Nome do Projeto
Simulação Monte Carlo e inteligência computacional: uma abordagem para avaliar a eficiência de testes de comparação múltipla de médias em diferentes cenários
Ênfase
Pesquisa
Data inicial - Data final
01/04/2023 - 31/03/2027
Unidade de Origem
Coordenador Atual
Área CNPq
Ciências Exatas e da Terra
Resumo
O projeto proposto tem como objetivo comparar a eficiência de diferentes testes de comparação de médias convencionais e de algoritmos de inteligência artificial, em diferentes cenários experimentais, utilizando a técnica de simulação Monte Carlo. A comparação de médias é uma técnica estatística muito utilizada em experimentos científicos para avaliar se existem diferenças significativas entre as médias de dois ou mais tratamentos. Existem vários testes de médias disponíveis na literatura, como o teste de Tukey, Scheffé, t, Duncan, SNK, entre outros, que possuem diferentes graus de eficiência em diferentes cenários experimentais. O projeto irá identificar e selecionar diferentes delineamentos experimentais, como o Inteiramente Casualizados (DIC) e o Delineamento em Blocos Casualizados (DBC), que são os mais utilizados em experimentos agronômicos e em ciências ambientais, e definir duas variáveis quantitativas hipotéticas que representem as características dos experimentos aleatórios em questão. Será realizada uma revisão bibliográfica para identificar os principais delineamentos experimentais utilizados em estudos de comparação de médias. Em seguida, serão gerados dados simulados para cada uma das variáveis hipotéticas, utilizando a técnica de simulação Monte Carlo, e serão simulados diferentes cenários para obtenção de erro tipo I e erro tipo II, variando os níveis de significância e o tamanho do efeito. Serão realizados os testes de médias convencionais para os dados simulados e analisados os resultados para verificar a eficiência de cada método. Também serão utilizados algoritmos de inteligência artificial, como Redes Neurais Artificiais (RNAs), Árvores de Decisão e outros, para classificar as médias dos tratamentos e comparar com os resultados dos testes de comparação de médias convencionais. O projeto proposto tem relevância e contribuirá para o desenvolvimento de métodos mais precisos e eficientes para a comparação de médias em diferentes cenários experimentais, com potencial aplicação em diversas áreas do conhecimento.

Objetivo Geral

Caracterizar, avaliar e comparar diferentes Testes de Comparação de Médias por simulação Monte Carlo e Inteligência Computacional.

Justificativa

A comparação de médias é uma das técnicas estatísticas mais utilizadas em experimentos científicos, com o objetivo de avaliar se existem diferenças significativas entre as médias de dois ou mais tratamentos. Existem vários testes de médias disponíveis na literatura, como o teste de Tukey, Scheffé, t, Duncan, SNK, entre outros, que possuem diferentes graus de eficiência em diferentes cenários experimentais. Além disso, a utilização de algoritmos de inteligência artificial tem sido amplamente explorada em diversos campos do conhecimento, incluindo a estatística. As Redes Neurais Artificiais (RNAs), por exemplo, têm sido aplicadas em análises multivariadas e na classificação de dados, mostrando resultados promissores. Dessa forma, a proposta de um projeto de pesquisa que tenha como objetivo comparar diferentes testes de médias convencionais com a utilização de algoritmos de inteligência artificial para classificação de médias é relevante e oportuna, uma vez que pode contribuir para o desenvolvimento de métodos mais eficientes e precisos de comparação de médias em diferentes cenários experimentais. A simulação Monte Carlo é uma técnica muito utilizada na pesquisa científica para avaliar a eficiência de diferentes métodos estatísticos em diferentes cenários experimentais. Ao simular os dados de experimentos aleatórios, com diferentes níveis de variabilidade e diferentes tamanhos de efeito, é possível avaliar a eficiência dos testes de médias convencionais e dos algoritmos de inteligência artificial, em diferentes cenários de erro tipo I e erro tipo II. A escolha dos delineamentos Inteiramente Casualizados (DIC) e em Blocos Casualizados (DBC) como alvos da pesquisa é justificada pelo fato de serem dois dos delineamentos mais utilizados em experimentos agronômicos e em ciências ambientais, sendo que, a comparação de médias é uma técnica estatística muito utilizada nesses campos do conhecimento. Assim, o projeto proposto tem relevância e contribuirá para o desenvolvimento de métodos mais precisos e eficientes para a comparação de médias em diferentes cenários experimentais, com potencial aplicação em diversas áreas do conhecimento.

Metodologia

Identificação dos delineamentos experimentais:
Realizar uma revisão bibliográfica para identificar os principais delineamentos experimentais utilizados em estudos de comparação de médias. Selecionar os delineamentos Inteiramente Casualizados (DIC) e o Delineamento em Blocos Casualizados (DBC) como alvos da pesquisa.
Definição das variáveis quantitativas:
Definir duas variáveis quantitativas hipotéticas que representem as características dos experimentos aleatórios em questão. Cada variável deve possuir um número diferente de níveis e de repetições, com diferentes coeficientes de variação experimental.
Simulação Monte Carlo:
Gerar dados simulados para cada uma das variáveis hipotéticas, utilizando a técnica de simulação Monte Carlo. Utilizar as informações dos delineamentos experimentais selecionados para gerar os dados simulados. Simular diferentes cenários para obtenção de erro tipo I e erro tipo II, variando os níveis de significância e o tamanho do efeito.
Testes de médias convencionais:
Realizar os testes de médias convencionais (Tukey, Scheffé, t, Duncan, SNK e outros) para os dados simulados. Analisar os resultados dos testes de médias e compará-los para verificar a eficiência de cada método. Verificar se os resultados dos testes de médias estão de acordo com as hipóteses do experimento simulado.
Inteligência Computacional:
Utilizar algoritmos de inteligência artificial, como Redes Neurais Artificiais (RNAs), Árvores de Decisão e outros, para classificar as médias dos tratamentos. Treinar e validar os algoritmos utilizando os dados simulados. Comparar os resultados obtidos com os testes de médias convencionais para verificar a eficiência dos algoritmos de inteligência artificial.
Análise dos resultados:
Analisar os resultados dos testes de médias convencionais e dos algoritmos de inteligência artificial para verificar a eficiência de cada método em diferentes cenários de erro tipo I e erro tipo II. Comparar os resultados obtidos para os diferentes delineamentos experimentais (DIC e DBC) e para as diferentes variáveis simuladas. Verificar se os resultados obtidos estão de acordo com as hipóteses do experimento simulado.

Indicadores, Metas e Resultados

Indicadores
• Eficiência dos testes de médias convencionais: a partir da comparação dos resultados dos testes de médias convencionais, é possível avaliar a eficiência de cada um deles em diferentes cenários experimentais.
• Eficiência dos algoritmos de inteligência artificial: a partir da utilização de algoritmos de inteligência artificial para classificar as médias dos tratamentos, é possível avaliar a eficiência desses algoritmos em diferentes cenários experimentais.
• Erro Tipo I e Erro Tipo II: a partir da simulação Monte Carlo, é possível avaliar os erros Tipo I e Tipo II dos diferentes testes de médias convencionais e dos algoritmos de inteligência artificial, em diferentes cenários de variabilidade e tamanho de efeito.
• Delineamentos experimentais: é possível avaliar a eficiência dos testes de médias convencionais e dos algoritmos de inteligência artificial em diferentes delineamentos experimentais, como o Delineamento Inteiramente Casualizado (DIC) e o Delineamento em Blocos Casualizados (DBC).
• Potencial aplicação: é possível avaliar o potencial de aplicação dos resultados obtidos em diferentes áreas do conhecimento, como em experimentos agronômicos e em ciências ambientais, onde a comparação de médias é uma técnica estatística muito utilizada.
• Precisão dos métodos: a partir da comparação dos resultados dos diferentes testes de médias convencionais e dos algoritmos de inteligência artificial, é possível avaliar a precisão dos métodos de comparação de médias em diferentes cenários experimentais.
Metas do projeto
• Identificar e selecionar pelo menos três delineamentos experimentais distintos para realizar a simulação Monte Carlo, considerando diferentes números de repetições, tratamentos e efeitos de tratamentos, para avaliar a eficiência dos testes de comparação de médias em diferentes cenários.
• Gerar dados simulados via simulação Monte Carlo para as variáveis quantitativas hipotéticas, considerando diferentes cenários de erro tipo I e erro tipo II.
• Validar os dados simulados gerados verificando se correspondem às características dos experimentos aleatórios definidos nos delineamentos selecionados, utilizando o Erro Tipo I e o Erro Tipo II.
• Utilizar algoritmos de inteligência artificial, como Redes Neurais Artificiais (RNAs) ou Árvores de Decisão, para classificar as médias dos tratamentos e comparar com os resultados dos testes de comparação de médias convencionais.
• Comparar a eficiência dos diferentes testes de comparação de médias selecionados para cada um dos delineamentos experimentais, utilizando medidas de desempenho, como acurácia, precisão, sensibilidade, especificidade e área sob a curva ROC.
• Avaliar a robustez dos resultados obtidos em relação às suposições dos modelos estatísticos utilizados, como normalidade, homogeneidade de variâncias e independência dos dados.
• Elaborar um relatório final com as principais conclusões e recomendações do projeto, incluindo sugestões para aprimorar a eficiência dos testes de comparação de médias em diferentes cenários experimentais e possíveis aplicações em áreas de pesquisa específicas, como ciências agrárias e ambientais.
• Publicar os resultados do projeto em periódicos científicos relevantes e apresentá-los em eventos da área, contribuindo para a disseminação do conhecimento científico e aprimoramento das técnicas estatísticas utilizadas em experimentos científicos.
Os possíveis resultados do projeto são:
• Identificação dos delineamentos experimentais mais adequados para a comparação de médias em diferentes cenários de erro tipo I e erro tipo II.
• Geração de dados simulados que representam diferentes experimentos aleatórios em diferentes cenários de erro tipo I e erro tipo II.
• Validação dos dados simulados, verificando se correspondem às características dos experimentos aleatórios definidos nos delineamentos selecionados.
• Comparação da eficiência dos diferentes testes de médias convencionais selecionados para cada um dos delineamentos experimentais.
• Avaliação da eficiência dos algoritmos de inteligência artificial, como Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Árvores de Decisão, na classificação de médias em diferentes cenários de erro tipo I e erro tipo II.
• Identificação de métodos mais precisos e eficientes para a comparação de médias em diferentes cenários experimentais.
• Contribuição para o desenvolvimento de métodos mais eficientes e precisos de comparação de médias em diferentes cenários experimentais, com potencial aplicação em diversas áreas do conhecimento.

Equipe do Projeto

NomeCH SemanalData inicialData final
ALEXANDER JOSE DE SENA
CAMILA DE MORAES RAMSON
FABIO MEDEIROS FERREIRA
GISELDA MARIA PEREIRA8
MAICON NARDINO
WILLIAN SILVA BARROS12

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