Kursthemen
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Assista à apresentação: "Introdução à estatística (Top 1)"
Introdução à estatística (Top 1)
Assista à apresentação: "Medidas de tendência central (Top 2)"
Medidas de tendência central (Top 2)
Assista à apresentação: "Medidas de dispersão (Top 3)"
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Assista à apresentação: "Princípios da experimentação (Top 4)"
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Assista à apresentação: "Premissas da estatística (Top 6)"
Premissas da estatística (Top 6)
Assista à apresentação: "Tratamento preliminar dos dados (Top 7)"
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Assista à apresentação: "Inteiramente casualizado (Top 8)"
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Assista à apresentação: "Blocos ao acaso (Top 9)"
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Assista à apresentação: "Quadrado latino (Top 10)"
Assista à apresentação: "Cross over (Top 11)"
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Assista à apresentação: "Teste de médias (Top 12)"
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Assista à apresentação: "Contrastes ortogonais (Top 13)"
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Assista à apresentação: "Arranjo Fatorial (Top 14)"
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Assista à apresentação: "Parcelas sub-divididas (Top 15)"
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Assista à apresentação: "Correlação (Top 16)"
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Assista à apresentação: "Regressão simples - Parte A (Top 17)"
Regressão simples - Parte A (Top 17)
Assista à apresentação: "Regressão simples - Parte B (Top 18)"
Regressão simples - Parte B (Top 18)
Assista à apresentação: "Regressão simples - Parte C (Top 19)"
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Assista à apresentação: "Regressão polinomial (Top 21)"
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Assista à apresentação: "Análise de covariância (Top 22)"
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Assista à apresentação: "Estatística não paramétrica de frequência (Top 23)"
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Assista à apresentação: "Estatística não paramétrica de ordem (Top 24)"
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VCM5742 - 4POS Planejamento de Experimentos e Análises Estatísticas - I Clínica Veterinária (10136) 22/12/2023 22/12/2023 22/12/2023 60 h 6 h 6 h 0 h 4 5 Semanas 1503416 - Maria Claudia Araripe Sucupira - 22/12/2023 até data atual 1522860 - Paulo Henrique Mazza Rodrigues - 22/12/2023 até data atual São objetivos da presente disciplina capacitar o aluno a formular hipóteses, delinear experimentos e organizar a coleta de dados. Também são objetivos da disciplina proporcionar subsídios para a interpretação e avaliação crítica de dados disponíveis na literatura corrente. A experimentação moderna exige o adequado planejamento do experimento, coleta organizada de dados e o seu criterioso processamento estatístico. Somente o advento da informática abriu as portas para a ampla utilização das poderosas ferramentas estatísticas há muito desenvolvidas. Com a informática, os dados podem ser avalidos quanto à premissas que devem ser respeitadas, antes de submetê-los à análise de inferência propriamente dita. Delineamentos estatísticos específicos podem ser utilizados para cada experimento com o intuito de diminuir os efeitos de fatores não controlados, responsáveis pela variação aleatória. Para que o aluno chegue a esse ponto de processamento, a base, os conceitos básicos devem estar bem sedimentados e processados 1- Estudo das medidas de posição, locação ou de tendência central: média, moda, mediana, quartis, percentis e extremos.
2- Estudo das medidas de dispersão: amplitude, amplitude interquartil, variância, desvio padrão, coeficiente de variação e erro padrão da média.
3- Estudo das premissas da análise estatística: independências dos erros, normalidade dos resíduos e homogeniedade das variâncias. Transformação de dados (logarítmica, raiz, inversa).
4- Estudo do príncípios básicos da experimentação (repetição, casualização e controle local) e princípios da análise de variância.
5- Estudo dos diferentes delineamentos estatísticos, com especial destaque aos delineamentos interiramente casualizado, blocos ao acaso e experimentos em reversão (quadrado latino, crossover, change-over).
6- Estudo das metodologias de comparação de tratamentos, com especial destaque aos testes de média (Tukey, Duncan, LSD, Scheffé, Dunnett) e contrastes ortogonais. Particularidades dos tratamentos em arranjos fatoriais.
7- Estudos dos delineamentos em parcelas sub-divididas (split-plot e medidas repetidas no tempo).
8- Estudos das medidas de associação (correlação e regressão simples ou múltipla) e análise de covariância.
9- Estudo dos testes de estatística não-paramétrica de ordem (Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Savage e Mediana).
10- Estudo dos testes de estatística não-paramétrica de frequência (Qui-quadrado e teste exato de Fisher).1) FREUND, R.J.; LITTEL, R.C.; SPECTOR, P.C. SAS System for Linear Models. Cary-NC: SAS Institute, 1986, 209p.
2) SNEDECOR, G.W.; COCHRAN, W.G. Statistical methods. 8th Ed. Ames: Iowa State University Press, 1989, 503p.
3) SAS Institute Inc. SAS User's Guide: Statistics. 6a Ed., Cary-NC: SAS Inst., 1990.
4) LENTNER, M.; BISHOP, T. Experimental design and analysis. 2nd. Ed. Blacksburg-VA: Valley Book Co., 1993.
5) NETER, J.; WASSERMAN, W.; KUTNER, M.H. Applied linear statistic models, 5rd Ed. Irwin, Burr Ridge, Illinois, 1996. 1300p.
6) STEEL, R.G.D.; TORRIE, J.H. Principles and procedures of statistics. A biometrical approach, 2nd Ed., New York: McGraw-Hill Book Co., 1997, 666p.
7) SAMPAIO, I.B.M. Estatística aplicada à experimentação animal. Belo Horizonte: Fundação de Ensino e Pesquisa em Medicina Veterinária e Zootecnia, 1998, 221p.
8) PIMENTEL GOMES, F. Curso de estatística experimental. 14ª Ed., Piracicaba-SP: FEALQ/USP, 2000. 477 p.
9) TUCKER, L. Simplistic statistics. Chalcombe Publications, 2003.
10) MALMFORS, B.; GARNSWORTHY, P.; GROSSMAN, M. Writing and presenting scientific papers. 2a Ed. Nottingham-UK: Nottingham University Press, 2003.
11) BOX, G.E.P. Statistics for experimenters design, innovation, and discovery. 2a Ed. WileyInterscience, 2005. 633 p.
12) RODRIGUES, M.I. Planejamento de experimentos e otimização de processos: uma estratégia seqüencial de planejamentos. 1a Ed. Campinas: Casa do Pão, 2005. 326 p.
Periódicos: Animal Production, Jounal od Dairy Science, Jounal of Animal Science, Poultry Science, Theriogenology, Revista da Sociedade Brasileira de Zootecnia, Boletin da Indústria Animal.Uma remota prova no final da disciplina. 1- A totalidade do curso é remota sob a forma de aulas assíncronas e síncronas e, em todos os casos as aulas ficarão disponíveis (gravadas) para os estudantes por meio do sistema e-aulas;
2- Haverá ao menos uma vez na semana e, quando houver necessidade da turma, uma aula para dirar dúvidas das atividades realizadas; nesses momentos e na prova há necessidade de câmera aberta e microfone disponível;
3- O ganho acadêmico com essa disciplina é decorrente que um dos docentes responsáveis fica sediado em Pirassununga e esse oferecimento à distância, possibilita interação e capacitação na área com redução de custos e maior concentração por parte dos alunos;
4- Será utilizada a plataforma que tenha pacote livre e disponível para ser utilizada pela comunidade USP, como as do pacote google (google meet);
5- Nem docente nem aluno permanecerão em sala de aula física;
6- O contato entre docente e aluno/aluna será durante o plantão de dúvidas semanal, ou por meio de email, ou ainda por meio do fórum existente na plataforma moodle;
7- No início da disciplina os responsáveis dialogarão com a turma sobre eventual necessidade de haver estrutura disponível na unidade para acesso dos alunos ao sistema remoto de ensino.
8- A presença será acompanhada pelo acesso dos alunos à plataformaNão-Presencial