Programação para Física Ambiental

Slides:



Advertisements
Apresentações semelhantes
Correlação e Regressão
Advertisements

Escola Politécnica de Pernambuco Departamento de Ensino Básico
Suposições necessárias para o Modelo ANOVA
Deve ser selecionado o modo
TESTE PARA ESTRUTURA ESPECIAL DE CORRELAÇÃO
MANOVA Análise de variância multivariada
MB751 – Modelos de previsão
Simulação de Sistemas Prof. MSc Sofia Mara de Souza AULA2.
Estatística Prof: Msc Engª Heloísa Bernardo
Regressão linear A regressão linear é usada para determinar o valor de uma variável dependente contínua baseando-se na sua relação linear com uma (regressão.
Técnicas Experimentais Aplicadas em Ciência do Solo
Estatística - Estimação – III - 1; Teorema do limite central
BIO Métodos Quantitativos Aplicados à Ecologia
5. Experimentos Fatoriais
ME623A Planejamento e Pesquisa. Não Interação no Modelo de 2 Fatores A presença de interação tem um impacto na interpretação dos dados No entanto, se.
Laís Araújo Lopes de Souza
Modelos de regressão Cláudio Monteiro
PROF. BRENO RICARDO 2º ANO – W.S.
Amostragem: Média e desvio-padrão amostral Prof. Helcio Rocha
1ª. AULA PRÁTICA.
ANOVA: Análise de Variância APLICAÇÃO.
Pressuposições do Modelo Estatístico e Transformação de Dados
Oráculo para a tomada de decisão na escolha do teste estatístico
MBA em Gestão de Empreendimentos Turísticos
Deve ser selecionado o modo
Regressão Múltipla Profas: Gardênia da Silva Abbad Elaine Rabelo Neiva
PLANEJAMENTO DO EXPERIMENTO
Aula 5 - Método experimental ou de seleção aleatória
Violação dos pressupostos do modelo de regressão : Autocorrelação
Estatística e Probabilidade
Introdução ao Curso e Análise Descritiva de Dados ESTATISTICA Aula 1 1PROF: CÉLIO SOUZA.
GRÁFICO DE CORRELAÇÃO É um método gráfico de análise que permite verificar a existência ou não de relação entre duas variáveis de natureza quantitativa,
ANOVA do Delineamento Em Blocos Casualizados (DBC)
Introdução ao Curso e Análise Descritiva de Dados
Modelagem Estatística
PLANEJAMENTO DO EXPERIMENTO
Regressão e Previsão Numérica.
Ajustamento de Observações
7 Ajuste de Curvas UFSC.PósMCI.FME.Ajuste de curvas. (11.1)
Regressão.
Análise de Variância one-way two-way
Regressão Linear Múltipla
Análise de Variância medidas repetidas: one-way two-way
ESTATISTICA Aula 1 PROF: CÉLIO SOUZA.
PESQUISA EM PSICOLOGIA
Associação entre duas variáveis: análise bidimensional
Ferramentas Estatísticas: Diagrama de Dispersão FATEC - TAQUARITINGA.
ANOVA.
Análise de Variância (ANOVA)
Regressão Linear e Não Linear Prof. Raphael de Souza e Josiel Maimone Figueiredo Programação para Física Ambiental.
TEU 08/10/2013: Software Statistica Profª: Francieli Dalcanton.
R e Rstudio Prof. Raphael de Souza e Josiel Maimone Figueiredo Programação para Física Ambiental.
Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas
PPGTI AULA 3 Prof. Dr. Márcio A. Fiori –
Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas - 9ª aula -
Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas - 11ª aula -
Métodos Estatísticos Aplicados às Ciências Biológicas 8ª aula - Prática.
SSA Prof. Raphael de Souza e Josiel Maimone Figueiredo Programação para Física Ambiental.
Regressão linear simples
Estatística - Estimação – II - 1; Desigualdade de Tchebychev -1.
Distribuição Amostral 3 Miguel Angel Uribe Opazo.
Gráficos e Tabelas – Competência 6 de Matemática
Método Básico de Análise de Dados Ricardo Pereira Brandão Prof. Dr.a Maria Aparecida. 5º administração. Estudo Interdisciplinares de Técnicas de Pesquisa.
EXPERIMENTOS FATORIAIS
Universidade Federal do Pará – Ciências Exatas e Naturais – Bacharelado em Estatística – Estatística Aplicada – Análise Discriminante Universidade Federal.
AULA 11 – REGRESSÃO Parte I
TIPOLOGIA DA PESQUISA Profa. Dra. Geciane Silveira Porto
Variância/ Covariância, Correlação Regressão. Variância.
CMIP- Centro de Metrologia e Inovação em Processos Programa de Pós-Graduação em Odontologia Profª Andréa ANÁLISE DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA.
Como construir modelos empíricos. Nos modelos estudados, cada fator foi fixado em dois níveis Por esta razão temos que nos contentar com uma visão limitada.
Transcrição da apresentação:

Programação para Física Ambiental MANOVA e ANCOVA Prof. Raphael de Souza e Josiel Maimone Figueiredo

Programação para Física Ambiental ANOVA É a técnica estatística que permite avaliar afirmações sobre as médias de populações, ou seja, visa, fundamentalmente, verificar se existe uma diferença significativa entre as médias e se os fatores exercem influência em alguma variável dependente

ANOVA Para realizar a anova no R basta utilizar a função ‘aov’ Programação para Física Ambiental ANOVA Para realizar a anova no R basta utilizar a função ‘aov’ Ex: resp =aov(var_dependente~var_independente)

ANOVA Para extrair as estatísticas utilize a função ‘summary’ Programação para Física Ambiental ANOVA Para extrair as estatísticas utilize a função ‘summary’ Ex: summary(resp)

Programação para Física Ambiental ANOVA Lembre-se que TODA análise estatística possui pressuposto, no caso da ANOVA é que o resíduos possuam distribuição normal Para isso utilize-se da função ‘shapiro.test’ Ex: shapiro.test(resp$residuals)

ANOVA Para visualizar os grupos pode-se utilizar os gráficos boxplot Programação para Física Ambiental ANOVA Para visualizar os grupos pode-se utilizar os gráficos boxplot Ex: boxplot(var_dependente~var_independente)

Programação para Física Ambiental ANOVA: Exemplo Utilizando o arquivo exemplo1 realize a anova das colunas F (tamanho da planta) e P (adubo utilizado) O que podemos deduzir?

Programação para Física Ambiental ANCOVA Avalia o efeito de um ou mais fatores explicativos de natureza nominal numa dada variável resposta uma vez removida a influência que um ou mais fatores quantitativos podem também exercer nessa variável.

Programação para Física Ambiental ANCOVA

ANCOVA Para realizar a ANCOVA utilize a função ‘aov’ Programação para Física Ambiental ANCOVA Para realizar a ANCOVA utilize a função ‘aov’ Ex: resp=aov(dependente~covariável+grupo)

ANCOVA Para extrair as estatísticas utilize a função ‘summary’ Programação para Física Ambiental ANCOVA Para extrair as estatísticas utilize a função ‘summary’ Ex: summary(resp)

ANCOVA Passos: Realize a anova entre o fator e os grupos Programação para Física Ambiental ANCOVA Passos: Realize a anova entre o fator e os grupos Se não houver diferença, vamos tentar extrair a covariável Realize a ancova Faça o gráfico separando os grupos e colocando as retas

ANCOVA: Exemplo summary(aov(dados$Dependente~dados$Dose)) Programação para Física Ambiental ANCOVA: Exemplo summary(aov(dados$Dependente~dados$Dose)) summary(aov(dados$Dependente~dados$Covariavel+dados$Grupo)) plot(dados$Covariavel[dados$Grupo==1], dados$Dependente[dados$Grupo==1],col='green') plot(dados$Covariavel[dados$Grupo==2], dados$Dependente[dados$Grupo==2],col=‘blue’) fit1=lm(dados$Covariavel[dados$Grupo==1] ~dados$Dependente[dados$Grupo==1]) abline(fit1,col='green') fit2=lm(dados$Covariavel[dados$Grupo==2] ~dados$Dependente[dados$Grupo==2]) abline(fit2,col='blue')

Programação para Física Ambiental ANCOVA: Exemplo Utilizando o arquivo remedio realize a ancova das colunas Dependente e Dose com a co-variável Covariavel O que podemos deduzir?

Programação para Física Ambiental MANOVA É uma forma generalizada dos métodos de Análise de variância (ANOVA) para abranger os casos em que exista mais de uma variável dependente.

Programação para Física Ambiental MANOVA

MANOVA Para realizar a MANOVA utilize a função ‘manova’ Programação para Física Ambiental MANOVA Para realizar a MANOVA utilize a função ‘manova’ Ex: resp=manova(dependentes~grupo)

Programação para Física Ambiental MANOVA Para extrair as estatísticas utilize a função ‘summary’ e ‘summary.manova’ Ex: summary(resp) Ex: summary.manova(resp)