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projetos:apspcs [2008/08/25 08:20] joel |
projetos:apspcs [2008/09/14 23:08] joel |
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Linha 264: | Linha 264: | ||
==== Dissertação do Valdeci ==== | ==== Dissertação do Valdeci ==== | ||
- | Divisão da dissertação do Valdeci | + | Divisão da dissertação do Valdeci em capítulos. |
- | === Capítulo 1 === | + | ==== Capítulo 1 ==== |
- | + | ||
- | === Capítulo 2 === | + | O objetivo é verificar a influência dos fatores no desenvolvimento geral da árvore, caracterizado pelo diâmetro e altura. |
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+ | * Variáveis resposta: Diâmetro, altura e volume, sendo volume uma função de diâmetro e altura. | ||
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+ | * Fatores de variação: Responsável pelo plantio (E - Empresa , T - Terceirizado), Sistema de produção de mudas (tubete/55cm3 com 6 meses, tubete/55cm3 com 10 meses, tubete/126cm3 com 6 meses, raiz nua). | ||
+ | |||
+ | Os tratamentos foram aleatorizados em 4 blocos com o objetivo de controlar a variação espacial pois há um leve declive no terreno. No total foram criadas 32 parcelas para receber os 8 tratamentos resultante das possíveis combinações entre os fatores controlados no experimento( Resp.plantio e Sist.prod). | ||
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- | === Capítulo 3 === | + | Metodologia Estatística |
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+ | Será aplicado o modelo ANOVA para dois fatores em blocos inteiramente casualizados, adotando-se algum procedimento para controlar o número de mortos nas parcelas e seu efeito espacial nos resultados, caso este efeito exista. A hipótese existente para este efeito espacial é a de que parcelas com menor número de plantas oferecem mais espaço para o desenvolvimento da planta. | ||
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+ | Uma primeira abordagem para minimizar o efeito da mortalidade é considerar o número de mortos na vizinhança (no máximo podem haver 8 mortos na vizinhança) como uma covariável (sugestão PJ). Devemos ter cuidado para declaração do modelo no R. | ||
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+ | As análises de variância serão feitas para diâmetro, altura e volume de forma UNIVARIADA. Como volume é função de diâmetro e altura, devemos discutir se há necessidade realmente de repetir a análise para esta variável. | ||
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+ | Definir alguns contrastes de interesse (Por exemplo: média dos tubetes x raiz nua) | ||
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+ | ==== Capítulo 2 ==== | ||
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+ | Para o capítulo 2, serão analisadas as características das raízes finas. Para esta finalidade, foi selecionada uma árvore por parcela, totalizando 4 por tratamento. Foi selecionada a árvore no centro da parcela e, quando esta estava morta, selecionou-se a próxima na ordem de numeração crescente de acordo com o croqui do experimento. | ||
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+ | * Variáveis resposta: peso em gramas da raízes finas medidas em 4 posições. | ||
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+ | * Fatores de variação: Responsável pelo plantio (E - Empresa , T - Terceirizado), Sistema de produção de mudas (tubete/55cm3 com 6 meses, tubete/55cm3 com 10 meses, tubete/126cm3 com 6 meses, raiz nua). | ||
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+ | |||
+ | Algumas hipóteses levantadas neste caso. Fatores ambientais podem levar a diferença entre os pesos das raízes finas nas diferentes posições(p1,p2,p3 e p4). Pode haver diferença nos pesos das raízes finas em função do sistema de produção pois espera-se que a raiz nua>tubete/126>tubete/55 10 meses > tubete 55 6 meses. Por hipótese, a raiz nua tem a tendência em ter melhor desenvolvimento pelas suas características de desenvolvimento no viveiro. Devemos verificar a interação entre a posição e os tratamentos (Será que existe ?????) | ||
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+ | Matrizes de correlação para verificar se os pesos. | ||
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+ | Definir alguns contrastes de interesse (Por exemplo: média dos tubetes x raiz nua) | ||
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+ | Algumas dúvidas: (As observações nas posições são teoricamente correlacionadas espacialmente !!! Como superar isto ???) | ||
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+ | ==== Capítulo 3 ==== | ||
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+ | No capítulo 3 foram amostradas, de maneira destrutiva, todas as árvores do primeiro bloco e cada ávore foi fotografada de 3 ângulos diferentes. Em cada ângulo, serão avaliadas as características da raiz grossa de acordo com escores pré-determinados. 64 árvores no total. | ||
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+ | * A variável resposta é multivariada qualitativa ordinal. A princípio um vetor de dimensão 3 com os 3 escores para os ângulos fotografados. | ||
+ | * Fatores de variação: Responsável pelo plantio (E - Empresa , T - Terceirizado), Sistema de produção de mudas (tubete/55cm3 com 6 meses, tubete/55cm3 com 10 meses, tubete/126cm3 com 6 meses, raiz nua). Covariável : Número de mortos na vizinhança, posição do morto na vizinhança , | ||
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+ | Verificar junto ao Cesar Taconeli a possibilidade de aplicar árvores de classificação multivariadas com o objetivo de identificar quais fatores levam aos escores atribuídos as raízes. Com esta metodologia, talvez consigamos encontrar a conjunção dos fatores que levem ao melhor arquitetura de raiz grossa. | ||
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+ | Uma possibilidade (mais pobre) é aplicar testes não paramétricos para a nota em cada ângulo fotografado. | ||
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+ | Neste capítulo, a primeira abordagem estatística consiste de utilizar uma técnica não paramétrica para encontrar alguma evidência de diferença entre os métodos e entre as empresas na constituição da raiz grossa. A justificativa para utilizar técnicas não-paramétricas é a característica da variável resposta que é qualitativa. | ||
+ | |||
+ | |||
+ | <code> | ||
+ | # Leitura dos dados | ||
+ | avalia<-read.csv2('http://www.leg.ufpr.br/~joel/dados/grossaclassif.csv') | ||
+ | # Resumo das variaveis | ||
+ | summary(avalia) | ||
+ | # Attachando os dados | ||
+ | attach(avalia) | ||
+ | # Nomes das variaveis | ||
+ | names(avalia) | ||
+ | # Carrega pacote para comparacoes multiplas nao parametricas | ||
+ | require(pgirmess) | ||
+ | |||
+ | # O gráfico de interacao é fundamental pois vai ser um instrumento para verificar | ||
+ | # a sua possivel existencia | ||
+ | |||
+ | interaction.plot(metodo,plantio,soma) | ||
+ | interaction.plot(plantio,metodo,soma) | ||
+ | |||
+ | # Alguns graficos exploratorios para entender melhor as interacoes | ||
+ | boxplot(soma[plantio=="empresa"]~metodo[plantio=="empresa"]) | ||
+ | boxplot(soma[plantio=="terceiro"]~metodo[plantio=="terceiro"]) | ||
+ | |||
+ | boxplot(soma[metodo=="M1"]~plantio[metodo=="M1"]) | ||
+ | boxplot(soma[metodo=="M2"]~plantio[metodo=="M2"]) | ||
+ | boxplot(soma[metodo=="M3"]~plantio[metodo=="M3"]) | ||
+ | boxplot(soma[metodo=="M4"]~plantio[metodo=="M4"]) | ||
+ | |||
+ | |||
+ | # Testes para verificar diferenças nos plantios dentro dos métodos | ||
+ | # Observação : como são dois niveis de plantio, o teste U de Mann-Whitney é um caso | ||
+ | # particular do kruskall-wallis e , portanto, não precisa fazer comparação multipla aqui | ||
+ | |||
+ | # Nomes dos metodos | ||
+ | m<-levels(metodo) | ||
+ | |||
+ | # loop que troca de metodos e testa diferencas entre os plantios | ||
+ | for (i in 1:4) | ||
+ | { | ||
+ | s<-soma[metodo==m[i]] | ||
+ | p<-plantio[metodo==m[i]] | ||
+ | print(paste("metodo",m[i])) | ||
+ | print(kruskal.test(s~p)) | ||
+ | } | ||
+ | |||
+ | |||
+ | # aqui vamos trocar de plantios e verificar as diferenças entre os métodos | ||
+ | n<-levels(plantio) | ||
+ | |||
+ | # loop que troca de plantios e testa as diferenças entre os métodos...aqui | ||
+ | # já aproveito o embalo e faço as comparações multiplas com nível de significância | ||
+ | # de 10% | ||
+ | |||
+ | for (i in 1:2) | ||
+ | { | ||
+ | s<-soma[plantio==n[i]] | ||
+ | p<-metodo[plantio==n[i]] | ||
+ | print(paste("plantio",n[i])) | ||
+ | print(kruskal.test(s~p)) | ||
+ | print(kruskalmc(s,p,prob=0.1)) | ||
+ | } | ||
+ | |||
+ | |||
+ | </code> | ||
+ | |||
+ | ==== To Do List ==== | ||
+ | |||
+ | * Criar e preencher as planilhas para os Capítulos 1 e 2 (Valdeci) | ||
===== Artigos de Interesse ===== | ===== Artigos de Interesse ===== | ||
Linha 287: | Linha 402: | ||
{{:projetos:apspcs:soilrespirationfineroots.pdf|Produção de Raízes Finas sob Fertilização com Nitrogênio}} | {{:projetos:apspcs:soilrespirationfineroots.pdf|Produção de Raízes Finas sob Fertilização com Nitrogênio}} | ||
+ | |||
+ | {{:projetos:apspcs:praticalregressionr.pdf|Regressão e Anova com o uso do R - Prática}} | ||
===== Links de Interesse ===== | ===== Links de Interesse ===== |