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CMQ
Centro de Métodos Quantitativos


USP ESALQ
Depto. de Ciências Florestais
ESALQ
UNIVERSIDADE de SÃO PAULO
Av. Pádua Dias, 11
Caixa Postal 09
13418-900 - Piracicaba - SP
BRASIL
biometria:r-tutor:00-inicio

Uso da Linguagem R para Análise de Dados em Ecologia

"Uma das coisas mais importantes que você pode fazer é dedicar um tempo para aprender uma liguagem de programação de verdade. Aprender a programar é como aprender outro idioma: exige tempo e treinamento, e não há resultados práticos imediatos. Mas se você supera essa primeira subida íngreme da curva de aprendizado, os ganhos como cientista são enormes. Programar não vai apenas livrar você da camisa de força dos pacotes estatísticos, mas também irá aguçar suas habilidades analíticas e ampliar os horizontes de modelagem ecológica e estatística."

Tradução um tanto livre de Gotelli & Ellison, 2004. A Primer of Ecological Statistics. Sunderland, Sinauer.

"A chave para entender o R é que trata-se de uma linguagem. Uma linguagem para manipular objetos"
" A pergunta certa sobre uma análise em R não é se é possível fazê-la, e sim como fazê-la."
"Tudo que ensinas a uma criança, impede-a de descobrir"

Jean Piaget

Objetivos

  1. Demonstrar o potencial de uso da linguagem R para análises estatísticas em projetos de pesquisa em ecologia.
  2. Propiciar aos alunos o entendimento do funcionamento do ambiente de trabalho do R e de sua filosofia de análise de dados.
  3. Tornar os alunos proficientes em algumas ferramentas básicas de análise estatístico com a linguagem R.

Instrutores

  • Paulo Inácio de Knegt López de Prado – Depto. de Ecologia - Instituto de Biociências - USP (São Paulo)
  • João Luís Ferreira Batista – Centro de Métodos Quantitativos – Depto. de Ciências Florestais - E.S.A. “Luiz de Queiroz” - USP (Piracicaba)
  • Alexandre Adalardo de Oliveira – Depto. de Ecologia - Instituto de Biociências - USP (São Paulo)
  • Rodrigo Augusto Santinelo Pereira – Depto. de Biologia - FFCLRP - USP (Ribeirão Preto)

Programa

  • 1. Introdução: histórico e filosofia de trabalho do R, breve histórico da linguagem S e do R, exemplo de uma sessão de trabalho no R.
  • 4. Leitura e Manipulação de Dados: tipos de variáveis e de estrutura dos dados, entrada e importação de dados, transformações de dados, operações vetoriais e matriciais, indexação.
  • 6. Modelos Lineares: lógica geral em R, regressão linear, análise de variância, verificação das pressuposições dos modelos lineares.

Arquivos de Dados

Disciplina Maio de 2008

Programa e orientações preparatórias: Informações importantes para os alunos da disciplina BIE5782 - Uso da linguagem R para análise de dados em ecologia. Leia atentamente e faça as atividades indicadas antes do início das aulas.

biometria/r-tutor/00-inicio.txt · Última modificação: 2015/08/10 20:48 (edição externa)