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Estatística experimental

Estatística experimental

Neste curso você vai aprender à analisar seu experimento do absoluto zero e gerar resultados incríveis através dos softwares R e RBio

Facilidades e Vantagens em estudar com a gente

Este é um curso completo para quem deseja aprender estatística experimental do absoluto zero. Neste curso aprenderemos desde as análises básicas como estatística descritiva, teste de normalidade e homogeneidade, remoção de outliers, até analises mais complexas como análise de variância, teste de comparação de médias e introdução aos modelos de regressão. Durante o curso será abordado todos os tipos de delineamentos (DIC, DBC e DQL) e os principais arranjos experimentais tais como fatorial duplo, triplo e quadruplo, parcela subdividida, parcela subsubdividida, blocos aumentados, entre outros. Ainda aprenderemos como analisar experimentos com parcelas perdidas e experimentos com medidas repetidas.

PREÇO EXCLUSIVO POR TEMPO LIMITADO
Valor do curso R$ 360,00
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ou em até 10x no cartão sem juros

VOCÊ TERÁ ACESSO ÀS AULAS EM NOSSA SALA DE AULA VIRTUAL, 24 HORAS POR DIA. EM NOSSAS AULAS, VOCÊ APRENDE NO SEU RITMO, E QUALQUER DÚVIDA QUE VENHA A TER, PODERÁ ENVIAR MENSAGEM PARA O PROFESSOR COM SUA QUESTÃO, QUE EM ATÉ 24 HORAS SERÁ RESPONDIDA.
COMO ALUNO, VOCÊ TERÁ ACESSO A DOWNLOADS EXCLUSIVOS DE MANUAIS, E-BOOKS E PLANILHAS DE ATIVIDADES, EXERCITANDO AS FERRAMENTAS E TÉCNICAS ADQUIRIDAS NO CURSO.

Conteúdo

Módulo 1 – Planejamento e análise estatística de experimentos
Aula 1 – Divulgação
Aula 2 –
Instalação dos softwares R e RBio
Aula 3 –
Estatística descritiva
Aula 4 –
Delineamento inteiramente casualizado (DIC)
Aula 5 –
Delineamento de blocos ao acaso (DBC)
Aula 6 –
Correlação
Aula 7 –
Regressão
Aula 8 
Esquemas experimentais: fatorial e parcelas subdivididas
Aula 9 
ANOVA desbalanceada e análise conjunta

Módulo 2 – Introdução ao software R
Aula 1 – Introdução
Aula 2 – Instalação do R
Aula 3 – Pacotes, help, criação de scripts e símbolos no R
Aula 4 – Criação de objetos no R – parte 1
Aula 5 – Criação de objetos no R – parte 2
Aula 6 – Indexação no R
Aula 7 – Funções básicas do R
Aula 8 – Manipulação de dados no R
Aula 9 – Introdução à gráficos no R – parte 1
Aula 10 – Introdução à gráficos no R – parte 2
Aula 11 – Estatística descritiva no R
Aula 12 – ANOVA e regressão linear no R

Módulo 3 – Estatística experimental no software R – módulo 1
Aula 1 – Introdução
Aula 2 –
Estatística descritiva
Aula 3 –
Teste de homogeneidade e normalidade de variância e remoção de outlier
Aula 4 –
Delineamento inteiramente casualizado (DIC)
Aula 5 –
Delineamento de blocos ao acaso (DBC)
Aula 6 –
Delineamento em quadrado latino (DQL)
Aula 7 –
Arranjo fatorial
Aula 8 –
Experimento hierárquico
Aula 9 –
Parcelas subdivididas
Aula 10 –
Regressão linear
Aula 11 –
Regressão múltipla e seleção de modelos
Aula 12 –
Teste de comparação de médias

Módulo 4 – Estatística experimental no software R – módulo 2
Aula 1 – Introdução
Aula 2 –
DBC com informação dentro de parcelas
Aula 3 –
Fatorial triplo em DIC
Aula 4 –
Fatorial triplo em DBC
Aula 5 –
Fatorial quadruplo em DIC
Aula 6 –
Fatorial quadruplo em DBC
Aula 7 –
Fatorial duplo com 1 testemunha adicional
Aula 8 –
Fatorial duplo com k testemunhas adicionais
Aula 9 –
Fatorial triplo com 1 testemunha adicional em DIC
Aula 10 –
Fatorial triplo com 1 testemunha adicional em DBC
Aula 11 –
Experimento em DIC com parcelas subsubdivididas
Aula 12 –
Experimento em DBC com parcelas subsubdivididas

Módulo 5 – Estatística experimental no software R – módulo 3
Aula 1 – Introdução
Aula 2 – ANOVA desbalanceada (DIC)
Aula 3 – ANOVA desbalanceada (DBC)
Aula 4 – ANOVA desbalanceada (DQL)
Aula 5 – ANOVA desbalanceada com covariável (DIC)
Aula 6 – ANOVA desbalanceada com covariável (DBC)
Aula 7 – ANOVA desbalanceada em blocos aumentados
Aula 8 – ANOVA desbalanceada com dois fatores (DIC)
Aula 9 – ANOVA desbalanceada com dois fatores (DBC)
Aula 10 – ANOVA desbalanceada com dois fatores (DQL)
Aula 11 – ANOVA desbalanceada em parcela subdividida (DIC)
Aula 12 – ANOVA desbalanceada em parcela subdividida (DBC)

Módulo 6 – Estatística experimental no software R – módulo 4
Aula 1 – Introdução
Aula 2 – Simulação de dados de experimentos com medidas repetidas
Aula 3 – Análise exploratória dos dados simulados
Aula 4 – Rodando modelos mistos para medidas repetidas com estrutura de variância e covariância correlacionadas – parte 1
Aula 5 – Rodando modelos mistos para medidas repetidas com estrutura de variância e covariância correlacionadas – parte 2
Aula 6 – Rodando modelos mistos para medidas repetidas com estrutura de variância e covariância correlacionadas – parte 3
Aula 7 – Estimativa de parâmetros
Aula 8 – Simulação e análise exploratória de dados de experimentos com medidas repetidas com dois fatores
Aula 9 – Rodando modelos mistos para medidas repetidas com estrutura de variância e covariância não correlacionadas – parte 1
Aula 10 – Rodando modelos mistos para medidas repetidas com estrutura de variância e covariância não correlacionadas – parte 2
Aula 11 – Teste de comparações múltiplas para modelos mistos
Aula 12 – Predição de valores para modelos com medidas repetidas
Aula 13 – Geração de gráficos dos valores preditos

Conheça mais o professor

Leonardo de Azevedo Peixoto

Diretor da EAC

Leonardo é engenheiro agrônomo pela Universidade Federal do Espirito Santo, com mestrado e doutorado na área de genética e melhoramento pela Universidade Federal de Viçosa. Possui experiência internacional na Iowa State University aplicando técnicas avançadas de programação em R. Tem experiência de mais de 10 anos utilizando o software R para análises estatísticas nas mais variadas áreas tais como estatística experimental, análise multivariada, inteligência artificial, modelos mistos e seleção genômica.

SATISFAÇÃO GARANTIDA OU SEU DINHEIRO DE VOLTA!

Garantia 7 Dias

Se por qualquer motivo você não se adequar com o método/curso, você pode solicitar o seu reembolso. Eu faço isso pois o curso é muito completo, confio no método, e tenho muito respeito pelos meus clientes e alunos, tenho certeza que você vai aprender muito, como nunca aprendeu antes em outro curso.

PERGUNTAS FREQUENTES!

1 – Por quanto tempo o conteúdo do curso ficará disponível?
Você poderá acessar o conteúdo do curso sempre que quiser por 2 anos.

2 – Pode baixar as aulas?
Não, as aulas são protegidas para evitar fraudes e pirataria.

3 – Qual sistema operacional eu preciso utilizar?
O software R pode ser utilizado nos sistemas operacionais Windows, ubuntu e IOS. No entanto, o software RBio só funciona em Windows.

4 – Eu terei acesso a todos os scripts utilizados no curso?
Sim. Todo material utilizado durante o curso será disponibilizado para o estudante.

5 – Se eu tiver dúvidas em relação a algum procedimento no curso, eu tenho algum tipo de suporte?
Sim. Você poderá nos acessar via whatsApp ou via e-mail (contatoeac1@gmail.com). Se não conseguirmos solucionar sua dúvida por meio destes veículos de comunicação, nós marcaremos uma videoconferência para solucionar o problema.


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