http://labtrop.ib.usp.br/ 2026-05-06T05:00:02+00:00 http://labtrop.ib.usp.br/ http://labtrop.ib.usp.br/lib/exe/fetch.php?media=wiki:logo.png text/html 2026-05-04T11:27:08+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos&rev=1777894028&do=diff CURSOS Abaixo segue a lista e o link para as disciplinas e cursos ministrados ou apoiado pelos integrantes do labtrop. Pós-Graduação * Uso da Linguagem R para Análise de Dados * Planejamento e Análise de Dados em Ecologia * Ecologia de Populações * Tópicos especiais no uso da linguagem R * Curso de Campo: Ecologia da Mata Atlântica * Tópicos em Conservação de Florestas Tropicais Cursos Laboratório de Ecologia Teórica text/html 2026-04-30T18:33:34+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:sidebar&rev=1777574014&do=diff Índice * Introdução * Cronograma Tutoriais * Entendendo o p-valor * 00-rcmdr * Princípios da Regressão Linear * Princípios da Partição da Variância * Delineamento e Planejamento Modelos Lineares Simples * LM Simples I * LM Simples II Modelos Lineares Múltiplos * LM Múltiplo I * LM Múltiplo II * LM Múltiplo III Modelos Lineares Generalizados * GLM Contagem * GLM Binária e Proporção Modelos Lineares Mistos * LMM - Modelo Mistos * GLMM - Gener… text/html 2026-04-30T15:00:29+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:08b-lmii_rcmdr&rev=1777561229&do=diff * 08b-lmii_rcmdr * 08b-lmii_r Modelos Lineares Simples II Os modelos lineares são a base para o entendimento de todos os modelos mais complexos que iremos abordar durante este curso. Caso ainda não tenha feito o roteiro 08-lm_rcmdr, retorne a ele. Variável Indicadoras (Dummies) $$ \hat{y_i} = a + b * x_i $$$x_i$$\hat{y_i}$$$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$$r2$$$ … text/html 2026-04-30T15:00:29+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:09-lm02a&rev=1777561229&do=diff Modelos Lineares Múltiplos II Entendendo a interação graficamente Uma das melhores maneiras de entender os resultados de um modelo que envolve mais do que uma variável preditora é visualizar graficamente os possíveis resultados do estudo. Nem sempre isso é possível, quando o modelo é mais complexo. Para exemplifica a interpretação gráfica do modelo vamos aqui supor um estudo experimental realizado para testar o efeito do tipo de substrato (ardósia, granito ou cimento) e do ângulo em que a plac… text/html 2026-04-30T15:00:29+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:05-descrcmdr&rev=1777561229&do=diff * 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) $$R^2$$ text/html 2026-04-30T15:00:29+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:cron2025&rev=1777561229&do=diff Cronograma 2025 Período e Horários * Disciplina condensada, 05 de maio a 13 de junho. * Horários: 9 - 12h e 14- 17h * Local: Centro Didático, IBUSP Monitores * Marianela Pini (Doutoranda em Ecologia - IBUSP) * Jessica Maria de Jesus Ferreira (Mestranda em Ecologia - IBUSP) Programação text/html 2026-04-30T15:00:29+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:cron2024&rev=1777561229&do=diff Cronograma 2024 Período e Horários * Disciplina condensada, 04 de março a 12 de abril. * Horários: 9 - 12h e 14- 17h * Local: Todas as aulas serão realizadas no Centro Didático IBUSP Monitores * Julie Scaloppi (Doutoranda em Ecologia - IBUSP) * text/html 2026-04-30T15:00:29+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:cron22&rev=1777561229&do=diff Cronograma 2022 cron22 Período e Horários * Disciplina condensada, 21 de março a 06 de maio. * Devido às restrições impostas pela pandemia, a disciplina será oferecida de forma remota, com encontros presenciais optativos. Todas as atividades optativas presenciais não contarão com anotação de presença ou na nota de engajamento. text/html 2026-04-30T15:00:29+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:07-classr&rev=1777561229&do=diff * 07-classrcmdr * 07-classr Testes Clássicos 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.$$ SQ_{"total"} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (y_{ij} - \bar{\bar{y}})^2 $$$$ SQ_{"intra"} = \sum_{i=1}^k\sum_{j=1}^n (y_{i,j} - \bar{y}_{i})^2 $$$$ SQ_{"entre"} = \sum_{i… text/html 2026-04-30T15:00:17+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:07-class_base&rev=1777561217&do=diff Base Testes Clássicos Os testes clássicos estatísticos estão inseridos no escopo da estatística frequentista ou inferência frequentista. Nessa abordagem, a probabilidade é considerada uma frequência e a inferência está baseada na frequência com que eventos ocorrem nos dados coletados.$$ 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{… text/html 2026-04-30T15:00:17+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:12-glmm&rev=1777561217&do=diff * 12-glmm_rcmdr * 12-glmm Modelos Generalizados Mistos (GLMM) Veja esse roteiro associado ao Rcmdr aqui Este roteiro é uma continuação do roteiro de 11-lmm (LMM), o qual deve ser feito e entendido bem antes de continuar. Também é importante que você já tenha estudado o roteiro de text/html 2026-04-30T15:00:17+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:12-glmm-rcmdr&rev=1777561217&do=diff * 12-glmm_rcmdr * 12-glmm Modelos Mistos Generalizados (GLMM) Este roteiro é uma continuação do roteiro de 11-lmm (LMM), o qual deve ser feito e entendido bem antes de continuar. Também é importante que você já tenha estudado o roteiro de 10-glm (GLMs). Os modelos GLMM são uma extensão dessas duas abordagens reunidas. text/html 2026-04-30T15:00:17+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:12-glmm_rcmdr&rev=1777561217&do=diff * 12-glmm_rcmdr * 12-glmm Modelos Generalizados Mistos (GLMM) Este roteiro é uma continuação do roteiro de 11-lmm (LMM), o qual deve ser feito e entendido bem antes de continuar. Também é importante que você já tenha estudado o roteiro de 10-glm (GLMs). Os modelos GLMM são uma extensão dessas duas abordagens reunidas. text/html 2026-04-30T15:00:17+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:11-lmm&rev=1777561217&do=diff Modelos Lineares Mistos 11-lmm_rcmdr 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 incorporados na … text/html 2026-04-30T15:00:17+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:09-lm02&rev=1777561217&do=diff 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… text/html 2026-04-30T15:00:17+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:07b-anovar&rev=1777561217&do=diff * 07b-anovarcmdr * 07b-anovar Testes Clássicos Caso tenha feito o roteiro de testes clássicos frequentistas: regressão linear, passe direto para a sessão Análise de Variância 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=… text/html 2026-04-30T15:00:17+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:09-lm02b&rev=1777561217&do=diff Modelos Lineares Múltiplos III Interação entre preditoras e Colinearidade Neste terceiro e último roteiro sobre Modelos Lineares Múltiplos vamos trabalhar com conjuntos de dados com variáveis preditoras contínuas. Inicialmente, iremos avaliar uma importante premissa dos modelos associados a esse tipo de dado, aprendendo a identificar colinearidade entre variáveis, entendendo os efeitos sobre a seleção de modelos e interpretando os coeficientes do modelo selecionado. Depois, vamos utilizar um c… text/html 2026-04-30T15:00:17+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:08-lm_r&rev=1777561217&do=diff * 08-lm_rcmdr * 08-lm_r Modelos Lineares 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 tanto a variável preditora quanto a resposta são contínuas, enquanto uma análise de variância é utilizada quando a variável preditora é categórica. Os modelos lineares não têm essa limitação, podemos usar variáveis contínuas ou categóricas indistintamente.$$ y = {\alpha}… text/html 2026-04-30T15:00:17+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:08-lm_rcmdr&rev=1777561217&do=diff * 08-lm_rcmdr * 08-lm_r Modelos Lineares Simples I Modelos Lineares Os modelos lineares são uma generalização dos testes de hipótese clássicos mais simples. Uma regressão linear, por exemplo, só pode ser aplicada para dados em que tanto a variável preditora quanto a resposta são contínuas, enquanto uma análise de variância é utilizada quando a variável preditora é categórica. Os modelos lineares não têm essa limitação, podemos usar variáveis contínuas ou categóricas indistintamente.$$ y … text/html 2026-04-30T15:00:17+00:00 adalardo (adalardo@undisclosed.example.com) http://labtrop.ib.usp.br/doku.php?id=cursos:planeco:roteiro:10-glm&rev=1777561217&do=diff Modelos Lineares Generalizados GLM: Introdução Os modelos lineares generalizados (GLMs) são uma ampliação dos modelos lineares ordinários. Os GLM's são usados quando os resíduos (erro) do modelo apresentam distribuição diferente da normal (gaussiana). A natureza da variável resposta é uma boa indicação do tipo de distribuição de resíduos que iremos encontrar nos modelos. Por exemplos, variáveis de contagem são inteiras e apresentam os valores limitados no zero. Esse tipo de variável, em geral…