Disciplina PPV621 - RECURSOS COMPUTACIONAIS EM ESTATÍSTICA E EXPERIMENTAÇÃO - PPGPV

Estrutura curricular

Disciplina do PPGPV
PPV621 - RECURSOS COMPUTACIONAIS EM ESTATÍSTICA E EXPERIMENTAÇÃO

  • Disciplina não obrigatória
  • Início: 01/01/2006
  • Nível: Mestrado e Doutorado
  • Créditos: 4 (Créditos computáveis)
  • Períodos de oferta: 0
    • Ementa
  • 1. Introdução ao programa R. 2. Revisão de Estatística Básica. 3. Planejamento de Experimentos e Análise de Variância. 4. Delineamentos Experimentais. 5. Experimentos fatoriais. 6. Experimentos em parcelas subdivididas. 7. Análise de Regressão.
    • Bibliografia
  • Bibliografia Básica: - BOX, G. E. P.; HUNTER, W. G.; HUNTER, J. S. Statistics for experimenters: design, innovation, and discovery. 2nd ed. Hoboken, N.J.: Wiley-Interscience, c2005. 639p. - DRAPER, N.; SMITH, H. Applied regression analysis. 3ª ed. New York: John Wiley, 1998. 706p. - HINKELMANN, K.; KEMPTHORNE, O. Design and analysis of experiments. v. 1. Introduction to experimental design. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, c2005. 631p. - HOTHORN, T. ; EVERITT, B. S. A handbook of statistical analyses using R. 2ª ed. Boca Raton, FL: CRC Press, c2010. 355p. - MEAD, R.; CURNOW, R. N.; HASTED, A.M. Statistical methods in agriculture and experimental biology. 3ª ed. London: Chapman and Hall, 2002. 488p. Bibliografia Complementar: - BANZATTO, D.A.; KRONKA, S.N. Experimentação agrícola. 4ª ed. Jaboticabal: Fealq, 2006, 237p. - COX, G. M.; COCHRAN, W. G. Experimental designs. 2ª. ed. New York: John Wiley & Sons, 1992. 611p. - CLARK, V. A.; MICKEY, R. M.; DUNN, O. J. Applied statistics: analysis of variance and regression. 3ª. ed. Hoboken, N.J: Wiley-Interscience, 2004. 448p. - FERREIRA, D.F. Recursos computacionais utilizando R. Apostila. Lavras, 2009. 228p. - GOMES, F.P. Curso de estatística experimental. 14ª ed. Piracicaba: ESALQ/USP, 2000. 477p. - HINKELMANN, K.; KEMPTHORNE, O. Design and analysis of experiments. v. 2. Advanced experimental design. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience, c2005. 780p. - PETERNELLI, L. A.; MELLO, M. P. Conhecendo o R: uma visão estatística. 2ª ed. Viçosa, MG, Ed. UFV, 2011. 185 p. - PIMENTEL-GOMES, F; GARCIA, C.H. Estatística aplicada a experimentos agronômicos e florestais: exposição com exemplos e orientações para o uso de aplicativos. Piracicaba: FEALQ, 2002. 309p. - RASCH, D. Optimal experimental design with R. Boca Raton, FL: CRC Press, c2011. 325p. - R DEVELOPMENT CORE TEAM. R: a language and environment for statistical computing. Vienna, Austria, 2010. Disponível em: http://www.R-project.org. - RESENDE, M.D.V. Matemática e Estatística na Análise de Experimentos e no Melhoramento Genético. Colombo: Embrapa Florestas, 2007. 362p. - RYAN, T. P. Modern experimental design. Hoboken, N.J.: Wiley, 2007. 593p. - SEARLE, S. R. Linear models. John Wiley, New York, 1971. 532p. - STEEL, R.G.D.; TORRIE, J.H. Principles and procedures of statistics: a biometrical approach. 3ª ed. New York: McGraw-Hill Book Company, 1997. 666p. - TABACHNICK, B. G.; FIDELL, L. S. Experimental designs using ANOVA. Belmont: Thomson/Brooks/Cole, 2007. 724p. - TAMHANE, A. C. Statistical analysis of designed experiments: theory and applications. Hoboken, N.J: Wiley, 2009. 679. - VENABLES, W.N.; RIPLEY. B.D. Modern applied statistics with S. New York: Springer, 2002. 495 p.