links para download de arquivos dos participantes
Passos para disponibilizar arquivos
- Subir os arquivos (preferencialmente *.txt para dados) site datafilehost;
- Seguir as etapas caixas numeradas da figura abaixo: 1 - escolher o arquivo, 2 - fazer upload, 3 - copiar o link para colar na mensagem e 4 - em caso de erro use o link para deletar o arquivo;
- Junto ao link para o arquivo coloque informações sobre o mesmo livro do qual foi retirado, página, número da tabela, nomenclatura das variáveis, contexto, objetivos da análise, unidade de medida das variáveis. As caixas numeradas indicam: 1 - identificação do remetente, 2 - mensagem contendo informações básicas e link para download, 3 - preenchimento de código de segurança e 4 - para concluir com o envio da mensagem.
search?q=pessoais%3Awalmes%3Aaf722-2014-01%3Adiscussion&btnI=lucky
~~DISCUSSION~~
