====== Material de Apoio ======


<WRAP center round todo 60%>

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

</WRAP>

  
===== Slides de aula =====
  *{{ :cursos:planeco:planeco:material:Aula1_Planeco2019.pdf | Aula 1: O papel da estatística na ciência}}
  *{{ :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)}} 

 
 
===== Leituras Recomendadas =====

  * 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.
  * 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. **


<WRAP center round tip 80%>

**__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!
 


</WRAP>


===== 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]]