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Diferenças

Diferenças

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projetos:apspcs [2008/08/25 10:15]
joel
projetos:apspcs [2009/01/02 11:19] (atual)
joel
Linha 1: Linha 1:
 ===== Participantes ===== ===== Participantes =====
-  - [[pessoais:​kelly|Kelly Cristina Cancela]], ​Mestranda ​(UFPR)+  - [[pessoais:​kelly|Kelly Cristina Cancela]], ​Mestre(UFPR)
   - Antonio Rioyei Higa, Prof. Phd    - Antonio Rioyei Higa, Prof. Phd 
   - [[pessoais:​joel|Joel Maurício Corrêa da Rosa]] , Prof. Dr. (UFPR)   - [[pessoais:​joel|Joel Maurício Corrêa da Rosa]] , Prof. Dr. (UFPR)
   - [[pessoais:​lucianads|Luciana Duque Silva]] ,Doutoranda (UFPR)   - [[pessoais:​lucianads|Luciana Duque Silva]] ,Doutoranda (UFPR)
 +  - [[pessoais:​valdeci|Valdeci Constantino]] ,Mestrando (UFPR)
  
 ===== Objetivo ===== ===== Objetivo =====
Linha 56: Linha 57:
  
 {{:​pessoais:​lduque:​dadoslucianaduqueinclinacao.csv|Dados do Dendrômetro}} {{:​pessoais:​lduque:​dadoslucianaduqueinclinacao.csv|Dados do Dendrômetro}}
- 
-<​code>​ 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao by factor(Familia) ​ 
-t = 3.3352, df = 237.873, p-value = 0.0009887 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​0.02653859 0.10312808 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-       ​0.3349167 ​       0.2700833 ​ 
- 
- ​t.test(Inclinacao[meis==1]~Familia[meis==1]) 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao[meis == 1] by Familia[meis == 1]  
-t = 0.4278, df = 17.553, p-value = 0.674 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​-0.1215350 ​ 0.1835350 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-           ​0.505 ​           0.474  
- 
-> t.test(Inclinacao[meis==2]~Familia[meis==2]) 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao[meis == 2] by Familia[meis == 2]  
-t = 1.0119, df = 17.996, p-value = 0.325 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​-0.08179697 ​ 0.23379697 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-           ​0.347 ​           0.271  
- 
-> t.test(Inclinacao[meis==3]~Familia[meis==3]) 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao[meis == 3] by Familia[meis == 3]  
-t = 1.021, df = 17.133, p-value = 0.3215 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​-0.07349969 ​ 0.21149969 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-           ​0.298 ​           0.229  
- 
-> t.test(Inclinacao[meis==4]~Familia[meis==4]) 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao[meis == 4] by Familia[meis == 4]  
-t = 1.605, df = 17.661, p-value = 0.1262 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​-0.02796802 ​ 0.20796802 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-           ​0.301 ​           0.211  
- 
-> t.test(Inclinacao[meis==5]~Familia[meis==5]) 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao[meis == 5] by Familia[meis == 5]  
-t = 0.6314, df = 17.51, p-value = 0.5359 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​-0.09336618 ​ 0.17336618 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-           ​0.327 ​           0.287  
- 
- 
-t.test(Inclinacao[meis==6]~Familia[meis==6]) 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao[meis == 6] by Familia[meis == 6]  
-t = 1.6165, df = 17.785, p-value = 0.1236 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​-0.03188598 ​ 0.24388598 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-           ​0.422 ​           0.316  
- 
-> t.test(Inclinacao[meis==7]~Familia[meis==7]) 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao[meis == 7] by Familia[meis == 7]  
-t = 1.2701, df = 16.575, p-value = 0.2216 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​-0.04252069 ​ 0.17052069 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-           ​0.342 ​           0.278  
- 
-> t.test(Inclinacao[meis==8]~Familia[meis==8]) 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao[meis == 8] by Familia[meis == 8]  
-t = 2.1657, df = 17.891, p-value = 0.04409 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​0.003334605 0.222665395 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-           ​0.375 ​           0.262  
- 
-> t.test(Inclinacao[meis==9]~Familia[meis==9]) 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao[meis == 9] by Familia[meis == 9]  
-t = 2.7336, df = 17.958, p-value = 0.01366 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​0.02729578 0.20870422 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-           ​0.207 ​           0.089  
- 
-> t.test(Inclinacao[meis==10]~Familia[meis==10]) 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao[meis == 10] by Familia[meis == 10]  
-t = 0.2025, df = 17.497, p-value = 0.8418 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​-0.0939401 ​ 0.1139401 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-           ​0.331 ​           0.321  
- 
-> t.test(Inclinacao[meis==11]~Familia[meis==11]) 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao[meis == 11] by Familia[meis == 11]  
-t = 0.5754, df = 17.598, p-value = 0.5723 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​-0.07972366 ​ 0.13972366 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-           ​0.246 ​           0.216  
- 
-> t.test(Inclinacao[meis==12]~Familia[meis==12]) 
- 
- Welch Two Sample t-test 
- 
-data:  Inclinacao[meis == 12] by Familia[meis == 12]  
-t = 0.5083, df = 17.923, p-value = 0.6175 
-alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0  
-95 percent confidence interval: 
- ​-0.09717278 ​ 0.15917278 ​ 
-sample estimates: 
-mean in group 11 mean in group 24  
-           ​0.318 ​           0.287  
- 
-> t.test(Inclinacao~factor(Familia)) 
-</​code>​ 
  
 Joel, estou enviando o arquivo com os dados para determinar as correlações existentes entre as inclinações diárias e os dados meteorológicos do ano de 2007. Neste arquivo tem duas planilhas, uma somente com os dados do ano de 2007 e a outra com os dados de 2007 e algumas informações de dezembro de 2006 para determinar as correlações com os dados meteorológicos dos meses anteriores. Qualquer dúvida me escreva. Joel, estou enviando o arquivo com os dados para determinar as correlações existentes entre as inclinações diárias e os dados meteorológicos do ano de 2007. Neste arquivo tem duas planilhas, uma somente com os dados do ano de 2007 e a outra com os dados de 2007 e algumas informações de dezembro de 2006 para determinar as correlações com os dados meteorológicos dos meses anteriores. Qualquer dúvida me escreva.
Linha 285: Linha 113:
  
 Definir alguns contrastes de interesse (Por exemplo: média dos tubetes ​ x raiz nua) Definir alguns contrastes de interesse (Por exemplo: média dos tubetes ​ x raiz nua)
 +
 +{{:​projetos:​apspcs:​resultadospreliminarescapitulo1.doc|Resultados Preliminares do Capítulo 1 }}
  
  ==== Capítulo 2 ====  ==== Capítulo 2 ====
Linha 308: Linha 138:
 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. 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.
  
-A variável resposta é multivariada ​categórica. A princípio um vetor de dimensão 3 com os 3 escores para os ângulos fotografados.+  * 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 , 
  
  
Linha 314: Linha 145:
  
 Uma possibilidade (mais pobre) é aplicar testes não paramétricos para a nota em cada ângulo fotografado. Uma possibilidade (mais pobre) é aplicar testes não paramétricos para a nota em cada ângulo fotografado.
 +
 +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 ====  ==== To Do List ====
  
-   ​* ​Colocar ​as planilhas para os Capítulos 1 e 2 (Valdeci)+   ​* ​Criar e preencher ​as planilhas para os Capítulos 1 e 2 (Valdeci)
  
 ===== Artigos de Interesse ===== ===== Artigos de Interesse =====

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