Diferenças

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--- cursos:planeco:roteiro:07-class_base [2022/03/28 17:01]
adalardo [Tabela de ANOVA]
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127.0.0.1 edição externa
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 ====== Testes Clássicos ======
-Os testes clássicos estatísticos estão inseridos no escopo da estatística frequentista ou inferência frequentista. Nessa abordagem a inferência é baseada na frequência ou proporção dos dados amostrados.
+Os testes clássicos estatísticos estão inseridos no escopo da estatística frequentista ou inferência frequentista. Nessa abordagem a probabilidade é considerada uma frequência e a inferencia está baseada na frequência com que eventos ocorrem nos dados coletados.
 /*
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 ====== Anova ======
-Antes de iniciar o roteiro, assista a aula gravada no nosso canal do Youtube.
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 **//__Aula Gravada -  Anova: Partição da Variaçao__//**
+Esssa video aula foi gravada durante a pandemia e permanece aqui como material de referência e consulta
 {{ youtube>pQ5E6YXQR5I |}}
 </WRAP>
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-Na aula sobre [[cursos:planeco:roteiro:02-hipot|teste de hipótese]] utilizamos técnicas de Monte Carlo para testar a hipótese de que duas médias são distintas, ou que uma é maior/menor que outra, tanto no exemplo do  [[cursos:planeco:roteiro:02-hipot#Tutorial Árvores do Mangue|]], quanto no exercício [[cursos:planeco:roteiro:02-hipot#Exercício| Altura dos alunos]]. Em ambos os casos estávamos comparando médias de dois grupos distintos, por exemplo, dois tipos de solos no mangue ou gênero dos alunos. O nosso procedimento foi análogo ao teste frequentista  **//t// de Student**, mas a forma de obter o //**p-valor**// foi diferente. Nos procedimentos anteriores, simulamos o cenário nulo e comparamos o valor observado (diferença das médias) com a distribuição de probabilidades obtidas por meio dessa simulação. Na abordagem __clássica__ do teste frequentista **//t// de Student**, o valor observado  (diferença das médias) é comparado com uma distribuição estatística //**t**// conhecida previamente, que foi desenvolvida pelo matemático William Gosset.
+Na aula sobre [[cursos:planeco:roteiro:02-hipot|teste de hipótese]] utilizamos técnicas de Monte Carlo para testar a hipótese de que duas médias são distintas, ou que uma é maior/menor que outra, tanto no exemplo do  [[cursos:planeco:roteiro:02-hipot#Tutorial Árvores do Mangue|]], quanto no exercício [[cursos:planeco:roteiro:02-hipot#Exercício| Altura dos alunos]]. Em ambos os casos estávamos comparando médias de dois grupos distintos, por exemplo, dois tipos de solos no mangue ou gênero dos alunos. O nosso procedimento foi análogo ao teste frequentista  **//t// de Student**, mas a forma de obter o //**p-valor**// foi diferente. Nos procedimentos anteriores, simulamos o cenário nulo e comparamos o valor observado (diferença das médias) com a distribuição de probabilidades obtidas por meio dessa simulação. Na abordagem __clássica__ do teste frequentista **//t// de Student**, a estatística de interesse  //t// da amostra é comparada com a distribuição probabilística //**t**// , desenvolvida pelo matemático britânico William Gosset.
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 **__Como calcular o p-valor a partir do F __**
-  * A função //DIST.F// no Excel ou LibreOffice calcula o p-valor a partir da estatística **F** e  graus de liberdade;
+  * A função ''DIST.F'' no Excel ou LibreOffice calcula o p-valor a partir da estatística **F** e  graus de liberdade;
   * usualmente a função recebe o valor de **F**, seguido dos graus de liberdade entre e intra grupos;
-  * o resultado da função //DIST.F// é a probabilidade cumulativa;
+  * normalmente o resultado da função ''DIST.F'' é a probabilidade cumulativa, mas fique atento, pode ser a densidade probabilística, dependendo do padrão do Excel. Consulte a documentação do [[https://support.microsoft.com/pt-br/office/dist-f-fun%C3%A7%C3%A3o-dist-f-a887efdc-7c8e-46cb-a74a-f884cd29b25d|''DIST.F'' do Excel]] caso tenha dúvida;
-  * o p-valor é igual a 1 menos essa probabilidade.
+  * no caso do valor retornado seja a probabilidade cumulativa, o p-valor é igual a 1 menos essa probabilidade ((a densidade probabilística não permite o cálculo do p-valor, portanto, é preciso calcular a probabilidade cumulativa e subtrair de um para o cálculo do p-valor)).
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-Vcs agora continuarão a pesquisa sobre o efeito das condições ambientais na produtividade primária de ecossistemas terrestres. Suponha que vcs estão interessados em entender o efeito da temperatura média anual (°C) sobre a produtividade primária líquida (MgC/ha/ano). Dado que a temperatura média anual dos ecossistemas terrestres está diretamente relacionada ao comprimento da estação de crescimento, a hipótese científica a ser testada é se a temperatura tem efeito positivo sobre a produtividade.  Utilize o conjuntos de dados {{ :cursos:planeco:roteiro:produtividade_temp.txt |produtividade_temp.txt}}((Caso os dados abram em uma aba do navegador, clique com o botão direito do mouse e utilize o menu "Salvar link como..." ou algo parecido para salvar o arquivo em um diretório do seu computador.)), faça a regressão linear simples, interprete os resultados e avalie o atendimento das premissas do modelo. Preencha o seguinte [[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdgCuAhTbKoidM5JBpJoQIvYYJQNLIvGPBIyb5hMRB-pw5htw/viewform?usp=pp_url| formulário]] para registrar suas respostas.
+Vcs agora continuarão a pesquisa sobre o efeito das condições ambientais na produtividade primária de ecossistemas terrestres. Suponha que vcs estão interessados em entender o efeito da temperatura média anual (°C) sobre a produtividade primária líquida (MgC/ha/ano). Dado que a temperatura média anual dos ecossistemas terrestres está diretamente relacionada ao comprimento da estação de crescimento, a hipótese científica a ser testada é se a temperatura tem efeito positivo sobre a produtividade.  Utilize o conjuntos de dados {{ :cursos:planeco:roteiro:produtividade_temp.txt |produtividade_temp.txt}}((Caso os dados abram em uma aba do navegador, clique com o botão direito do mouse e utilize o menu "Salvar link como..." ou algo parecido para salvar o arquivo em um diretório do seu computador.)), faça a regressão linear simples, interprete os resultados e avalie o atendimento das premissas do modelo. Preencha o seguinte [[https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdV6OpfCM1sAetfQxeap_uYDxC5xsCm4GjMGrH1wBcI1gEI3Q/viewform?usp=sf_link| formulário]] para registrar suas respostas.

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