A disciplina Metodologia e Estatística Experimental é oferecida semestralmente para os alunos do curso de Agronomia.
É uma disciplina de 4 créditos (75h: 45T e 30P) com conteúdo programático (participativo) descrito abaixo:
- Noções básicas de experimentação
- Introdução ao R
- Análise de variância
- Testes de comparação de médias
- Contrastes
- Delineamentos experimentais
- Inteiramente ao acaso - DIC
- Blocos casualizados - DBC
- Quadrado latino - DQL
- Esquemas experimentais
- Fatoriais
- Parcelas subdivididas
- Faixas
- Regressão linear
- Simples
- Múltipla
- Material didático de apoio em PDF
- CET018_10ed_1pf.pdf (uma página por folha)
- CET018_10ed_2pf.pdf (duas páginas por folha)
- CET076_12ed_1pf.pdf (uma página por folha)
- CET076_12ed_2.pdf (duas páginas por folha)
- R para cientistas sociais (livro muito bom sobre introdução ao R)
- Apresentação da disciplina e conteúdo programático
- Introdução ao R
- Texto introdutório
- Scripts de apoio em R
- Revisão de cursos anteriores com R
- Script: medidas estatísticas
- Frequência relativa vs. densidade de probailidades
- Script: teorema do limite central
- Distribuição F (scripts)
- Modelando a origem
- Decisão
- Plot de várias sobrepostas
- Inferência básica (teste de precisão)
- Análise de variância (ANOVA)
- Fundamentos da ANOVA
- Script: ANOVA fundamentos (que permite modelar dados e entender os fundamentos da análise de variância)
- Ambiente virtual interativo
-
cv: função em R para estimar o(s) coeficiente(s) de variação (cv) subsequente a uma análise de variância - ANOVA. Esta função foi incorporada ao pacote TukeyC (versão 1.1-5 ou superior) disponível no CRAN e GitHub.
- Fundamentos da ANOVA
- Testes de comparação de médias múltiplas (TCMM)
- Script: com o pacote TukeyC
- Script: com vários pacotes (possibilidades e comparações entre alguns pacotes)
- Estudo e aplicação de contrastes (EAC)
- Modelagem, simulações e estratégias de análise de experimentos sob os delineamentos DIC, DBC e DQL no R (pacote gexp)
- Simples (uma fonte de variação)
- Fatorial (duas fonte de variação)
- Qualitativo
- Híbrido (qualitativo/quantitativo)
- Parcela subdividda (duas fonte de variação)
- Qualitativo
- Híbrido (qualitativo/quantitativo)
- Seminários
- Algoritmo de agrupamento de ScottKnott - SK
- Seminário
- Análises básicas
- Delineamentos básicos (DIC, DBC e DQL)
- Fatorial
- Parcela subdividida
- Delineamento inteiramente ao acaso - DIC
- Seminário
- Análise básica
- Delineamento em blocos casualizados - DBC
- Seminário
- Análise básica
- Delineamento em quadrado latino - DQL
- Seminário
- Análise básica
- Experimentos fatoriais - EF
- Experimentos em faixas e parcelas subdivididas - EFPS
- Seminário
- Exemplo de planejamento de experimento
- Script: planejamento e análise (experimento em parcela subdividida no espaço)
- Croqui do experimento
- Unidade experimental
- Análise de referência
- Regressão linear simples e múltipla - RL
- Algoritmo de agrupamento de ScottKnott - SK
- Provas práticas e teóricas
- Prova 2/4 (T)
- Prova 2/4 (P)
- Prova 3/4
- Referência da correção (para evitar excesso de criatividade)
- Prova
- Dados: questão_1, questão_2
- Correção
- Referência da correção (para evitar excesso de criatividade)
- Prova 4/4
- Dados: questão_1
- Prova
- Prova final
