http://143.107.246.201:8081/labtrop/ 2026-04-23T05:32:14+00:00 http://143.107.246.201:8081/labtrop/ http://143.107.246.201:8081/labtrop/lib/exe/fetch.php?media=wiki:logo.png text/html 2026-03-27T13:51:15+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:00-rcmdr&rev=1774619475&do=diff Usando o R Commander --- Gustavo Agudelo 2018/02/28 15:33 Esse tutorial tem por objetivo ajudar a usuários não familiarizados com o ambiente de programação [R] a instalar a interface gráfica de usuário R Commander [R Commander] e reconhecer suas principais ferramentas para a leitura e análise de dados. O R Commander text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:02-hipot&rev=1774619474&do=diff Entendendo o p-valor Antes de iniciar o roteiro anote o seu nome, altura (em centímetros e sem decimais) e sexo (M, F) na planilha altura alunos. Vídeo Aula: O significado do P-valor Aula síncrona gravada durante a pandemia, permanece aqui como material de consulta. text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:05-descr_base&rev=1774619474&do=diff BASE ANÁLISES EXPLORATÓRIAS DE DADOS Neste tutorial, pretendemos instrumentalizar os(as) usuários(as) a realizar várias técnicas de Análise Exploratória de Dados (AED). Objetivos da Análise Exploratória de Dados (AED) Apesar de ter sido criada para minimizar problemas com as análises frequentistas, a AED é bastante versátil e também pode ser utilizada no contexto de outras abordagens analíticas. $$R^2$$ text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:05-descr&rev=1774619473&do=diff * 05-descrcmdr * 05-descr ANÁLISES EXPLORATÓRIAS DE DADOS Preparação dos dados e programa As análises abaixo serão realizadas em ambiente R e para isso teremos que instalar alguns pacotes, abaixo estão todos os comandos necessários para a realização da atividade. text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:05-descrcmdr&rev=1774619473&do=diff * 05-descrcmdr * 05-descr ANÁLISES EXPLORATÓRIAS DE DADOS ANÁLISES EXPLORATÓRIAS DE DADOS Neste tutorial, pretendemos instrumentalizar os(as) usuários(as) a realizar várias técnicas de Análise Exploratória de Dados (AED). Objetivos da Análise Exploratória de Dados (AED) $$R^2$$ text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:06-rand&rev=1774619473&do=diff Técnicas de Monte Carlo Reamostragem e Permutação Técnicas de simulações aleatórias, baseadas em dados ou distribuições teóricas, buscando soluções numéricas. * teste de hipóteses * medidas de precisão de estimativas * otimizadores text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:07-class_base&rev=1774619474&do=diff Base Testes Clássicos Os testes clássicos estatísticos estão inseridos no escopo da estatística frequentista ou inferência frequentista. Nessa abordagem, a probabilidade é considerada uma frequência e a inferência está baseada na frequência com que eventos ocorrem nos dados coletados.$$ SQ_{"total"} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (y_{ij} - \bar{\bar{y}})^2 $$$$ SQ_{"intra"} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (y_{i,j} - \bar{y}_{i})^2 $$$$ SQ_{"entre"} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (\bar{y}_{i} - \bar{\bar{… text/html 2026-03-27T13:51:15+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:07-class&rev=1774619475&do=diff ESSA PAGINA NAO ESTÁ EM USO, ESTÁ APENAS DE BACKUP COMO VERSÃO ORIGINAL PARA AS VERSÕES R E RCMDR DO ROTEIRO Testes Clássicos Anova Tabela de Anova Baixe o arquivo e preencha a tabela de anova com esses dados. Testando a hipótese de que existem diferenças na produção agrícola em diferentes tipos de solo. Os cálculos devem ser feitos passo-a -passo, sem uso de uma função específica.$$SS_{total} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (y_{ij} - \bar{\bar{y}})^2 $$$$SS_{in} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (y_{… text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:07-classr&rev=1774619473&do=diff text/html 2026-03-27T13:51:15+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:07-classrcmdr&rev=1774619475&do=diff text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:07a-clasrcmdr&rev=1774619473&do=diff Princípios da Estatística Frequentista Testes Clássicos Os testes clássicos estatísticos estão inseridos no escopo da estatística frequentista ou inferência frequentista. Nessa abordagem, a probabilidade é considerada uma frequência e a inferência está baseada na frequência com que eventos ocorrem nos dados coletados.$$ SQ_{"total"} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (y_{ij} - \bar{\bar{y}})^2 $$$$ SQ_{"intra"} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (y_{i,j} - \bar{y}_{i})^2 $$$$ SQ_{"entre"} = \sum_{i=1}^k\sum_… text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:07b-anovar&rev=1774619473&do=diff text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:07b-anovarcmdr&rev=1774619474&do=diff Princípios da Estatística Frequentista Caso tenha feito o roteiro de testes clássicos frequentistas Regressão Linear, passe direto para a sessão Análise de Variância Testes Clássicos Os testes clássicos estatísticos estão inseridos no escopo da estatística frequentista ou inferência frequentista. Nessa abordagem, a probabilidade é considerada uma frequência e a inferência está baseada na frequência com que eventos ocorrem nos dados coletados.$$ SQ_{"total"} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (y_{ij} … text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:07e5-delineamento&rev=1774619474&do=diff Delineamento e Planejamento Instruções para a realização dos exercícios Entre na pasta chamada DELINEAMENTO_2025 no Google Drive da disciplina: Você precisa estar conectado ao seu e-mail para conseguir acessar a pasta. Siga os passos indicados abaixo: * text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:08-lm_base&rev=1774619474&do=diff Modelos Lineares I - Base Modelos Lineares Os modelos lineares são uma generalização dos testes de hipótese clássicos mais simples. Uma regressão linear, por exemplo, só pode ser aplicada para dados em que tanto a variável preditora quanto a resposta são contínuas, enquanto uma análise de variância é utilizada quando a variável preditora é categórica. Os modelos lineares não têm essa limitação, podemos usar variáveis contínuas ou categóricas indistintamente.$$ y = {\alpha} + {\beta} x$$$\alp… text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:08-lm_r&rev=1774619473&do=diff text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:08-lm_rcmdr&rev=1774619474&do=diff * 08-lm_rcmdr * 08-lm_r Modelos Lineares Simples I Modelos Lineares Os modelos lineares são uma generalização dos testes de hipótese clássicos mais simples. Uma regressão linear, por exemplo, só pode ser aplicada para dados em que tanto a variável preditora quanto a resposta são contínuas, enquanto uma análise de variância é utilizada quando a variável preditora é categórica. Os modelos lineares não têm essa limitação, podemos usar variáveis contínuas ou categóricas indistintamente.$$ y … text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:08-lm&rev=1774619474&do=diff text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:08b-lmii_rcmdr&rev=1774619473&do=diff * 08b-lmii_rcmdr * 08b-lmii_r Modelos Lineares Simples II Os modelos lineares são a base para o entendimento de todos os modelos mais complexos que iremos abordar durante este curso. Caso ainda não tenha feito o roteiro 08-lm_rcmdr, retorne a ele. Variável Indicadoras (Dummies) $$ \hat{y_i} = a + b * x_i $$$x_i$$\hat{y_i}$$$SS_{TOTAL} = \sum_{i=1}^n (y_{i} - \bar{y})^2$$$$SS_{res} = \sum_{i=1}^n (y_{i} - \hat{y_i})^2$$$$SS_{TOTAL} = SS_{regr} + SS_{res} $$$\bar{y}$$\hat{y_i}$$x_i$$r2$$$ … text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:09-lm02_base&rev=1774619474&do=diff text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:09-lm02&rev=1774619473&do=diff Modelos Lineares Múltiplos I Uma extensão do modelo linear simples são os modelos lineares com mais de uma preditora, aqui definido como modelos múltiplos. Quando temos mais de uma preditora o modelo aumenta em complexidade com mais parâmetros para estimar. Além disso, a estrutura mais complexa do modelo gera desafios para a interpretação e dificulta a avaliação da adequação do modelo aos dados. Uma primeira complexidade está relacionada a como simplificar a estrutura do modelo com a finalid… text/html 2026-03-27T13:51:15+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:09-lm02a&rev=1774619475&do=diff Modelos Lineares Múltiplos II Entendendo a interação graficamente Uma das melhores maneiras de entender os resultados de um modelo que envolve mais do que uma variável preditora é visualizar graficamente os possíveis resultados do estudo. Nem sempre isso é possível, quando o modelo é mais complexo. Para exemplifica a interpretação gráfica do modelo vamos aqui supor um estudo experimental realizado para testar o efeito do tipo de substrato (ardósia, granito ou cimento) e do ângulo em que a plac… text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:09-lm02b&rev=1774619474&do=diff Modelos Lineares Múltiplos III Interação entre preditoras e Colinearidade Neste terceiro e último roteiro sobre Modelos Lineares Múltiplos vamos trabalhar com conjuntos de dados com variáveis preditoras contínuas. Inicialmente, iremos avaliar uma importante premissa dos modelos associados a esse tipo de dado, aprendendo a identificar colinearidade entre variáveis, entendendo os efeitos sobre a seleção de modelos e interpretando os coeficientes do modelo selecionado. Depois, vamos utilizar um… text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:10-glm&rev=1774619473&do=diff Modelos Lineares Generalizados GLM: Introdução Os modelos lineares generalizados (GLMs) são uma ampliação dos modelos lineares ordinários. Os GLM's são usados quando os resíduos (erro) do modelo apresentam distribuição diferente da normal (gaussiana). A natureza da variável resposta é uma boa indicação do tipo de distribuição de resíduos que iremos encontrar nos modelos. Por exemplos, variáveis de contagem são inteiras e apresentam os valores limitados no zero. Esse tipo de variável, em ger… text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:10-glmbinomial&rev=1774619474&do=diff Modelos Lineares Generalizados: binomial GLM: introdução Essa introdução aos GLM é a mesma do tutorial 10-glm, caso já tenha feito, pode passar diretamente para o tópico GLM: binomial GLM: Introdução Os modelos lineares generalizados (GLMs) são uma ampliação dos modelos lineares ordinários. Os $\lambda$$\eta$$$ \eta = \alpha + \beta x$$$$ \eta = g^{-1}(E_{(y)}) $$$$p = \frac{s}{n} $$$$q = \frac{f}{n} $$$$q = 1 - p$$$$\text{odds} = \frac{s}{f} $$$$\text{odds} = \frac{p}{1-p} $$$\eta$$$ \et… text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:10-glmpoisson&rev=1774619473&do=diff Modelos Lineares Generalizados: contagem GLM: introdução Essa introdução aos GLM é a mesma do tutorial 10-glmbinomial, caso já tenha feito, pode passar diretamente para o tópico GLM: contagem GLM: Introdução Os modelos lineares generalizados (GLMs) são uma ampliação dos modelos lineares ordinários. Os $\lambda$$\eta$$$ \eta = \alpha + \beta x$$$$ \eta = g^{-1}(E_{(y)}) $$ text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:11-lmm_rcmdr&rev=1774619474&do=diff Modelos Lineares Mistos (LMM) Objetivo desse roteiro Ao final que você seja capaz de: * 1. Entender o que são efeitos fixos e aleatórios. * 2. Compreender a estrutura básica de um modelo linear misto. * 3. Fazer uma análise de modelo misto no $$ y_{ij} = (\bar{\alpha} + \epsilon_j) + \beta x_{ij} + \epsilon_{ij} $$$$ \epsilon_j = N(0, \sigma_{entre}) $$$$ \epsilon_{ij} = N(0, \sigma_{intra}) $$$\bar{\alpha}$$\sigma_{entre}$$$y_{ij} = (\bar{\alpha} + \epsilon_{\alpha_j}) + (\bar{\b… text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:11-lmm&rev=1774619473&do=diff text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:11-lmm2018&rev=1774619474&do=diff text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:12-glmm_rcmdr&rev=1774619474&do=diff * 12-glmm_rcmdr * 12-glmm Modelos Generalizados Mistos (GLMM) Este roteiro é uma continuação do roteiro de 11-lmm (LMM), o qual deve ser feito e entendido bem antes de continuar. Também é importante que você já tenha estudado o roteiro de 10-glm (GLMs). Os modelos GLMM são uma extensão dessas duas abordagens reunidas. text/html 2026-03-27T13:51:13+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:12-glmm-rcmdr&rev=1774619473&do=diff text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:12-glmm&rev=1774619474&do=diff text/html 2026-03-27T13:51:14+00:00 Anonymous (anonymous@undisclosed.example.com) http://143.107.246.201:8081/labtrop/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:powertest&rev=1774619474&do=diff