Quadrimestre: 2.2015
Horário: segundas e quartas, das 16 às 18h
Sala: L403-2 (Torre 2, Bloco A, Santo André)
Ementa:
Estatística descritiva. Formulação e teste de hipóteses. Noções de amostragem em Ecologia. Análises de regressão e correlação. Análise de variância uni e bifatorial. Análise de dados categóricos. Estatísticas não-paramétricas. Técnicas de análises multivariadas e aplicações à ecologia e sistemática. Utilização de planilhas eletrônicas e sofwares para análise e apresentação de dados. 1 - Medidas de posição (média aritimética, média geométrica, moda, mediana, quartis, percentis) de dispersão (desvio padrão, variância, erro padrão e coeficiente de variação) e de forma (assimetria e curtose). 2 - Teste de Hipóteses; Tipos de erros (tipo I e tipo II). 3 - Princípios amostrais; Desenho amostral; Determinação do tamanho da amostra. 4 - Correlação e regressão simples; Regressão múltipla. 5 - Testes para uma e duas amostras. 6 - ANOVA uni e bifatorial; Testes de comparações múltiplas. 7 - Tabelas de contingência; X2, Teste G e Teste exato de Fisher. 8 - Estatísticas não-paramétricas: Caso de uma amostra; Caso de duas amostras relacionadas e independentes; Caso de k amostras relacionadas e independentes; Medidas de correlação. 9 - Técnicas de classificação: análise de Cluster, TWINSPAN. 10 - Análise de função discriminante. 11 - Técnicas de ordenação e análise de gradientes: análise de componentes principais, análise de correspondência canônica e retificada.
TPI: 4-0-8
Bibliografia:
Bussab, W. O.; Morettin, P. A. 2006. Estatística básica, 5 ed. Saraiva, São Paulo.
Callegari-Jacques, S. M. 2003. Bioestatística: princípios e aplicações. Artmed, Porto Alegre.
Gotelli, N. J.; Ellison, A. M. 2010. Princípios de estatística em ecologia. Artmed, Porto Alegre.
Jongman, R. H. G.; ter Braak, C. J. F.; van Tongeren, O. F. R. 1995. Data analysis in community and landscape ecology. Cambridge Univ. Press, Cambridge.
Larson, R.; Farber, B. 2004. Estatística aplicada. 2 ed.Pearson Prentice Hall, São Paulo.
Legendre, P.; Legendre, L. 1998. Numerical ecology, 2 ed. Developments in Environmental Modelling, 20. Elsevier, Amsterdan.
Magnusson, W.; Mourão, G. 2005. Estatística [sem] matemática: a ligação entre as questões e a análise. Editora Planta, Londrina.
Morettin, L. G. 2010. Estatística básica: probabilidade e inferência. Pearson, São Paulo.
Valentin, J. L. 2000. Ecologia numérica – Uma introdução à análise multivariada de dados ecológicos. Editora Interciência, Rio de Janeiro.
Zar, J. H. 2010. Biostatistical analysis, 5 ed. Pearson, Upper Saddle River.
Avaliação da disciplina
(médias para n=3 alunos; 4=excelente,3=bom,2=regular,1=ruim,0=não sabe):
docente, audiovisual, aulas teóricas e avaliação (4,0); bibliografia, aulas práticas e página (3,7); autoavaliação (3,0).
Conceitos e Faltas (horas)
Guilhermo Florez = A (0)
Larissa A Kawabe = B (6)
Raissa MS Siqueira = B (4)
Vanessa P Bolsoni = C (12)
Cronograma: segundas = aulas teóricas, quartas = aulas práticas
Avaliação: Pontuação (0 a 10) convertida em conceitos.
Avaliação
1- 1- Teste de X2 para normalidade. Amostrar n=40 da população A (Normal*5+M) e usar dez categorias em Z (<-1,6; -1,6 a -1,2; -1,2 a -0,8;...;-0,4 a 0; 0 a +0,4;...;+1,2 a +1,6; >+1,6).
2- 2- Intervalo de Confiança para 100 amostras (ni=10) da população A.
3- 3- Teste T entre 2 amostras (ni=10) da população A e B (Normal*5+M+5).
4- 4- Teste de Mann-Whitney entre amostras (ni=10) de população A e B.
5- 5- ANOVA-1-fator entre 4 amostras (ni=10) das populações A,B,C (Normal*5+M+10) e D (Normal*5+M+15). Testar homocedasticidade (Cochran).
6- 6- ANOVA-1-fator Kruskal-Wallis entre 4 amostras (ni=10) das populações A,B,C e D.
7- 7- ANOVA-2-fatores entre amostras (ni=10) das populações A e B (2 níveis do fator X) e C e D (2 níveis do fator Y).
Obs.: M = 20, 25, 30 ou 35 (fixo para cada aluno). Indicar cada passo. Não usar fórmulas de testes (X2, T, F, ANOVA). Valores críticos em Zar. Adicionar resultados de testes do PAST. Uma pasta Excel para cada exercício, no mesmo arquivo.