Pois é Walmes, quais as chances de uma reedição deste curso na UFPR?? Por favor, nos avise.
Abs RS ___________________________________________________ *Rodrigo Sant'Ana* -- Mestre em Ciência e Tecnologia Ambiental - MCTA/UNIVALI Graduado em Oceanografia - CTTMar/UNIVALI Universidade do Vale do Itajaí - UNIVALI -- Em 16 de maio de 2014 23:47, André Figueiras Rutz <[email protected]>escreveu: > Quando houver reediçao na UFPR por favor nos avise Walmes. E uma > oportunidade imperdível. Parabéns! > > André Rutz > Em 16/05/2014 13:24, "walmes ." <[email protected]> escreveu: > >> Saudações listeiros, >> >> Venho por meio deste divulgar um Curso que vou oferecer em agosto durante >> um evento em Manaus (detalhes abaixo). Muitos dessa lista desenvolvem >> trabalhos com tópicos abordados no curso e por isso estou divulgando. Os >> que puderem participar, será um prazer em tê-los. >> >> **Evento** >> Conferencia Internacional da Amazônia em Estatística Experimental e >> Análise de Risco, http://stat_am.cpaa.embrapa.br/. >> >> **Curso** >> Walmes M. Zeviani >> *Modelagem estatística com aplicações na análise de experimentos* >> >> Resumo >> >> *Na análise de experimentos não raramente ocorrem situações que se >> afastam dos métodos tradicionais de análise. Por exemplo, respostas >> métricas discretas (e.g. contagens, proporções), limitadas (e.g. ao >> intervalo unitário) e categóricas (e.g. notas em escala) em geral não se >> aderem aos pressupostos dos modelos tradicionais de análise de variância, >> algumas vezes nem mesmo mediante transformação. Além disso, delineamentos >> experimentais complexos, como em vários locais/safras ou com medidas ao >> longo do tempo ou no perfil do solo são cada vez mais comuns, bem como >> experimentos onde houve perda de observações ou com tratamentos adicionais. >> Até mesmo em casos simples, os resultados podem ser melhor representados se >> modelos mais interpretáveis forem considerados, como por exemplo, modelos >> de regressão não linear. O objetivo do curso é explorar, por meio de >> experimentos reais, aplicações de modelagem estatística para as situações >> mencionadas. As aplicações contemplam respostas não gaussianas, modelos não >> lineares e modelos de efeitos mistos, além da exposição de métodos >> computacionais para inferência baseada na verossimilhança. Nesse sentido, o >> foco principal é a especificação, ajuste e interpretação modelos >> desenvolvidos para cada caso. Conhecimento em inferência estatística e >> planejamento de experimentos são os pré-requisitos para um bom >> aproveitamento. Os estudos de caso serão feitos com aplicativo R para >> computação estatística.* >> Tópicos-chave >> 1) modelos para análise de respostas não gaussianas; >> 2) modelos de regressão não linear; >> 3) modelos mistos e para medidas repetidas; >> 4) métodos computacionais para inferência baseada em verossimilhança; >> >> Grato. >> Walmes. >> >> ========================================================================== >> Walmes Marques Zeviani >> LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) >> Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná >> fone: (+55) 41 3361 3573 >> skype: walmeszeviani >> homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes >> linux user number: 531218 >> ========================================================================== >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> [email protected] >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >> código mínimo reproduzível. >> > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. >
_______________________________________________ R-br mailing list [email protected] https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
