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walmes [section 5]
pessoais:walmes:cursorcpao [2012/06/29 17:01]
walmes
Linha 1: Linha 1:
 ====== Curso em análise de experimentos com afastamento das pressuposições ====== ====== Curso em análise de experimentos com afastamento das pressuposições ======
 +
 +{{:​pessoais:​walmes:​dsc05114_2_.jpg?​nolink&​800|}}
 +
 +----
  
 ==== Descrição ==== ==== Descrição ====
  
-Curso ministrado pelo Professor M.Sc. [[http://​www.leg.ufpr.br/​doku.php/​pessoais:​walmes|Walmes Marques Zeviani]] aos Pesquisadores da [[http://​www.cpao.embrapa.br/​|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 [[https://​maps.google.com.br/​maps?​daddr=-22%C2%B0+16'​+27.35%22,​+-54%C2%B0+49'​+0.71%22+(-22.274264,​+-54.816864)&​hl=pt-BR&​ie=UTF8&​ll=-22.274443,​-54.81755&​spn=0.011715,​0.01929&​sll=-22.274423,​-54.816928&​sspn=0.011715,​0.01929&​geocode=CWgapj0foQQVFSgfrP4doI-7_A&​t=h&​mra=mift&​z=16|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.+Curso ministrado pelo Professor M.Sc. [[http://​www.leg.ufpr.br/​doku.php/​pessoais:​walmes|Walmes Marques Zeviani]] aos Pesquisadores da [[http://​www.cpao.embrapa.br/​|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 [[https://​maps.google.com.br/​maps?​daddr=-22%C2%B0+16'​+27.35%22,​+-54%C2%B0+49'​+0.71%22+(-22.274264,​+-54.816864)&​hl=pt-BR&​ie=UTF8&​ll=-22.274443,​-54.81755&​spn=0.011715,​0.01929&​sll=-22.274423,​-54.816928&​sspn=0.011715,​0.01929&​geocode=CWgapj0foQQVFSgfrP4doI-7_A&​t=h&​mra=mift&​z=16|sede]] Embrapa ​Agropecuária Oeste 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.
  
 <​googlemap width="​1000px"​ height="​400px"​ lat="​-22.274264"​ lon="​-54.816864"​ type="​hybrid"​ zoom="​16">​ <​googlemap width="​1000px"​ height="​400px"​ lat="​-22.274264"​ lon="​-54.816864"​ type="​hybrid"​ zoom="​16">​
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   * Diretório com todos os {{http://​www.leg.ufpr.br/​~walmes/​cursoR/​cpao/​|arquivos do Curso}};   * Diretório com todos os {{http://​www.leg.ufpr.br/​~walmes/​cursoR/​cpao/​|arquivos do Curso}};
 +  * Apresentação Prezi {{http://​prezi.com/​nldtrhcqyaql/​estatistica-experimental/​}};​
 +  * Experimental Designs for Research in Education {{http://​prezi.com/​-nfyorqf2gyw/​experimental-designs-for-research-in-education/​}};​
  
 +<code R>
 +#​------------------------------------------------------------------------------------------
 +# análise de dados binomial
  
-----+trat <gl(3, 8) 
 +X <model.matrix(~trat) 
 +pars <c(2,1,1) 
 +nu <X%*%pars 
 +p <- exp(nu)/​(1+exp(nu)) 
 +y <- rbinom(length(p),​ size=10, prob=p)
  
 +dados <- data.frame(trat=trat,​ y=y)
 +
 +g0 <- glm(cbind(y,​ 10-y)~trat, data=trat, family=binomial)
 +summary(g0) # se Residual Deviance/​graus de liberade próximo de 1, use test="​Chisq"​
 +anova(g0, test="​Chisq"​)
 +
 +#​------------------------------------------------------------------------------------------
 +# como fazer testes de "​médias"​
 +
 +require(doBy)
 +popMeans(g0,​ effect="​trat"​) # estimativas dos parâmetros do preditor
 +
 +require(glht)
 +summary(glht(g0,​ linfct=mcp(trat="​Tukey"​))) # diferença nas estimativas
 +
 +#​------------------------------------------------------------------------------------------
 +# experimento em bloco
 +
 +dados <- expand.grid(bloco=gl(3,​1),​ trat=gl(5,​1))
 +X <- model.matrix(~bloco+trat,​ dados)
 +pars <- c(1, 1.1,1.2, -1,​-0.5,​0.5,​0.3)
 +nu <- X%*%pars
 +
 +p <- exp(nu)/​(1+exp(nu))
 +dados$y <- rbinom(nrow(dados),​ size=50, prob=p)
 +
 +g0 <- glm(cbind(y,​ 50-y)~bloco+trat,​ data=dados, family=binomial)
 +summary(g0)
 +
 +popMeans(g0,​ effect="​trat"​)
 +
 +summary(glht(g0,​ linfct=mcp(trat="​Tukey"​)))
 +
 +#​------------------------------------------------------------------------------------------
 +</​code>​
 +
 +
 +----
 ==== Links úteis ==== ==== Links úteis ====
  

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