====== Material de Apoio ======
Os tutoriais e slides das aulas serão disponibilizados ao longo da disciplina
===== Slides de aula =====
* {{ :cursos:planeco:material:Aula1_Planeco2020_Praque.pdf |Aula 1: O papel da estatística na ciência}}
* {{ :cursos:planeco:material:Aula2_Planeco2020_TesteHipoteses.pdf |Aula 2: Teste de hipóteses}}
* {{ :cursos:planeco:material:aulaPvalue.pdf |Aula 3a: Entendendo o P-valor}}
* {{ :cursos:planeco:material:Aula3_RegressaoLinear.pdf | Aula 3b: Regressão linear simples}}
* [[http://143.107.246.248/aulasAAO/aulaAnova.html#/|Aula 3b: Anova (html)]] ((Os slides desta aula ficam mal formatados em pdf, baixe o arquivo html e abra no seu browser que funciona bem!))
* {{ :cursos:planeco:material:PlanejamentoDelineamento2020.pdf |Aula 4: Delineamento e Planejamento}}
* [[http://143.107.246.248/aulasAAO/aulalm2019.html#/|Aula 5: Modelos Lineares (html)]]
*[[http://143.107.246.248/aulasAAO/aulalmMultiplo2019.html#/|Aula 6: Modelos Lineares II: múltiplas preditoras (html)]]
* {{ :cursos:planeco:material:ModelosMultiplos2019.pdf |Aula 6: Modelos Lineares II: múltiplas preditoras (pdf)}}
*[[http://143.107.246.248/aulasAAO/aulaGLM2019.html#/|Aula 7: Modelos Lineares Generalizados (html)]]
* {{ :cursos:planeco:material:Modelos Lineares Generalizados.pdf |Aula 7: Modelos Lineares Generalizados (pdf)}}
===== Recomendações trabalho =====
* {{ :cursos:planeco:material:Trabalho_Planeco2020.pdf |}}
/*
*{{ :cursos:planeco:planeco:material:aula2aPvalue.pdf | Aula 2a: P-valor}}
*{{ :cursos:planeco:planeco:material:Aula2_Planeco2019.pdf |Aula 2b: Teste de hipóteses}}
*{{ :cursos:planeco:material:Aula3_RegressaoLinear.pdf | Aula 3a: Regressão linear}}
*[[http://143.107.246.248/aulasAAO/aulaAnova.html#/|Aula 3b: Anova (html)]]
*{{ :cursos:planeco:material:PlanejamentoDelineamento2019.pdf |Aula 4: Delineamento e Planejamento}}
*{{ :cursos:planeco:material:PowerAnalysisSampleSize_2019.pdf |Aula 5: Análise do Poder e Tamanho de Amostra}}
*[[http://143.107.246.248/aulasAAO/aulalm2019.html#/|Aula 6: Modelos Lineares (html)]]
*[[http://143.107.246.248/aulasAAO/aulalmMultiplo2019.html#/|Aula 7: Modelos Lineares II: múltiplas preditoras (html)]]
* {{ :cursos:planeco:material:ModelosMultiplos2019.pdf |Aula 7: Modelos Lineares II: múltiplas preditoras (pdf)}}
*[[http://143.107.246.248/aulasAAO/aulaGLM2019.html#/|Aula 8: Modelos Lineares Generalizados (html)]]
* {{ :cursos:planeco:material:Modelos Lineares Generalizados.pdf |Aula 8: Modelos Lineares Generalizados (pdf)}}
* {{ :cursos:planeco:material:glmm2019.pdf |Aula 9: Modelos Mistos (LMM e GLMM)}}
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===== 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 ==
{{ :cursos:planeco:material:The ASA Statement on p Values Context Process and Purpose.pdf |Wasserstein R.L. & Lazar, N.A. 2016. The ASA Statement on p-Values: context, process, and purpose. The American Statistician 70(2): 129-133.}}
{{ :cursos:planeco:material:Nature 2019 Amrhein.pdf |Amrhein V.; Greenland S.; McShane B. et al. 2019. Retire statistical significance. Nature 567:305-307.}}
{{ :cursos:planeco:material:Methods Ecol Evol 2019 Dushoff.pdf |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.}}
{{ :cursos:planeco:material:Chernobyl.pdf |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 =====
* [[https://www.google.com.br/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwimo-m98sjZAhWCt1MKHeAWC7cQtwIIKDAA&url=https%3A%2F%2Fwww.ted.com%2Ftalks%2Furi_alon_why_truly_innovative_science_demands_a_leap_into_the_unknown&usg=AOvVaw34sQtz6JPMpa1R_OPnoxSq|Uri Alon: a não linearidade da Ciência]]
* [[https://students.brown.edu/seeing-theory |Seeing Theory - a visual introduction to probability and statistics]]