Material de Apoio

Os tutoriais e slides das aulas serão disponibilizados ao longo da disciplina

Slides de aula

Aula 1: O papel da estatística na ciência

Aula 2: Teste de hipóteses

Aula 3a: Entendendo o P-valor

Aula 3b: Regressão linear simples

Aula 3b: Anova (html) 1) Os slides desta aula ficam mal formatados em pdf, baixe o arquivo html e abra no seu browser que funciona bem!

Aula 4: Delineamento e Planejamento

Aula 5: Modelos Lineares (html)

Aula 6: Modelos Lineares II: múltiplas preditoras (html)

Aula 6: Modelos Lineares II: múltiplas preditoras (pdf)

Aula 7: Modelos Lineares Generalizados (html)

Aula 7: Modelos Lineares Generalizados (pdf)

Recomendações trabalho

trabalho_planeco2020.pdf

Leituras Recomendadas

TEMAS GERAIS

Mlodinow, L. 2009. O andar do bêbado - como o acaso determina nossas vidas. Zahar.

Salsburg, D. 2009. Uma senhora toma chá - como a estatítica revolucionou a ciência no século XX. Zahar.

Gotelli, N. & Ellison, A. 2010. Princípios de Estatística Ecológica. Artmed.

Quinn, G.P. & Keough, M.J. 2002. Experimental design and data analysis for biologists. Cambridge University Press.

Wasserstein, R.L. & Lazar, N.A. 2016. The American Statistical Association (ASA) statement on p-values: context, process and purpose. The American Statistician, 70(2):129-133.

Crawley, M. 2012. The R book. Wiley.

Fox, J. & Weisberg, S. 2011. An R Companion to Applied Regression.

FOX, G. ; NEGRETE-YANKELEVICH, S. & SOSA, V.J. 2015. Ecological Statistics: Contemporary Theory and Application. Oxford University Press.

Mais um livro de estatística? Essa pergunta é lançada na apresentação do livro coordenado por Gordon Fox, Simoneta Negrete-Yankelevich e Vinicius Sosa, com a colaboração dos melhores na área de ecologia numérica: Ecological Statistics: Contemporary Theory and Application A resposta dada é bastante pertinente: os organizadores do livro argumentam que a estatística avançou muito nas últimas décadas e muitas novas técnicas surgiram, seja para unificar métodos considerados distintos ou para resolver novos problemas que não existiam no passado recente. A ideia do livro é apresentar essa visão contemporânea da estatística voltada para a ecologia e evolução. Os capítulos são parcialmente independentes, mas principalmente os primeiros tratam de conceitos importantes e mais gerais. Sugerimos fortemente que leiam a introdução, que apresenta um panorama dessa estatística moderna, que se completa com os primeiros 3 capítulos do livro. Ao longo do curso, principalmente a partir da segunda semana, iremos sugerir a leitura de capítulos específicos, entre eles o capítulo 6 Generalized linear models e o 13 Linear and generalized linear mixed models. Por fim: um bom livro que merece ser estudado!

TEMAS ESPECÍFICOS

TESTE DE SIGNIFICÂNCIA

Wasserstein R.L. & Lazar, N.A. 2016. The ASA Statement on p-Values: context, process, and purpose. The American Statistician 70(2): 129-133.

Amrhein V.; Greenland S.; McShane B. et al. 2019. Retire statistical significance. Nature 567:305-307.

Dushoff J.; Klain M.P. & Bolker B.M. 2019. I can see clearly now: reinterpreting statistical significance. Methods in Ecology and Evolution 10(6): 756-759.

Beresford N.A.; Scott E.M. & Copplestone D.2020. Field effects studies in the Chernobyl exclusion zone:lessons to be learnt. Journal of Environmental Radioactivity 211 105893.

Outra Fontes

Uri Alon: a não linearidade da Ciência

Seeing Theory - a visual introduction to probability and statistics