60 RBRAS e 16 SEAGRO

Minicursos

 

     

 

Minicursos Bloco 1 - 4 horas (Concomitantes)

B1MC1: Bloco 1 – Minicurso 1 – 4 horas

Responsáveis: Clarice Garcia Borges Demétrio – ESALQ/USP,  Renata Alcarde Sermarini – ESALQ/USP

Título: Diagrama de Hasse no planejamento de experimentos e na análise de dados

Resumo: A crescente aplicação da estatística às mais diversas áreas de pesquisa, tem definido delineamentos complexos, dificultando assim seu planejamento e análise. O diagrama de Hasse é uma ferramenta gráfica, que facilita a compreensão da estrutura presente entre os fatores experimentais. Além de um melhor entendimento do experimento o mesmo fornece, por meio de regras propostas na literatura, os números de graus de liberdade de cada fator. Sob a condição de ortogonalidade do delineamento, podem-se obter, também, as matrizes núcleo das formas quadráticas para as somas de quadrados e as esperanças dos quadrados médios, proporcionando a razão adequada para a aplicação do teste F. O presente curso tem como objetivo apresentar o diagrama de Hasse, bem como suas propriedades, destacando como pode ser obtida a análise adequada de modo simplificado, considerando exemplos da área agronômica.

 

B1MC2: Bloco 1 – Minicurso 2 – 4 horas

Responsável: José de Oliveira Siqueira – Instituto de Psicologia/USP

Título: Análise de equações estruturais: teoria e prática

Resumo: O objetivo do mini-curso é apresentar os fundamentos teóricos, softwares e aplicações da análise de equações estruturais (AEE). A AEE é uma técnica estatística multivariada inferencial que testa modelos "causais" com indicadores (variáveis observáveis) e variáveis latentes (não-observáveis) e introduz uma perspectiva relativamente nova à testagem de hipótese estatística com uma abordagem baseada na “confirmação” do modelo. Além disso, promove um rigor maior na pesquisa aplicada quantitativa. Subjacente à AEE está um conjunto de ideias sobre o que constitui a boa prática científica. 

 

B1MC3: Bloco 1 – Minicurso 3 – 4 horas

Responsáveis: Luiz Alberto Beijo – UNIFAL, Fabrício Goecking Avelar - UNIFAL

Título: Introdução à análise de valores extremos no R

Resumo: Os eventos extremos são caracterizados pelos valores extremos, que apresentam baixa frequência relativa. Os valores extremos (máximos ou mínimos) são geralmente associados a fenômenos raros, com resultados, em certas situações, catastróficos. Os fenômenos com essas características podem ser estudados utilizando-se a teoria de valores extremos (TVE), um ramo ativo e importante da estatística matemática, de grande utilidade prática em diversas áreas. Uma distribuição oriunda da TVE largamente utilizada na modelagem de eventos extremos, em áreas como a economia e a engenharia, é a distribuição Generalizada de Valores Extremos. Nesse sentido, o presente curso tem como objetivos gerais: Realizar uma revisão sobre alguns aspectos teóricos da distribuição Generalizada de Valores Extremos; Apresentar e utilizar as principais funções do pacote evd do software R; Exemplificar o uso dessa distribuição com uma aplicação aos dados de precipitação máxima de Piracicaba-SP.

 

 

Minicursos Bloco 2 – 4 horas (Concomitantes)

B2MC1: Bloco 2 – Minicurso 1 – 4 horas

Responsável: Fernando Antônio da Silva Moura - IM/UFRJ

Título: Inferência em Populações Finitas baseada em Modelos

Resumo: Inferência em população finita é uma área da estatística notadamente reconhecida por sua importância prática e sua aparente dicotomia com outras áreas da inferência estatística. Contudo a inferência em modelos de superpopulação possui objetivos bastante semelhantes à inferência estatística, embora o foco principal de interesse, na maioria das vezes, seja inferir sobre uma estatística da população finita. Nesta palestra, os fundamentos teóricos da Inferência Estatística em Populações Finitas serão abordados e suas diferenças com relação à inferência usual serão ressaltadas. O papel do plano amostral na inferência de parâmetros de interesse também será discutido. Finalmente, apresentaremos algumas aplicações e desenvolvimentos recentes na área.

 

B2MC2: Bloco 2 – Minicurso 2 – 4 horas

Responsável: María Luz Durbán Reguera - Universidad Carlos III de Madrid

Título: Modelos aditivos Generalizados con P-splines

Resumo: Los modelos de suavizado, y en particular los modelos aditivos generalizados (GAM) son una colección de técnicas de regresión no-paramétrica que permiten explorar la relación entre la variable respuesta y las predictoras. La peculiaridade de los GAM es que no han de asumir a priori un forma definida para la relación entre las variables, son los datos los que determinan dicha forma, de manera que son una extensión del modelo de regresión cuando la relación entre variables no es lineal. Esto hace de los GAM una herramienta fundamental en cualquier área de conocimiento. El objetivo de este curso es dar a conocer estas técnicas y mostrar su utilidade en en el ámbito de la investigación aplicada. Se impartirán unos conocimientos teóricos básicos, pero el aprendizaje será fundamentalmente a través del análisis de datos llevado a cabo por los asistentes, los cuales tendrán a su disposición, tanto las notas del curso como los datos y el código de R utilizado en los ejemplos.

 

B2MC3: Bloco 2 – Minicurso 3 – 4 horas

Responsáveis: Diogo Francisco Rossoni – DES/UEM, Cristina Henriques Nogueira – DEX/UFLA, Renato Ribeiro de Lima – DEX/UFLA

Título: Análise de variância para experimentos com dependência espacial entre parcelas: abordagem autoregressiva e Geoestatística.

Resumo: Um dos maiores desafios quando se conduz um experimento é o de comparar os tratamentos com a maior precisão possível. Quando o erro experimental é muito grande, os testes estatísticos utilizados para comparar as médias de tratamentos podem ser influenciados, impedindo que algumas diferenças entre médias de tratamentos sejam detectadas. Além disso, um dos princípios da experimentação é a aleatorização, tendo como finalidade gerar uma distribuição de amostragem para os erros experimentais, cujo comportamento assintótico aproxima-se de distribuições normais não correlacionadas. Entretanto, nem sempre a prática de aleatorização é suficiente para neutralizar os efeitos de correlação entre as parcelas adjacentes. Logo, para aumentar a precisão das comparações entre os tratamentos, uma alternativa é considerar o estudo da dependência espacial das variáveis nas análises. Com o conhecimento das posições relativas das parcelas, têm-se dados referenciados, e assim, a variabilidade espacial passa a ser utilizada como um fator positivo, colaborando com as conclusões experimentais. O objetivo deste minicurso é apresentar técnicas de análise de variância considerando modelos autoregressivos e análise de variância considerando a modelagem Geoestatística. Além disso, construir algoritmos (software R) que possibilitem a aplicação das técnicas supracitadas.

 

B2MC4: Bloco 2 – Minicurso 4 – 4 horas

Responsáveis: Mariana Ragassi Urbano – CCE/UEL, Rodrigo Rosseto Pescim – ESALQ/USP

Título: Meu primeiro pacote no R

Resumo: O R é um software estatístico, livre e de código aberto, e muitas de suas funções estão disponibilizadas nos pacotes (packages), que são desenvolvidos por alunos e/ou pesquisadores e disponibilizados no site http://cran.r-project.org/. Esse minicurso tem como objetivo ensinar a construir um pacote no R, para que os alunos e/ou pesquisadores possam ter suas próprias funções implementadas no software estatístico R. Há várias formas de se construir um pacote no R, e para esse curso especificamente, não é necessário nenhum conhecimento avançado de programação em outras linguagens, pois tudo será realizado diretamente no R. Após desenvolver o pacote, este poderá ser disponibilizado no site http://cran.r-project.org/ para uso geral.

 

Minicursos Bloco 3 – 4 horas (Concomitantes)

B3MC1: Bloco 3 – Minicurso 1 – 4 horas

Responsável: Basilio de Bragança Pereira – HUCFF/UFRJ

Título: Aprendizado Estatístico em Medicina

Resumo: Apresentar a metodologia estatística para estudantes de medicina e médicos, de forma conceitual sem ênfase em matemática (segundo preconizado por um dos criadores da Medicina Baseada em Evidência , Dr David Sackett). Desmistificar o uso inadequado, automatizado e indiscriminado de métodos estatísticos na pesquisa médica. Dar uma visão geral introdutória de métodos estatísticos modernos que contribuem para o conhecimento médico. 

 

B3MC2: Bloco 3 – Minicurso 2 – 4 horas

Responsáveis: João Gilberto Correa da Silva – UFPEL, Amauri de Almeida Machado - UFPEL

Título: Estatística na pesquisa experimental: base conceitual, planejamento e análise estatística de experimentos

Resumo: Textos e ensino de Estatística Experimental enfatizam a análise estatística de experimentos em detrimento da fundamentação conceitual e metodológica da pesquisa experimental. Particularmente, o planejamento do experimento é considerado como um processo de escolha de um entre os delineamentos experimentais tradicionais e os procedimentos de análise como regras de cálculos determinadas para cada um desses delineamentos. Essa abordagem é uma origem de falhas de formulação da estrutura do experimento e da especificação do modelo estatístico que implicam tendenciosidade das inferências. O minicurso propõe uma abordagem racional para o processo do experimento (planejamento e análise), baseada em uma sequência conceitual lógica completa e coerente. A geração do delineamento experimental é baseada nas definições separadas das estruturas das condições experimentais e das unidades, e na associação entre essas duas estruturas determinada pela casualização. Essa abordagem conduz à identificação clara dos confundimentos de efeitos dessas duas estruturas e dos erros que afetam os efeitos das condições experimentais, que são o objeto das inferências. As estruturas fatoriais são descritas com recurso de representações algébricas e por diagramas. Procedimentos de inferência para estruturas ortogonais são gerados por meio de algoritmos apropriados. Os procedimentos de análise estatística são ilustrados para alguns exemplos com recursos do R. 

 

B3MC3: Bloco 3 – Minicurso 3 – 4 horas

Responsável: Júlia Maria Pavan Soler - IME/USP

Título: Tópicos Especiais em Análise Multivariada

Resumo: A Estatística, ao longo de sua história, tem sido exposta a desafios analíticos, em geral, impostos por áreas factuais como a Biologia, Economia e Marketing, um destes sendo a redução de dimensionalidade, que tem sido resolvido por meio da Análise de Componentes Principais. Contudo, em espaços restritos a n<

 

 

B3MC4: Bloco 3 – Minicurso 4 – 4 horas

Responsável: Edcarlos Miranda de Souza – CCET/UFAC

Título: Uma introdução aos Delineamentos Sequenciais

Resumo: Existem vários métodos para análise de dados de sensibilidade, obtidos em ensaios de dose-resposta, em que o objetivo consiste na estimação de uma dose que produzirá determinado efeito em  de uma população. Estes trabalhos começaram com Bliss (1935), Fisher (1935) e Berkson (1944) e  tinham como alvo estudar a dose para o qual , comumente chamada de  (Dose Letal a 50%). Nestes ensaios grupos de indivíduos eram testados em diferentes níveis de doses e algumas operações matemáticas eram realizadas para a estimação da dose alvo. Um método de análise alternativa foi proposto por Dixon e Mood (1948) denominado Método Up and Down e se utiliza da teoria de passeios aleatórios. Nele os indivíduos recebem de modo sequencial os tratamentos a que serão submetidos, por isso chamados Delineamentos Sequenciais. Estudos tem mostrado, que tais métodos tem a vantagem de serem mais adequados para o caso de amostras pequenas, o que é essencial em ensaios de dose-resposta que envolvem seres humanos, por razões práticas e éticas. Todos estes procedimentos estimam com eficiência a dose letal de um indivíduo a 50%. Entretanto, estudos de simulação tem mostrado que existem diversos Delineamentos Sequenciais que estimam também com eficiência para proporções próximas das caldas das distribuições, como por exemplo  ou . Diversas variações destes métodos foram criadas, tais como o Delineamento da Moeda Viciada, Delineamento de Narayana e outros. O objetivo deste minicurso é fazer uma pequena revisão sobre os métodos probit e logit tradicionais, apresentando como alternativa aos mesmos alguns dos delineamentos sequenciais apresentados na literatura. Estudos de simulação Monte Carlo serão realizados durante o curso para mostrar a eficácia dos métodos e tentar viabilizar aos participantes a compreensão dos conceitos envolvidos.

 

Minicursos Bloco 4 – 4 horas (Concomitantes)

B4MC1: Bloco 4 – Minicurso 1 – 4 horas

Responsável: John W. Emerson (Jay) – Department of Statistics - Yale University

Título: Intermediate R Programming Masterclass: Towards High-Performance Computing with R.

Resumo: This intermediate-level masterclass will introduce you to topics in high-performance  computing with R. We will begin by examining a range of related topics including memory management and algorithmic efficiency. Next, we will quickly explore the new parallel package (containing snow and multicore). We will then concentrate on the elegant framework for parallel programming offered by packages foreach and the associated parallel backends. The basics of the R package management system including the C/C++ interface will be covered, and I’ll introduce the use of package Rcpp.

 

B4MC2: Bloco 4 – Minicurso 2 – 4 horas

Responsáveis: Joanlise Marco de Leon Andrade – UNB, Júlia Maria Pavan Soler – IME/USP, Suely Ruiz Giolo – Dest/UFPR, Mariza de Andrade - Mayo Clinic, Rochester, USA

Título: Estudo da Variabilidade Genética com Apoio do R

Resumo: Recentes avanços em Biologia Molecular têm permitido a obtenção de dados genéticos em larga escala, o que tem gerado desafios de ordem computacional e estatística. Em Estudos de Associação de Genoma Completo, por exemplo, são avaliados simultaneamente centenas de milhares de marcadores genéticos espalhados por todo o genoma. A realização desses estudos tem levado a inúmeras descobertas de grande importância em áreas como as de saúde, agricultura, zootecnia entre outras. Neste minicurso serão utilizados recursos do software R para a realização de algumas análises genéticas. Serão introduzidos conceitos de variabilidade Genética e Genômica por meio de exercícios dirigidos envolvendo simulações. Serão também desenvolvidos exercícios com aplicações de modelagem estatística, úteis na análise de dados genéticos tanto no contexto de estudos do tipo caso-controle como no de estudos envolvendo famílias. Ênfase será dada à estimação de efeitos genéticos fixos e aleatórios.

 

Minicursos Bloco 5 – 3 horas (Concomitantes)

B5MC1: Bloco 5 – Minicurso 1 – 3 horas

Responsáveis: Nubia Esteban Duarte – InCor/USP, Júlia Maria Pavan Soler – IME/USP, Sueli Ruiz Giolo – Dest/UFPR, Mariza de Andrade - Mayo Clinic, Rochester, USA.

Título: Explorando a Flexibilidade do Modelo Linear Misto – Aplicações no Mapeamento de Genes

Resumo: O Modelo Linear Misto tem ampla aplicabilidade nas mais diversas áreas principalmente por permitir a modelagem de diferentes estruturas de dependência entre observações. Neste minicurso a flexibilidade do modelo linear misto é explorada para obtenção de uma útil decomposição dos efeitos fixos associados aos componentes de variância. Ênfase é dada à aplicação da teoria a estudos de associação genética em dados de família e plataformas de marcadores moleculares do tipo SNP (Single Nucleotide Polimorphism). O método permite discriminar variáveis preditoras genéticas (SNPs) em efeitos devidos ao componente poligênico (que explica a agregação familiar) e ao componente residual. Também é apresentado um índice para detectar famílias influentes para cada variável que já foi identificada com possível efeito poligênico. O desempenho do método proposto é avaliado usando os recursos do R para analisar dados com estrutura familiar do Genetic Analysis Workshop 17 (GAW 17).

 

B5MC2: Bloco 5 – Minicurso 2 – 3 horas

Responsáveis: Marcelo Angelo Cirillo – DEX/UFLA, Gilberto Rodrigues Liska – DEX/UFLA

Título: Modelos de superfície de resposta aplicados a misturas de componentes com aplicações no software R

Resumo: Os delineamentos de misturas são aplicados em situações, nas quais, um determinado produto é composto pela mistura de componentes. Cada componente é tratado como um fator (xi, i=1,...,k), porém a região experimental é limitada por um simplex, dada a restrição unitária (x1+...+ xk=1) feita a cada ponto experimental. Devido à imposição dessa restrição, percebe-se que os fatores (xi, i=1,...,k) são dependentes, uma vez que, qualquer alteração em uma das proporções de um determinado componente, implica em alterações nas demais proporções. A modelagem estatística para esses delineamentos é feita utilizando técnicas de superfície de resposta, aplicadas com o propósito de determinar a combinação ótima dos componentes a uma variável resposta associada ao experimento. Neste contexto, a interpretação da superfície ajustada por um modelo polinomial, bem como, as curvas de níveis são restritas ao simplex. Portanto, os métodos usuais de estimação são devidamente adaptados, para que todas as misturas estejam compreendidas nessa região. Tendo como motivação, a aplicabilidade da modelagem de mistura em várias áreas do conhecimento, atreladas a formulação e/ou composição de produtos, a proposta do minicurso resume-se em apresentar os principais delineamentos e modelos de misturas em uma abordagem computacional no software R.

 

B5MC3: Bloco 5 – Minicurso 3 – 3 horas

Responsável: Waldomiro Barioni Júnior – Embrapa, Instrutor Palisade Brasil

Título: Curso Introdutório de Análise de Risco no @RISK

Resumo:  O curso será ministrado por profissional da Palisade Brasil usando o software @RISK. Os seguintes tópicos serão abordados durante o curso: Escolha do melhor ajuste de distribuição de probabilidade de um conjunto de dados; Como funciona a otimização em análise de risco; Como fazer simulações e modelagens de risco. As simulações serão desenvolvidas utilizando o Método de Monte Carlo. Uso das ferramentas de tomado de decisão do @Risk na análise quantitativa de risco. O @Risk roda na plataforma do Excel, com versões em inglês, espanhol, alemão, francês, japonês, chinês e português.

 

Minicursos Bloco 6 – 2 horas

B6MC1: Bloco 6 – Minicurso 1 – 2 horas

Responsáveis: Walmes Marques Zeviani – UFPR, Daniel Ikenaga – UFPR, Gabriel Sartori Klostermann - UFPR, Leonardo de Marqui Marques - UFPR

Título: RStudio: Ferramentas e funcionalidades

Resumo: O RStudio é um ambiente de desenvolvimento integrado e exclusivo para o software R, disponível nos principais sistemas operacionais e acessível a navegadores Web. Inspirado pelas demandas de inovações dos usuários de R em ciência, educação e indústria, o RStudio oferece ferramentas gratuitas e abertas para a comunidade R, como Shiny, ggvis, pacotes dplyr entre outros. Será apresentado os recursos básicos do editor RStudio para documentos de linguagem R. Serão abordados elementos básicos como teclas de atalho, recursos dos menus, conteúdos das abas e layouts, formas de integração do R com outras linguagens de programação, com Latex, Markdown e Web, a ferramenta debug, criação de projetos, desenvolvimento de pacotes e formas de compartilhá-los através de repositórios de controle de versão.

 

B6MC2: Bloco 6 – Minicurso 2 – 2 horas

Responsáveis: Walmes Marques Zeviani – UFPR, Vanessa Ferreira Sehaber – UFPR, Eduardo Elias Ribeiro Junior – UFPR, Henrique Aparecido Laureano – UFPR, Karina Brotto Rebuli – UFPR

Título: Explorando interfaces gráficas interativas no R

Resumo: O uso de interfaces gráficas interativas vem ao encontro dos pesquisadores de forma a facilitar a compreensão de conceitos estatísticos e dinamizar a visualização de resultados de análises, que muitas vezes dispõe-se de forma abstrata. No software R estão disponíveis diversas bibliotecas que provém desses recursos. O minicurso se propõe a apresentar, via exemplos e estudos de caso, algumas dessas bibliotecas explorando suas funcionalidades, de modo a tornar possível comparar e escolher as ferramentas mais apropriadas para cada situação, seja voltada para ensino de estatística, exposição de resultados ou outro. O pacote Gwidgets foi um dos precursores dos recursos interativos no R, com maior abrangência e flexibilidade de usos, porém, outros pacotes utilizam desses recursos de forma mais elaborada (pré-moldagem), com vantagens e restrições particulares. Dentre os pacotes de visualização gráfica, nesse minicurso serão abordados Gwidgets, Rpanel, Manipulate, RGL, Animation, Google Vis e Shiny, sendo estes dois últimos, pacotes que resultam em aplicações web.

 

B6MC3: Bloco 6 – Minicurso 3 – 2 horas

Responsáveis: Tatiane Carvalho Alvarenga – UFLA, Renato Ribeiro de Lima - UFLA, Lucas Monteiro Chaves - UFLA

Título: Software R: Revisão do planejamento de changeover na experimentação agropecuária

Resumo: Na experimentação com animais de grande porte, principalmente com vacas leiteiras é muito comum à utilização de ensaios alternativos. Nesse tipo de ensaio os animais recebem em sequências dois ou mais tratamentos. As principais justificativas para o uso desse tipo particular de ensaio se devem ao alto custo dos animais e a heterogeneidade desses animais. Esses ensaios são classificados basicamente em dois tipos: Ensaios Rotativos (Changeover) e Ensaios de Reversão (Switch-back). Para garantir que os efeitos dos tratamentos sejam avaliados adequadamente, regras pré-estabelecidas e restrições na casualização dos tratamentos são necessárias no planejamento de tais ensaios. Assim, o objetivo deste seminário é apresentar possíveis formas de se planejar delineamentos changeover e foi desenvolvido no software R (R Core Team, 2013) uma rotina para a determinação do número de changeover balanceadas de uma ordem n, já que na literatura foi encontrado o número de possíveis changeover balanceadas apenas para experimentos com no máximo quatro tratamentos e a demonstração algébrica não é trivial.

 

B6MC4: Bloco 6 – Minicurso 4 – 2 horas

Responsáveis: Isabel De Sousa Amorim – UFLA, Alexandra Kuznetsova – Technical University of Denmark, Rune H.B. Christensen – Technical University of Denmark, Per Bruun Brockhoff  – Technical University of Denmark, Renato Ribeiro de Lima - UFLA

Título: Modelos lineares mistos na análise de dados sensoriais e de estudos com consumidores utilizando o pacote SensMixed do R

Resumo: Este mini curso tem como objetivo apresentar o novo pacote SensMixed, desenvolvido por Kuznetsova, Brockhoff and Christensen (2014) para facilitar a análise de dados sensoriais e de estudos com consumidores. O SensMixed permite identificar o modelo linear misto mais adequado, selecionando automaticamente o modelo e eliminando os efeitos aleatórios não significativos por meio do teste de razão de verossimilhanças. Além disso, o pacote SensMixed permite a análise de um modelo mais elaborado, denominado Mixed Assessor Model (MAM), proposto por Brockhoff, et. al (2015). O MAM avalia de maneira mais adequada os efeitos inerentes às diferenças individuais de cada provador no uso da escala e permite que o efeito de produto seja testado contra uma nova interação entre provador e produto que é livre desse efeito de escala. O SensMixed apresenta tabelas com os valores-p e gráficos para os testes F e testes de razão de verossimilhanças, fornecendo assim uma visão geral da estrutura do modelo. Esse pacote é de grande importância para análise de dados sensoriais e de estudos com consumidores. Exemplos de análises desses tipos dados serão apresentados. Brockhoff, P.B., Schlich, P. & Skovgaard, I. (2015). Taking individual scaling differences into account by analyzing profile data with the Mixed Assessor Model. Food Quality and Preference, Vol. 39, 2015, p. 156-166.