CE 063 - Planejamento e análise de experimentos irregulares

Universidade Federal do Paraná
 Prof. Dr. Walmes M. Zeviani
Curso de Estatística - 2015/1
 Lab. de Estatística e Geoinformação - LEG
Departamento de Estatística - UFPR

Trabalho 2 - Seminários

Lista de temas

Em cada um dos temas abaixo, deve-se apresentar as definições, fundamentos, propriedades dos itens discutidos e fazer estudos de caso.

  1. Ortogonalidade. Os 4 tipos de ortogonalidade: Estimation, Design, Information and Likelihood orthogonality, e suas implicações na estimação, inferência/análise e no planejamento de experimentos. . Referência: Capítulo 6 - Factoring the likelihood function em Lindsey, J.K. (1996). Parametric Statistical Inference. Clarendon Press.

  2. Testes de múltiplas de hipóteses: As comparações de múltiplas e a preocupação com o controle das taxas de significância. Teste t, t com proteção de Bonferroni, de Tukey, Duncan, SNK. Opções mais gerais de testes ou correções para multiplicidade. Implementações disponíveis no pacote multcomp. Mais referências: Multiple-Comparison Procedures, STAT 503 Design of Experiments: 3.3 - Multiple Comparisons, Why We (Usually) Don’t Have to Worry About Multiple Comparisons, Multiple Comparison Procedures.

  3. O emprego de confundimento em experimentos fatoriais: Confundimentos planejados, como fazer, em que situações aplicar, quais as vantagens, confundimentos acidentais por perda de parcelas ou falta de controle local. Referências: STAT 503 Design of Experiments: 7 - Confounding and Blocking in 2^k Factorial Designs, Dealing with confounding in the analysis, An introduction to confunding, Design of Experiments: Blocking, Confounding and Interactions, CONFOUNDING IN FACTORIAL EXPERIMENTS AND FRACTIONAL FACTORIALS.

  4. Regressão polinomial na análise de experimentos: modelos de regressão polinomial, polinômios ortogonais, contrastes/codificação para obtenção de hipóteses lineares correspondentes à ordem de efeitos, planejamento de experimentos para emprego de regressão e regressão polinomial. Referências: http://www.public.iastate.edu/~wrstephe/stat496/orthopoly.pdf, STAT 502 Analysis of Variance and Design of Experiments: 11.2 - Orthogonal Polynomials, ANCOVA (SAS), ORTHOGONAL POLYNOMIAL CONTRASTS, Stat 849: Polynomial regression and introduction to model selection

  5. Análise de covariância (ANCOVA): Uso da análise de covariância na experimentos, suposições, modelos. STAT 502 Analysis of Variance and Design of Experiments - 10: Analysis of Covariance (ANCOVA) Analysis of Covariance, Undertanding analises of covariance, When Assumptions of ANCOVA are Irrelevant, Chapter 16: The Analysis of Covariance.

Formas de compor o trabalho

Apresentar um seminário sobre o tema. Fazer slides. Fazer script R com as análises do estudo de caso. Tais arquivos serão compartilhados com todos os alunos.

Prazo para apresentações

A data prevista de início das apresentações é 27/04. A ordem das apresentações será decidida em sala de aula.