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Modelos Generalizados Mistos (GLMM)

adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) — 2026-05-22T17:09:10+00:00

* 12-glmm_rcmdr * 12-glmm Modelos Generalizados Mistos (GLMM) Veja esse roteiro associado ao Rcmdr aqui Este roteiro é uma continuação do roteiro de Modelos Lineares Mistos (LMM), o qual deve ser feito e entendido bem antes de continuar. Também é importante que você já tenha estudado o roteiro de

Modelos Lineares Mistos

adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) — 2026-05-22T17:09:10+00:00

Modelos Lineares Mistos Modelos Lineares Mistos (LMM) Esse roteiro é baseado em material desenvolvido por alunos de nosso programa Melina Leite, Marília Gaiarsa e Lucas Medeiros e vem sendo modificado, ao longo dos anos, para adaptá-lo ao curso. Para acompanhar o roteiro é importante ter uma compreensão básica de análises estatísticas partimos da premissa que você já sabe interpretar o resumo de um modelo linear usando as funções como lm() e summary(). Como os modelos mistos ainda não foram…

Notas Exercícios

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Notas Exercícios Teste de Hipóteses Conceitos e comentários ANOVA Conceitos e comentários Modelos lineares simples [Comentários Modelos lineares simples I] [Comentários Modelos lineares simples II] Modelos lineares múltiplos [Comentários Modelos lineares múltiplos I, II e III] Modelos lineares generalizados Modelos lineares mistos

Modelos Lineares Mistos

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Modelos Lineares Mistos (LMM)

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Modelos Lineares Mistos (LMM) Esse roteiro é baseado em um material desenvolvido por alunos de nosso programa de PG Melina Leite, Marília Gaiarsa e Lucas Medeiros e vem sendo modificado, ao longo dos anos, para adaptá-lo ao curso. Essa é a primeira versão utilizando o Rcmdr. Objetivo desse roteiro$$\text{riqueza} = \alpha + \beta * \text{NAP} + \varepsilon$$$\varepsilon$$$ \varepsilon = N(0, \sigma) $$$\alpha$$\beta$$\varepsilon$$\varepsilon$$$\text{riqueza}_{i} = \alpha + \epsilon_{\text{p…

Modelos Lineares Múltiplos I

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Modelos Lineares Múltiplos I Uma extensão do modelo linear simples são os modelos lineares com mais de uma preditora, aqui definido como modelos múltiplos. Quando temos mais de uma preditora o modelo aumenta em complexidade com mais parâmetros para estimar. Além disso, a estrutura mais complexa do modelo gera desafios para a interpretação e dificulta a avaliação da adequação do modelo aos dados. Uma primeira complexidade está relacionada a como simplificar a estrutura do modelo com a finalid…

Modelos Lineares

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Modelos Lineares Os modelos lineares são uma generalização dos testes de hipótese clássicos mais simples. Uma regressão linear, por exemplo, só pode ser aplicada para dados em que as variáveis são contínuas. Os modelos lineares não tem essa limitação, podemos usar variáveis contínuas ou categóricas indistintamente. $$SS_{TOTAL} = \sum_{i=1}^n (y_{i} - \bar{y})^2$$$$SS_{res} = \sum_{i=1}^n (y_{i} - \hat{y_i})^2$$$$SS_{TOTAL} = SS_{regr} + SS_{res} $$$\bar{y}$$\hat{y_i}$$x_i$$r2$…

Princípios de Planejamento e Análise de Dados em Ecologia

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Princípios de Planejamento e Análise de Dados em Ecologia “To consult the statistician after a experiment is finished is often merely to ask him to conduct a pos mortem examination. He perhaps say what the experiment died of.” sir Ronald Fisher

ANÁLISES EXPLORATÓRIAS DE DADOS

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* 05-descrcmdr * 05-descr ANÁLISES EXPLORATÓRIAS DE DADOS ANÁLISES EXPLORATÓRIAS DE DADOS Neste tutorial, pretendemos instrumentalizar os(as) usuários(as) a realizar várias técnicas de Análise Exploratória de Dados (AED). Objetivos da Análise Exploratória de Dados (AED) $$R^2$$

ANÁLISES EXPLORATÓRIAS DE DADOS

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ANÁLISES EXPLORATÓRIAS DE DADOS

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Princípios de Planejamento e Análise de Dados em Ecologia

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Material de Apoio

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Material de Apoio Os tutoriais e slides das aulas serão disponibilizados ao longo da disciplina Slides e vídeos de aula Apresentação da disciplina Por que estudar estatística? * [Slides Aula 1a: O papel da estatística na ciência] Por que estudar estatística Teste de hipóteses * [Slides Aula 1b: Teste de hipóteses]

Trabalho final

adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) — 2026-05-22T17:09:10+00:00

Trabalho final O trabalho final representa 70% da nota final na disciplina, sendo os outros 30% associados à participação nas atividades, incluindo participação em aula, execução de roteiros e entregas de exercícios resolvidos. Apresentações dos projetos (19/05)

Testes Clássicos - [Gráfico dos resíduos]

adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) — 2026-05-22T14:44:33+00:00

Base Testes Clássicos Os testes clássicos estatísticos estão inseridos no escopo da estatística frequentista ou inferência frequentista. Nessa abordagem, a probabilidade é considerada uma frequência e a inferência está baseada na frequência com que eventos ocorrem nos dados coletados.$$ SQ_{"total"} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (y_{ij} - \bar{\bar{y}})^2 $$$$ SQ_{"intra"} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (y_{i,j} - \bar{y}_{i})^2 $$$$ SQ_{"entre"} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (\bar{y}_{i} - \bar{\bar{…

homocedasticidade.png - criada

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Princípios da Estatística Frequentista

adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) — 2026-05-22T14:28:11+00:00

Princípios da Estatística Frequentista Testes Clássicos Os testes clássicos estatísticos estão inseridos no escopo da estatística frequentista ou inferência frequentista. Nessa abordagem, a probabilidade é considerada uma frequência e a inferência está baseada na frequência com que eventos ocorrem nos dados coletados.