Nome da Atividade
Análise de dados biologicos: Modelos lineares, generalizados e mistos
CÓDIGO
09050074
Carga Horária
51 horas
Tipo de Atividade
DISCIPLINA
Periodicidade
Semestral
Modalidade
PRESENCIAL
Unidade responsável
CARGA HORÁRIA TEÓRICA
1
CARGA HORÁRIA PRÁTICA
2
CRÉDITOS
3
FREQUÊNCIA APROVAÇÃO
75%

Ementa

Esta disciplina pretende fazer uma introdução à aplicação de modelos lineares, generalizado e mistos para estudos de biologia animal. A disciplina tem um caráter teórico-prático com uma grande ênfase na parte instrumental necessária para construção deste tipo de modelos e a aplicação em estudos biológicos. A disciplina esta dividia em dois módulos. O primeiro modulo é um modulo introdutório que tem como objetivo explorar as generalidades sobre desenho amostral em estudos de comunidades animais, as limitações e problemáticas nos testes de hipóteses biológicas e na construção de modelos estadísticos com dados biológicos. O segundo módulo tem caráter instrumental e pretende fornecer aos alunos as bases teóricas, as caraterísticas e aplicações dos principais modelos, lineares, generalizados e mistos usados em estudos de biologia animal. Da mesma forma neste modulo serão introduzidas as principais ferramentas estatísticas e computacionais para processamento e análises de dados fazendo ênfase na aplicação a estudos reais ou dos próprios alunos.

Objetivos

Objetivo Geral:

Não há

Conteúdo Programático

Hipóteses, perguntas e método científico
Amostragem de dados biológicos
Tratamento e organização de dados
Principios operacionais da plataforma R
Princípios de modelos lineares
Bases estadísticas e limitações de modelos clássicos
Aplicações e exercicios do modelos lineares
Tipos de dados, distribuição do erro e modelos generalizados
Aplicações e exercicios do modelos generalizados
Tipos de variáveis, heterogeneidade amostral e modelos mistos
Aplicações e exercicios do modelos mistos

Bibliografia

Bibliografia Básica:

  • Bolker B. 2007. Ecological Models and Data in R. Princeton University Press. 430p
  • Crawley M. 2007. The R book. John Wiley & Sons Ltd. 942p
  • Logan M. 2010. Biostatistical Design and Analysis Using R, A Practical Guide. Willey-Blackwell. 546p.
  • Zuur A.K., Ieno E. & G.M. Smith. 2007. Analysing Ecological Data. Springer. 672p
  • Zuur A.K., Ieno E. & G.M. Smith. 2009. Mixed Effects Models and Extensions in Ecology with R. Springer. 672p
  • Anderson C., Jay Verkuilen, Timothy R. Johnson 2012 Applied Generalized Linear Mixed Models: Continuous and Discrete Data

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