1) O documento apresenta conceitos básicos de inferência estatística, incluindo distribuições de frequências, teste de hipóteses, intervalo de confiança e testes para uma ou mais médias.
2) São descritos testes estatísticos como z, t e qui-quadrado para análise de uma ou duas médias e proporções.
3) São explicadas condições e pressupostos para a aplicação correta desses testes e como interpretá-los.
Este documento discute conceitos e métodos de análise de regressão linear. Ele explica o que é regressão simples e múltipla, como interpretar os coeficientes de regressão, e métodos para selecionar variáveis preditoras, como entrada forçada, hierárquica e passo a passo. Também aborda diagnósticos para identificar valores atípicos e casos influentes e a importância de validar se um modelo pode ser generalizado.
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2017, UFABC
Apresentação disponível em: https://youtu.be/cQ8ZfzL3SfI
Bases de dados disponíveis em:https://app.box.com/s/4yl70hj73c9mqyh1jb0l8skics4xf8i1
1) O documento apresenta os conceitos e métodos de regressão linear, incluindo estimação de parâmetros, avaliação do ajuste do modelo e interpretação dos resultados.
2) A regressão linear é usada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes através de uma equação linear.
3) A qualidade de ajuste do modelo é avaliada por meio da análise da variância, que parte a soma dos quadrados total em parte explicada pelo modelo e parte residual.
[1] O documento discute conceitos estatísticos como distribuição amostral, teorema do limite central e intervalos de confiança. [2] É explicado que as médias de amostras aleatórias de uma população se aproximam de uma distribuição normal e que o erro padrão da média pode estimar a precisão da média amostral. [3] O documento mostra como calcular intervalos de confiança para estimar faixas nos quais a média populacional verdadeira provavelmente se encontra.
Aula 1 introdução à tecnologia de alimentosAlvaro Galdos
O documento apresenta uma introdução sobre tecnologia de alimentos, definindo o que é alimento e discutindo os principais nutrientes do organismo humano. Também aborda os objetivos e operações básicas da tecnologia de alimentos, incluindo processos físicos, químicos e biológicos como moagem, emulsificação, adição de aditivos e ação de microrganismos.
O documento discute formas gráficas de apresentação de dados estatísticos, incluindo histogramas, diagramas de pontos, gráficos de barras, polígonos de frequência acumulada e pictogramas. Ele fornece exemplos e instruções sobre como construir cada tipo de gráfico.
Este documento explica como construir um histograma para analisar a frequência de eventos, como a altura de pessoas. Ele descreve os passos de coletar dados, calcular parâmetros como amplitude, número de classes e intervalo de classes, e então construir o histograma plotando as frequências observadas em cada classe.
1) O documento apresenta conceitos básicos de inferência estatística, incluindo distribuições de frequências, teste de hipóteses, intervalo de confiança e testes para uma ou mais médias.
2) São descritos testes estatísticos como z, t e qui-quadrado para análise de uma ou duas médias e proporções.
3) São explicadas condições e pressupostos para a aplicação correta desses testes e como interpretá-los.
Este documento discute conceitos e métodos de análise de regressão linear. Ele explica o que é regressão simples e múltipla, como interpretar os coeficientes de regressão, e métodos para selecionar variáveis preditoras, como entrada forçada, hierárquica e passo a passo. Também aborda diagnósticos para identificar valores atípicos e casos influentes e a importância de validar se um modelo pode ser generalizado.
Aula de Métodos e Técnicas de Análise da Informação para Planejamento, julho de 2017, UFABC
Apresentação disponível em: https://youtu.be/cQ8ZfzL3SfI
Bases de dados disponíveis em:https://app.box.com/s/4yl70hj73c9mqyh1jb0l8skics4xf8i1
1) O documento apresenta os conceitos e métodos de regressão linear, incluindo estimação de parâmetros, avaliação do ajuste do modelo e interpretação dos resultados.
2) A regressão linear é usada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes através de uma equação linear.
3) A qualidade de ajuste do modelo é avaliada por meio da análise da variância, que parte a soma dos quadrados total em parte explicada pelo modelo e parte residual.
[1] O documento discute conceitos estatísticos como distribuição amostral, teorema do limite central e intervalos de confiança. [2] É explicado que as médias de amostras aleatórias de uma população se aproximam de uma distribuição normal e que o erro padrão da média pode estimar a precisão da média amostral. [3] O documento mostra como calcular intervalos de confiança para estimar faixas nos quais a média populacional verdadeira provavelmente se encontra.
Aula 1 introdução à tecnologia de alimentosAlvaro Galdos
O documento apresenta uma introdução sobre tecnologia de alimentos, definindo o que é alimento e discutindo os principais nutrientes do organismo humano. Também aborda os objetivos e operações básicas da tecnologia de alimentos, incluindo processos físicos, químicos e biológicos como moagem, emulsificação, adição de aditivos e ação de microrganismos.
O documento discute formas gráficas de apresentação de dados estatísticos, incluindo histogramas, diagramas de pontos, gráficos de barras, polígonos de frequência acumulada e pictogramas. Ele fornece exemplos e instruções sobre como construir cada tipo de gráfico.
Este documento explica como construir um histograma para analisar a frequência de eventos, como a altura de pessoas. Ele descreve os passos de coletar dados, calcular parâmetros como amplitude, número de classes e intervalo de classes, e então construir o histograma plotando as frequências observadas em cada classe.
O documento fornece uma introdução às noções básicas de bioestatística. Apresenta definições de estatística e bioestatística, histórico da estatística, variáveis estatísticas e medidas de tendência central como média, mediana e moda. Também aborda distribuição de frequência, elementos de uma distribuição de frequência e medidas de posição e dispersão de dados.
Apresentação final defesa mestrado thiago f castroThiago Castro
O documento descreve a banca examinadora e o resumo de uma dissertação sobre reflexões sobre a prática de supervisão no Programa de Valorização do Profissional da Atenção Básica (PROVAB) e no Programa Mais Médicos.
Este documento apresenta uma aula introdutória sobre estatística ministrada pelo professor João Alessandro em julho de 2012, abordando a definição do tema e suas principais características.
O documento descreve medidas de tendência central em estatística, incluindo média, mediana e moda. Explica como calcular cada uma delas para conjuntos de dados agrupados e não agrupados, com exemplos.
A distribuição de frequências é um agrupamento de dados em classes, de tal forma que contabilizamos o número de ocorrências em cada classe. O número de ocorrências de uma determinada classe recebe o nome de frequência absoluta. O objetivo é apresentar os dados de uma maneira mais concisa e que nos permita extrair informação sobre seu comportamento. A seguir, apresentamos algumas definições necessárias à construção da distribuição de frequências.
O documento discute métodos de amostragem e cálculo do tamanho da amostra. Apresenta definições de população e amostra, métodos de amostragem probabilísticos e não-probabilísticos, e fórmulas para estimar o tamanho da amostra para estimativa de média, prevalência e detecção de doença.
O documento discute os conceitos de demanda e oferta no mercado, definindo demanda como a quantidade disposta a ser comprada a diferentes preços e oferta como a quantidade disposta a ser vendida. Ele explica como o equilíbrio de preço e quantidade ocorre no ponto em que demanda e oferta são iguais, podendo haver excedente ou escassez em outros pontos. Fatores como renda, preços de substitutos e custos influenciam as curvas de demanda e oferta.
Este documento discute conceitos fundamentais de amostragem estatística, como população, amostra, censo, amostragem probabilística e não probabilística. Explica que uma amostra envolve estudar uma parcela da população, diferente de um censo que requer examinar todos os itens, e como calcular o tamanho adequado da amostra para estimar parâmetros populacionais com certo nível de confiança.
O documento resume os principais pontos da legislação brasileira sobre rotulagem de alimentos, incluindo informações gerais, nutricionais, de advertência e sobre transgênicos. A rotulagem tem o objetivo de proteger a saúde do consumidor e permitir escolhas alimentares informadas. A ANVISA estabelece os padrões para as informações obrigatórias nos rótulos de acordo com resoluções técnicas.
Estatística paramétrica vs estatística não paramétrica:
- Paramétrica requer distribuição normal dos dados; não paramétrica não requer
- Testes paramétricos mais robustos que não paramétricos
- Pode-se transformar dados em distribuição normal
Estatística paramétrica:
- Utiliza média como medida central
- Exemplos: correlação de Pearson, teste t, ANOVA
Estatística não paramétrica:
- Utiliza mediana como medida central
- Exemplos
O documento descreve conceitos básicos de amostragem estatística, incluindo a diferença entre população e amostra, técnicas de amostragem probabilística e não probabilística, e fórmulas para calcular o tamanho adequado da amostra com base no tamanho da população e no erro amostral tolerável.
1) O documento discute o conceito de inferência estatística e como ela pode ser usada para estimar parâmetros populacionais a partir de amostras.
2) A média é apresentada como um modelo estatístico comum e como sua precisão pode ser medida pelo desvio padrão.
3) A correlação é introduzida como uma medida do relacionamento linear entre variáveis e como ela pode ser representada graficamente através de diagramas de dispersão.
O documento discute medidas estatísticas de dispersão como variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Apresenta fórmulas para calcular essas medidas e exemplos numéricos de seu cálculo. Explica como essas medidas podem ser usadas para comparar conjuntos de dados e tomar decisões com base na variabilidade dos valores em relação à média.
1) O documento discute modelagem variográfica e geoestatística, que quantifica a autocorrelação espacial entre pontos de amostragem e como isso pode ser usado para estimar valores em pontos não amostrados.
2) A geoestatística se baseia na hipótese de que pontos mais próximos estão mais relacionados do que pontos distantes, e o variograma descreve matematicamente essa relação entre variância e distância.
3) A krigagem usa a autocorrelação espacial representada no variograma para estim
O documento discute conceitos relacionados à demanda. A demanda significa a quantidade de um bem ou serviço que os consumidores desejam adquirir por um preço definido. A demanda pode ser interpretada como procura, mas não necessariamente como consumo, uma vez que é possível querer e não consumir um bem ou serviço. O documento também fornece definições de termos relacionados como previsão de mercado, potencial de mercado, demanda da empresa, entre outros.
1) O documento introduz os conceitos básicos da regressão linear, incluindo notação, variáveis dependentes e independentes.
2) A regressão linear é usada para prever uma variável dependente com base em outra variável independente, enquanto a regressão múltipla usa vários preditores.
3) O documento fornece um exemplo sobre fatores que afetam o número de cartões de crédito usados por famílias.
Este documento discute a rotulagem nutricional de alimentos. Apresenta as normas e legislação europeia e portuguesa sobre rotulagem, incluindo menções obrigatórias nos rótulos. Também explica como a rotulagem nutricional permite aos consumidores fazerem escolhas alimentares informadas e saudáveis.
O documento discute nutracêuticos e alimentos funcionais, definindo-os como compostos bioativos que fornecem benefícios à saúde além da nutrição. Aborda exemplos como fitosteróis e ácidos graxos ômega-3, classificação, legislação e potenciais alegações de propriedades funcionais permitidas para alguns nutrientes.
As forças de oferta e demanda dos mercados (técnico)Luciano Pires
Este documento discute os conceitos de oferta, demanda e equilíbrio de mercado. Apresenta as leis da oferta e demanda e explica como os preços são determinados pelo encontro dessas forças no mercado. Fatores como preços, renda, preços de substitutos e complementares influenciam a curva de demanda, enquanto preços de insumos e tecnologia afetam a curva de oferta.
[1] O documento introduz conceitos básicos de inferência estatística, incluindo medidas de tendência central, medidas de variabilidade, distribuições de frequência e probabilidade. [2] É apresentado o software SPSS para aplicar esses conceitos em análises estatísticas de dados. [3] O documento fornece uma visão geral desses importantes conceitos estatísticos e como eles podem ser aplicados na prática usando softwares como o SPSS.
1) O documento discute correlação linear e o coeficiente de correlação de Pearson (r), que mede a intensidade da associação entre duas variáveis quantitativas.
2) r pode variar de -1 a +1, sendo valores negativos indicam correlação inversa e positivos correlação direta. Valores próximos a zero indicam fraca correlação.
3) O documento também apresenta o coeficiente de determinação (r2) e discute pressupostos e limitações do uso de r para avaliar correlação.
O documento descreve os princípios básicos do delineamento fatorial de tratamentos, incluindo sua utilização em qualquer delineamento experimental, desdobramento da variação total de acordo com o delineamento, e divisão do efeito dos tratamentos em efeitos principais e interações.
O documento fornece uma introdução às noções básicas de bioestatística. Apresenta definições de estatística e bioestatística, histórico da estatística, variáveis estatísticas e medidas de tendência central como média, mediana e moda. Também aborda distribuição de frequência, elementos de uma distribuição de frequência e medidas de posição e dispersão de dados.
Apresentação final defesa mestrado thiago f castroThiago Castro
O documento descreve a banca examinadora e o resumo de uma dissertação sobre reflexões sobre a prática de supervisão no Programa de Valorização do Profissional da Atenção Básica (PROVAB) e no Programa Mais Médicos.
Este documento apresenta uma aula introdutória sobre estatística ministrada pelo professor João Alessandro em julho de 2012, abordando a definição do tema e suas principais características.
O documento descreve medidas de tendência central em estatística, incluindo média, mediana e moda. Explica como calcular cada uma delas para conjuntos de dados agrupados e não agrupados, com exemplos.
A distribuição de frequências é um agrupamento de dados em classes, de tal forma que contabilizamos o número de ocorrências em cada classe. O número de ocorrências de uma determinada classe recebe o nome de frequência absoluta. O objetivo é apresentar os dados de uma maneira mais concisa e que nos permita extrair informação sobre seu comportamento. A seguir, apresentamos algumas definições necessárias à construção da distribuição de frequências.
O documento discute métodos de amostragem e cálculo do tamanho da amostra. Apresenta definições de população e amostra, métodos de amostragem probabilísticos e não-probabilísticos, e fórmulas para estimar o tamanho da amostra para estimativa de média, prevalência e detecção de doença.
O documento discute os conceitos de demanda e oferta no mercado, definindo demanda como a quantidade disposta a ser comprada a diferentes preços e oferta como a quantidade disposta a ser vendida. Ele explica como o equilíbrio de preço e quantidade ocorre no ponto em que demanda e oferta são iguais, podendo haver excedente ou escassez em outros pontos. Fatores como renda, preços de substitutos e custos influenciam as curvas de demanda e oferta.
Este documento discute conceitos fundamentais de amostragem estatística, como população, amostra, censo, amostragem probabilística e não probabilística. Explica que uma amostra envolve estudar uma parcela da população, diferente de um censo que requer examinar todos os itens, e como calcular o tamanho adequado da amostra para estimar parâmetros populacionais com certo nível de confiança.
O documento resume os principais pontos da legislação brasileira sobre rotulagem de alimentos, incluindo informações gerais, nutricionais, de advertência e sobre transgênicos. A rotulagem tem o objetivo de proteger a saúde do consumidor e permitir escolhas alimentares informadas. A ANVISA estabelece os padrões para as informações obrigatórias nos rótulos de acordo com resoluções técnicas.
Estatística paramétrica vs estatística não paramétrica:
- Paramétrica requer distribuição normal dos dados; não paramétrica não requer
- Testes paramétricos mais robustos que não paramétricos
- Pode-se transformar dados em distribuição normal
Estatística paramétrica:
- Utiliza média como medida central
- Exemplos: correlação de Pearson, teste t, ANOVA
Estatística não paramétrica:
- Utiliza mediana como medida central
- Exemplos
O documento descreve conceitos básicos de amostragem estatística, incluindo a diferença entre população e amostra, técnicas de amostragem probabilística e não probabilística, e fórmulas para calcular o tamanho adequado da amostra com base no tamanho da população e no erro amostral tolerável.
1) O documento discute o conceito de inferência estatística e como ela pode ser usada para estimar parâmetros populacionais a partir de amostras.
2) A média é apresentada como um modelo estatístico comum e como sua precisão pode ser medida pelo desvio padrão.
3) A correlação é introduzida como uma medida do relacionamento linear entre variáveis e como ela pode ser representada graficamente através de diagramas de dispersão.
O documento discute medidas estatísticas de dispersão como variância, desvio padrão e coeficiente de variação. Apresenta fórmulas para calcular essas medidas e exemplos numéricos de seu cálculo. Explica como essas medidas podem ser usadas para comparar conjuntos de dados e tomar decisões com base na variabilidade dos valores em relação à média.
1) O documento discute modelagem variográfica e geoestatística, que quantifica a autocorrelação espacial entre pontos de amostragem e como isso pode ser usado para estimar valores em pontos não amostrados.
2) A geoestatística se baseia na hipótese de que pontos mais próximos estão mais relacionados do que pontos distantes, e o variograma descreve matematicamente essa relação entre variância e distância.
3) A krigagem usa a autocorrelação espacial representada no variograma para estim
O documento discute conceitos relacionados à demanda. A demanda significa a quantidade de um bem ou serviço que os consumidores desejam adquirir por um preço definido. A demanda pode ser interpretada como procura, mas não necessariamente como consumo, uma vez que é possível querer e não consumir um bem ou serviço. O documento também fornece definições de termos relacionados como previsão de mercado, potencial de mercado, demanda da empresa, entre outros.
1) O documento introduz os conceitos básicos da regressão linear, incluindo notação, variáveis dependentes e independentes.
2) A regressão linear é usada para prever uma variável dependente com base em outra variável independente, enquanto a regressão múltipla usa vários preditores.
3) O documento fornece um exemplo sobre fatores que afetam o número de cartões de crédito usados por famílias.
Este documento discute a rotulagem nutricional de alimentos. Apresenta as normas e legislação europeia e portuguesa sobre rotulagem, incluindo menções obrigatórias nos rótulos. Também explica como a rotulagem nutricional permite aos consumidores fazerem escolhas alimentares informadas e saudáveis.
O documento discute nutracêuticos e alimentos funcionais, definindo-os como compostos bioativos que fornecem benefícios à saúde além da nutrição. Aborda exemplos como fitosteróis e ácidos graxos ômega-3, classificação, legislação e potenciais alegações de propriedades funcionais permitidas para alguns nutrientes.
As forças de oferta e demanda dos mercados (técnico)Luciano Pires
Este documento discute os conceitos de oferta, demanda e equilíbrio de mercado. Apresenta as leis da oferta e demanda e explica como os preços são determinados pelo encontro dessas forças no mercado. Fatores como preços, renda, preços de substitutos e complementares influenciam a curva de demanda, enquanto preços de insumos e tecnologia afetam a curva de oferta.
[1] O documento introduz conceitos básicos de inferência estatística, incluindo medidas de tendência central, medidas de variabilidade, distribuições de frequência e probabilidade. [2] É apresentado o software SPSS para aplicar esses conceitos em análises estatísticas de dados. [3] O documento fornece uma visão geral desses importantes conceitos estatísticos e como eles podem ser aplicados na prática usando softwares como o SPSS.
1) O documento discute correlação linear e o coeficiente de correlação de Pearson (r), que mede a intensidade da associação entre duas variáveis quantitativas.
2) r pode variar de -1 a +1, sendo valores negativos indicam correlação inversa e positivos correlação direta. Valores próximos a zero indicam fraca correlação.
3) O documento também apresenta o coeficiente de determinação (r2) e discute pressupostos e limitações do uso de r para avaliar correlação.
O documento descreve os princípios básicos do delineamento fatorial de tratamentos, incluindo sua utilização em qualquer delineamento experimental, desdobramento da variação total de acordo com o delineamento, e divisão do efeito dos tratamentos em efeitos principais e interações.
AMD - Aula n.º 8 - regressão linear simples.pptxNunoSilva599593
Este documento discute técnicas de análise multivariada de dados, incluindo: (1) diagramas de dispersão para analisar relações entre variáveis; (2) regressão linear simples para modelar relações entre variáveis dependentes e independentes; e (3) testes estatísticos para avaliar o ajuste do modelo à população de dados.
O documento discute a correlação entre variáveis. Explica que a correlação quantifica a intensidade da relação entre duas variáveis e varia de -1 a 1. Um gráfico de dispersão é usado para visualizar a relação antes de calcular o coeficiente de correlação r, que mede o grau de linearidade entre as variáveis. O documento apresenta um exemplo numérico para calcular r.
Este documento descreve diferentes técnicas de amostragem utilizadas para coletar dados de uma população. A amostragem é preferível ao censo completo devido aos seus menores custos e maior rapidez. As principais técnicas discutidas incluem amostra aleatória simples, amostra estratificada, amostra sistemática e amostra por conglomerado. O documento também aborda medidas estatísticas como média, mediana e percentis que podem ser usadas para resumir dados amostrais.
Universidade Privada de Angola bioestatistica.pdfamaroalmeida74
1) O documento discute métodos estatísticos paramétricos manuais e computacionais e sua aplicação em saúde.
2) Apresenta conceitos como parâmetro, estimador, diagrama de dispersão, correlação linear e coeficiente de correlação de Pearson.
3) Explica como o coeficiente de correlação quantifica a força da relação linear entre variáveis e pode variar de -1 a 1.
Este documento apresenta os conceitos básicos de regressão linear simples, incluindo a obtenção da equação da reta de regressão por meio do método dos mínimos quadrados e a análise dos resultados, verificando pressupostos e significância estatística da regressão por meio de testes.
Análise exploratória e modelação com r parte 3Lucas Castro
O documento discute tópicos de inferência estatística como distribuições de probabilidade, intervalos de confiança e testes de hipóteses utilizando o software R. É apresentado como gerar amostras aleatórias de distribuições normais, binomiais, plotar e resumir dados. Além disso, exemplos demonstram como realizar testes t para uma média e para duas amostras independentes no R.
1) O documento discute medidas de associação e correlação entre variáveis, incluindo o coeficiente de correlação de Pearson.
2) Apresenta exemplos de possíveis relações entre variáveis como idade e altura, gastos com publicidade e faturamento.
3) Discutem conceitos como correlação positiva, negativa e ausência de correlação entre variáveis.
O documento apresenta o cálculo da vazão de esgoto sanitário da comunidade Vila Nova no município de Santa Rita, Paraíba. Descreve os dados do projeto, estudo populacional do município e métodos para estimar a população futura. Apresenta também os componentes da vazão de esgoto, como doméstico, singular e infiltração, e os cálculos realizados para estimar cada componente e a vazão total de esgoto sanitário.
Este documento discute a análise de regressão espacial. A regressão é uma técnica estatística que analisa a relação entre variáveis, onde uma variável resposta pode ser explicada por outras variáveis preditoras. Quando se trabalha com dados espaciais, é importante verificar se há dependência espacial entre as observações, pois isso pode violar pressupostos dos modelos de regressão tradicionais. Existem várias abordagens para incorporar efeitos espaciais nos modelos de regressão, como modelos globais com parâmetros espaciais ou modelos
1. O documento discute regressão linear e correlação linear, com o objetivo de prever uma variável dependente (Y) a partir de uma ou mais variáveis independentes (X).
2. A regressão linear simples usa uma única variável X para prever Y, enquanto a regressão linear múltipla usa múltiplas variáveis X.
3. A correlação de Pearson mede o grau de relacionamento entre variáveis X e Y, usando o coeficiente de correlação r, que varia de -1 a 1 indicando uma relação negativa ou positiva.
O documento discute a aplicação de índices estatísticos como o Índice de Morisita e o teste de Durbin-Watson para análise de padrões espaciais em dados ecológicos. O Índice de Morisita é usado para determinar se o padrão espacial de plantas em um cerrado é aleatório, agregado ou regular, enquanto o teste de Durbin-Watson detecta autocorrelação espacial em dados coletados ao longo de uma transecção. O documento fornece exemplos numéricos destes
1. O documento discute correlação, análise fatorial e regressão. Apresenta conceitos básicos e métodos para analisar a relação entre variáveis e prever valores de variáveis.
2. Inclui explicações sobre coeficiente de correlação, diagramas de dispersão, análise fatorial, regressão linear e testes de hipóteses para correlação.
3. Fornece detalhes técnicos sobre cálculos e comandos no Stata para realizar análises estatísticas destes métodos.
Este documento discute correlações bivariadas e regressão linear. Explica como analisar o relacionamento entre duas variáveis para verificar se existem correlações. Também apresenta como obter um modelo de relação entre variáveis usando regressão linear simples e múltipla.
A análise de regressão é um método estatístico que modela a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. A regressão linear simples estima a relação entre duas variáveis através de uma equação da forma Y = b0 + b1X, onde b0 e b1 são estimados usando o método dos mínimos quadrados. A análise de resíduos é importante para verificar a adequação do modelo ajustado.
Este documento discute regressão linear, que analisa a relação entre uma variável resposta e uma ou mais variáveis preditoras. Apresenta modelos de regressão simples e múltipla, métodos de seleção de variáveis, diagnósticos de valores atípicos e pressupostos da regressão linear.
O documento discute conceitos básicos de regressão linear, incluindo função de regressão populacional, função de regressão amostral, método dos mínimos quadrados ordinários e suas propriedades estatísticas. O método dos mínimos quadrados ordinários escolhe os estimadores de modo a minimizar a soma dos quadrados dos resíduos, tornando a aproximação entre a função de regressão amostral e a populacional o mais próxima possível.
O documento discute o modelo de regressão linear simples. Explica que a regressão analisa a dependência entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis explicativas, estimando o valor médio da primeira em termos dos valores das segundas. Também apresenta o método dos mínimos quadrados ordinários para estimar os parâmetros da regressão linear simples a partir de uma amostra, de modo a aproximar a regressão amostral da regressão populacional.
Material didático para o arranjo em parcela subdividida, curso de Agronomia, UFRPE - Recife
Teaching material for split plot analysis, in Portuguese, for Agronomy students at Recife campus of UFRPE
O documento discute o Modelo Linear Generalizado, que fornece uma estrutura para modelar experimentos e avaliar os efeitos de variáveis. Ele explica a origem, importância e requisitos essenciais do modelo, além de formas comuns de corrigir desvios do modelo, como eliminar outliers e usar transformações de dados.
Este documento descreve um delineamento inteiramente casualizado para análise de experimentos agrícolas. O modelo estatístico representa o valor de cada ponto como a soma da média geral, do efeito do tratamento e da variação do acaso. A análise de variância é usada para separar a variação total em fontes de tratamento e acaso. Um exemplo ilustra o uso do delineamento para avaliar o efeito de diferentes fontes de nitrogênio na produtividade do milho.
O documento resume os principais pontos sobre o delineamento em blocos casualizados (DBC). O DBC é um dos delineamentos mais comuns em ciências agrárias e envolve a divisão do experimento em blocos para controlar variações locais. O modelo estatístico do DBC inclui efeitos aditivos dos tratamentos, blocos e resíduos. A análise de variância do DBC é similar à do DIC, porém considera também o efeito dos blocos. Um exemplo ilustra como organizar os dados, calcular as somas de quadrados e realizar
The document provides information about Brazil's Science Without Borders program and opportunities for student and researcher exchanges between Brazil and other countries like the US. It summarizes Brazil's higher education system including details about the Federal Rural University of Pernambuco (UFRPE). UFRPE has 29 master's and 15 PhD programs. The document outlines several of UFRPE's PhD programs and their research areas as well as Brazil's goals for increasing international academic mobility through the Science Without Borders program.
LIVRO MPARADIDATICO SOBRE BULLYING PARA TRABALHAR COM ALUNOS EM SALA DE AULA OU LEITURA EXTRA CLASSE, COM FOCO NUM PROBLEMA CRUCIAL E QUE ESTÁ TÃO PRESENTE NAS ESCOLAS BRASILEIRAS. OS ALUNOS PODEM LER EM SALA DE AULA. MATERIAL EXCELENTE PARA SER ADOTADO NAS ESCOLAS
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Folheto | Centro de Informação Europeia Jacques Delors (junho/2024)Centro Jacques Delors
Estrutura de apresentação:
- Apresentação do Centro de Informação Europeia Jacques Delors (CIEJD);
- Documentação;
- Informação;
- Atividade editorial;
- Atividades pedagógicas, formativas e conteúdos;
- O CIEJD Digital;
- Contactos.
Para mais informações, consulte o portal Eurocid:
- https://eurocid.mne.gov.pt/quem-somos
Autor: Centro de Informação Europeia Jacques Delors
Fonte: https://infoeuropa.mne.gov.pt/Nyron/Library/Catalog/winlibimg.aspx?doc=48197&img=9267
Versão em inglês [EN] também disponível em:
https://infoeuropa.mne.gov.pt/Nyron/Library/Catalog/winlibimg.aspx?doc=48197&img=9266
Data de conceção: setembro/2019.
Data de atualização: maio-junho 2024.
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1. REGRESSÃO LINEAR SIMPLES
Mario Andrade Lira Junior
www.lira.pro.brwordpress
Direitos autorais reservados segundo licença Creative Commons
3.0: com Atribuição; Não Comercial; Compartilha Igual
2. TERMOS
IMPORTANTES
5/1/2014
Tipos de variáveis
Qualitativa x Quantitativa
Dependente x Independente
Regressão
Correlação
Relação causa-efeito
Extrapolação x Interpolação
Valor ajustado - estimativa da população
Resíduo- diferença entre ajustado e real (variação do
acaso)
Material didático Estatística Aplicada à
Agricultura, 2013-2.
2
3. REGRESSÃO
X
CORRELAÇÃO
5/1/2014
Diferença
Regressão - equação ligando duas ou mais variáveis
Correlação – medida do grau de ligação entre duas
variáveis
Usos
Regressão – interpolares valores na faixa usada no
experimento
Correlação – indicar variáveis com comportamento
semelhante
Material didático Estatística Aplicada à
Agricultura, 2013-2.
3
4. COEFICIENTES
Material didático Estatística Aplicada à
Agricultura, 2013-2.
Correlação (r)
Mede o grau de relação entre variáveis
Faixa de valores
0 a 1
Positivo ou negativo
Interpretação
Quanto mais próximo de 1/-1, maior a ligação entre as
variáveis
Determinação (r²)
Quanto a regressão explica dos dados
Faixa de valores
0 a 1
Interpretação
Quanto maior, mais a regressão explica
5/1/2014
4
6. REQUISITOS
independente medida sem erro
Ou seja, só tem variação do acaso para Y
Y
pode ser explicado por reta em função de X
Para cada X os Y´s são
Independentes, ou seja, variação do acaso
independente
Resíduos com média zero
Homocedase
Material didático Estatística Aplicada à
Agricultura, 2013-2.
5/1/2014
Variável
6
7. DE UMA REGRESSÃO LINEAR SIMPLES
“LEITURA”
5/1/2014
Material didático Estatística Aplicada à
Agricultura, 2013-2.
7
8. 90
80
70
5/1/2014
y = 1,14+7,88x
R² = 0,94
Triângulo
60
Material didático Estatística Aplicada à
Agricultura, 2013-2.
y = 8,45+5,69x
R² = 0,99
Quadrados
50
40
y = 2,32+1,99x
R² = 0,98
Losangos
30
20
10
0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Figura 1 – Representação esquemática de três regressões lineares simples aleatórias, para
interpretação dos coeficientes
10
8
9. EQUAÇÕES PARA CÁLCULO DA REGRESSÃO
x )(
5/1/2014
(
y)
N
r
x
(
2
x)
2
y
N
(
xy
b
x
2
x )(
N
2
(
x)
2
(
y)
N
y)
2
Material didático Estatística Aplicada à
Agricultura, 2013-2.
xy
N
a
y
bx
9
10. UM
SATURNO EM 2100
ADUBAÇÃO
NITROGENADA, COM
OS TRATAMENTOS E
RESULTADOS ABAIXO.
CALCULE A
REGRESSÃO ENTRE AS
DUAS VARIÁVEIS
Material didático Estatística Aplicada à
Agricultura, 2013-2.
AVALIANDO A
RESPOSTA DE CANA
DE AÇÚCAR À
Produtividade (t.ha-1)
64,64
75,06
88,14
105,71
88,88
109,85
130,66
152,69
113,12
146,47
170,06
211,42
153,52
177,59
207,39
246,65
185,84
216,04
248,87
293,63
5/1/2014
EXPERIMENTO
FOI CONDUZIDO EM
N (kg.ha-1)
0
0
0
0
50
50
50
50
100
100
100
100
150
150
150
150
200
200
200
200
10