Estude no ITAP

Curso Superior

Capacitação Profissional

Pós-Graduação Lato Sensu

INTRODUÇÃO A ESTATÍSTICA NÃO PARAMÉTRICA NO R

O software R é versátil, aplicável em simples avaliações matemáticas e em análises experimentais complexas. Na análise de resultados experimentais, o software R permite diversos tipos de avalições, dentre eles, as avaliações estatísticas não paramétricas, ou seja, aquelas em que a interpretação estatística é uma função de uma amostra que não tem dependência de parâmetros logo, não depende da população. Na experimentação, diversas situações resultam em dados que não seguem a distribuição normal, sendo as análises não paramétricas uma alternativa para a interpretação destes resultados.

No curso, os cursistas aprenderão a realizar análises não paramétricas usando a ferramenta R e, ao final do curso, serão capazes realizar e interpretar o resultado da análise estatística obtidos com auxílio do software R, além de utilizar diferentes formas de organizar e apresentar os resultados obtidos a partir do output do programa.

O curso será oferecido no formato híbrido, com atividades presenciais e a distância. Nas aulas presenciais serão fornecidos ao cursista dados e material de suporte para o estudo além de noções básicas para trabalhar no software. No AVA do ITAP, ambiente virtual de aprendizado, o cursista terá acesso a material para fundamentação teórica do curso.

Durante o período de atividades a distância, o cursista será orientado e acompanhado pelo professor nos seus estudos. Para facilitar o processo de orientação dos estudos, serão realizados encontros virtuais síncronos (em tempo real) e testes para verificação do entendimento.

Carga horária: 16 Horas

Próxima turma: Segundo semestre de 2024

Período de inscrição:

Objetivos

Fornecer subsídio para a avaliação experimental sob a óptica da estatística não-paramétrica, utilizando o R.

Ao final do curso, o cursista deverá estar apto a reconhecer situações onde são recomendáveis aplicação de estatística não paramétrica; realizar e interpretar a análise estatística com auxílio do software R; identificar e organizar resultados a partir do output do programa.

Público-Alvo

Estudantes de Graduação a partir do 3º período; Profissionais que trabalham com dados; Professores; Estudante pós-graduação.

Conteúdo

Básico:

  • Ensaios experimentais e coleta;
  • Princípios da estatística experimental;
  • Princípios da estatística paramétrica;
  • Estatística não-paramétrica;

Específico:

  • Testes de aderência;
  • Testes de comparação entre dois tratamentos;
  • Comparações múltiplas;
  • Testes de concordância e correlação;

Avançado:

  • Organização e apresentação de resultados;
  • Construção de gráficos e tabelas;
  • Interpretação de resultados e conclusões.
Equipe

Professora Drª. Margareth E. Botelho

Graduação em Zootecnia, UFV(2014); Mestrado em Genética e Melhoramento, UFV(2016); Doutorado em Zootecnia, UFV(2020)

Metodologia

Serão disponibilizados materiais para leitura, áudio aulas, vídeo-aulas, estudos dirigidos, fóruns e tarefas, que serão realizadas online, no AVA (Ambiente Virtual de Aprendizado) do ITAP. Todas estas atividades totalizarão 8 horas, com atividades síncronas e assíncronas e participação do professor. Durante esta etapa, além do aprendizado com as técnicas do curso pretende-se que o cursista familiarize-se com técnicas do aprendizado em AVAs.  Para tanto, o cursista necessário de um computador com acesso à internet.

O curso também será oferecido na versão presencial, com carga horaria de 8 horas, realizadas no ITAP de teórica/prática.

Certificação

Para o recebimento do Cerificado será exigido a aprovação no curso. Para aprovação no curso, o cursista deverá ter nota igual ou superior a 60% e participar de, no mínimo, 75% da carga horaria das atividades presenciais.

Outras Informações relevantes

O cursista deverá portar computador pessoal ou dispositivo de armazenamento externo com, no mínimo 16 GB.

O curso tem como pré-requisito conhecimento básico em estatística e princípios de uso da linguagem R que podem ser obtidos nos cursos Introdução ao R e Introdução a estatística experimental no R.

  • 15 vagas.

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