A Minimal Book Example
1
Estatística Experimental na Agricultura com R
2
Seja bem vindo (a)
2.1
Detalhes do curso
2.2
Apresentação do curso e materiais didáticos
2.3
Entrando em contato comigo
3
A força do Agronegócio
3.1
Qual o cenário atual do agronegócio brasileiro?
3.2
Segurança alimentar
3.3
Objetivo do curso
3.4
Objetivos específicos do curso
4
Análises em R na nuvem- Posit Cloud
4.1
O que é o Posit Cloud?
4.2
Como Acessar o Posit Cloud
4.3
Ambientação na Nuvem
4.4
Vantagens do Posit Cloud:
4.5
Mãos a massa
5
Ambientação do RStudio
5.1
10 Motivos para analisar dados no R
5.2
R e RStudio
5.3
Instalação R
5.4
Instalação RStudio
5.5
Script R
5.6
Meu primeiro Script
6
Importando dados
6.1
Pacote
readr
para importação de dados
6.2
Importando arquivo de texto (.txt)
6.3
Importando arquivo separado por ponto e vírgula (.csv2)
6.4
Importando dados da base R
6.5
Pacote
readxl
para importação de dados
7
Salvando dados como objetos
7.0.1
Na prática
7.0.2
Algumas regras para nomear os objetos
8
Tipos de objetos no R
8.1
Vetores
8.2
Data Frames
9
Pacotes
9.1
Como instalar e carregar um pacote
9.2
1. Usar a função install.packages( ),via CRAN
9.3
Carregando o pacote
9.4
Instalação via GitHub
9.5
Instalação via Output
9.6
Pacote {pacman}
9.7
Onde procurar pacotes?
10
Projetos no RStudio
10.1
Uso do setwd e suas peculiaridades
10.2
Como criar um projeto?
11
Operador Pipe %>%
12
Arquivos e relatórios em R-Markdown
12.1
Como criar um R Markdown
12.2
Estrutura do documento
12.2.1
YAML
12.2.2
Texto
12.2.3
Chunk/códigos
13
Estratégias para montagem de experimentos de qualidade
13.1
Definição do objetivo e hipóteses
13.2
Viabilidade do objetivo
13.3
Recursos humanos adequados
13.4
Recursos financeiros suficientes
13.5
Inovação e novidade
13.6
Tempo necessário para obter resultados
13.7
Quantidade de anos e locais
14
Princípios Básicos da Experimentação
14.1
Repetição
14.1.1
Conceito
14.1.2
Determinação do número ideal de repetições
14.1.3
Mínimo de parcelas experimentais
14.2
Casualização
14.2.1
Conceito
14.2.2
Implicações da falta de casualização
14.3
Controle Local
14.3.1
Conceito
14.3.2
Importância do controle local
14.3.3
Blocos na estatística
15
Definição da área experimental para experimentos a campo
15.1
Escolha da área
15.2
Uso de imagens NDVI
15.3
Homogeneidade da área
15.4
Análise de solo
15.5
Áreas montanhosas
15.6
Irrigação
16
Definindo o tipo de tratamentos
16.1
Considerando os recursos humanos e financeiros
16.2
Considerando a área experimental
16.3
Considerando o tipo de tratamento
17
Condução a campo
18
Coleta de dados
19
Manipulação de dados
19.1
O que são Pacotes
19.2
Como instalar pacotes
19.3
Manipulação de dados com pacote dplyr
19.3.1
Verbos do pacote dplyr
19.4
Manipulação de dados com pacote metan
20
Script de Manipulação de dados
20.1
Descrição do Experimento
20.2
Pacotes
20.3
Importando dados
20.4
Inspeção dos dados
20.5
Pedindo ajuda
20.6
Trabalhando com linhas e colunas
20.6.1
Remover linhas ou colunas
20.6.2
Organizando valores
20.6.3
Organizar linhas por valor em ordem crescente
20.6.4
Organizar linhas por valor em ordem decrescente
20.6.5
Seleção top n linhas baseada em valor
20.7
Criando novas variáveis
20.8
Adicionando colunas
20.9
Concatenar colunas
20.10
Formatar nomes da coluna
20.10.1
Renomeando as variáveis
20.11
Reordenando colunas
20.12
Removendo colunas
20.13
Selecionando linhas
20.14
Removendo linhas
20.15
Arredondando números
20.15.1
Extraindo e substituindo números
20.16
Selecionar linhas por sua posição
20.17
Combinando os verbos para manipulação
21
Visualização de dados com ggplot2
22
22.1
Gramática do ggplot2
22.1.1
A gramática é composta por:
22.1.2
Passo a passo da grámatica
22.2
Meu primeiro gráfico no ggplot
22.2.1
Roteiro para construir o gráfico
22.2.2
Instalando os pacotes
22.2.3
Carregando os pacotes
22.2.4
Importando os dados com a função
read.csv
.
22.2.5
Adicionando camadas
22.2.6
Adicionando Aesthetics (estética)
22.2.7
Plotando vários gráficos
22.2.8
Escolhendo
geoms (Geometrias)
22.2.9
Plotando Facet (facetas)
22.2.10
Escolhendo o Theme (tema)
23
Geoms (geometria)
23.1
Gráfico de Barras
23.2
Box-Plot
23.3
Histograma
23.4
Gráfico de dispersão
23.5
Gráficos de dispersão com linhas de valores preditos
23.6
Gráficos do tipo quantil-quantil (Q-Q plots)
24
Conhecimentos em estatística
24.1
Estatística
24.2
Estatística descritiva
24.2.1
Medidas de tendência central
24.2.2
Medidas de dispersão
24.2.3
Medidas de assimetria e curtose
24.3
Estatística descritiva de dados experimentais no R
25
Presuposições da ANOVA
25.1
O que é ANOVA?
25.2
Como a ANOVA funciona?
25.3
Pressupostos da ANOVA
25.3.1
Normalidade dos erros
25.3.2
Homocedasticidade das variâncias
25.3.3
Aditividade do modelo
25.3.4
Independência dos erros
26
Análise de Variância (ANOVA)
26.1
ANOVA Unidirecional (One-Way ANOVA)
26.2
ANOVA Bidirecional (Two-Way ANOVA)
26.3
Tipos de erros na ANOVA
26.3.1
Erro do Tipo I (Erro Alfa):
26.3.2
Erro do Tipo II (Erro Beta):
26.4
Poder do teste
27
Teste de comparação de médias
27.1
Teste de Tukey
27.2
Teste de Duncan
28
Análise de dados I: Delineamentos básicos
28.1
Delineamento Inteiramente Casualizado- (DIC)
28.1.1
Modelo estatístico
28.1.2
Hipoteses a serem testadas
28.1.3
Pontos importantes
28.1.4
Vantagens
28.1.5
Limitações
28.2
Delineamento em Blocos ao Acaso
28.2.1
Modelo estatístico
28.2.2
Hipoteses a serem testadas
28.2.3
Pontos importantes
28.2.4
Vantagens
28.2.5
Limitações
29
Hello bookdown
29.1
A section
An unnumbered section
30
Cross-references
30.1
Chapters and sub-chapters
30.2
Captioned figures and tables
31
Parts
32
Footnotes and citations
32.1
Footnotes
32.2
Citations
33
Blocks
33.1
Equations
33.2
Theorems and proofs
33.3
Callout blocks
34
Sharing your book
34.1
Publishing
34.2
404 pages
34.3
Metadata for sharing
References
35
Estatística Experimental na Agricultura com R
35.1
Detalhes do curso
35.2
Apresentação do curso e materiais didáticos
35.3
Entrando em contato comigo
35.4
Qual o cenário atual do agronegócio brasileiro?
35.5
Segurança alimentar
35.6
Objetivo do curso
35.7
Objetivos específicos do curso
35.8
O que é o Posit Cloud?
35.9
Como Acessar o Posit Cloud
35.10
Ambientação na Nuvem
35.11
Vantagens do Posit Cloud:
35.12
Mãos a massa
35.13
10 Motivos para analisar dados no R
35.14
R e RStudio
35.15
Instalação R
35.16
Instalação RStudio
35.17
Script R
35.18
Meu primeiro Script
35.19
Pacote
readr
para importação de dados
35.20
Importando arquivo de texto (.txt)
35.21
Importando arquivo separado por ponto e vírgula (.csv2)
35.22
Importando dados da base R
35.23
Pacote
readxl
para importação de dados
35.23.1
Na prática
35.23.2
Algumas regras para nomear os objetos
35.24
Vetores
35.25
Data Frames
35.26
Como instalar e carregar um pacote
35.27
1. Usar a função install.packages( ),via CRAN
35.28
Carregando o pacote
35.29
Instalação via GitHub
35.30
Instalação via Output
35.31
Pacote {pacman}
35.32
Onde procurar pacotes?
35.33
Uso do setwd e suas peculiaridades
35.34
Como criar um projeto?
35.35
Como criar um R Markdown
35.36
Estrutura do documento
35.36.1
YAML
35.36.2
Texto
35.36.3
Chunk/códigos
35.37
Definição do objetivo e hipóteses
35.38
Viabilidade do objetivo
35.39
Recursos humanos adequados
35.40
Recursos financeiros suficientes
35.41
Inovação e novidade
35.42
Tempo necessário para obter resultados
35.43
Quantidade de anos e locais
35.44
Repetição
35.44.1
Conceito
35.44.2
Determinação do número ideal de repetições
35.44.3
Mínimo de parcelas experimentais
35.45
Casualização
35.45.1
Conceito
35.45.2
Implicações da falta de casualização
35.46
Controle Local
35.46.1
Conceito
35.46.2
Importância do controle local
35.46.3
Blocos na estatística
35.47
Escolha da área
35.48
Uso de imagens NDVI
35.49
Homogeneidade da área
35.50
Análise de solo
35.51
Áreas montanhosas
35.52
Irrigação
35.53
Considerando os recursos humanos e financeiros
35.54
Considerando a área experimental
35.55
Considerando o tipo de tratamento
35.56
O que são Pacotes
35.57
Como instalar pacotes
35.58
Manipulação de dados com pacote dplyr
35.58.1
Verbos do pacote dplyr
35.59
Manipulação de dados com pacote metan
35.60
Descrição do Experimento
35.61
Pacotes
35.62
Importando dados
35.63
Inspeção dos dados
35.64
Pedindo ajuda
35.65
Trabalhando com linhas e colunas
35.65.1
Remover linhas ou colunas
35.65.2
Organizando valores
35.65.3
Organizar linhas por valor em ordem crescente
35.65.4
Organizar linhas por valor em ordem decrescente
35.65.5
Seleção top n linhas baseada em valor
35.66
Criando novas variáveis
35.67
Adicionando colunas
35.68
Concatenar colunas
35.69
Formatar nomes da coluna
35.69.1
Renomeando as variáveis
35.70
Reordenando colunas
35.71
Removendo colunas
35.72
Selecionando linhas
35.73
Removendo linhas
35.74
Arredondando números
35.74.1
Extraindo e substituindo números
35.75
Selecionar linhas por sua posição
35.76
Combinando os verbos para manipulação
35.77
Gramática do ggplot2
35.77.1
A gramática é composta por:
35.77.2
Passo a passo da grámatica
35.78
Meu primeiro gráfico no ggplot
35.78.1
Roteiro para construir o gráfico
35.78.2
Instalando os pacotes
35.78.3
Carregando os pacotes
35.78.4
Importando os dados com a função
read.csv
.
35.78.5
Adicionando camadas
35.78.6
Adicionando Aesthetics (estética)
35.78.7
Plotando vários gráficos
35.78.8
Escolhendo
geoms (Geometrias)
35.78.9
Plotando Facet (facetas)
35.78.10
Escolhendo o Theme (tema)
35.79
Gráfico de Barras
35.80
Box-Plot
35.81
Histograma
35.82
Gráfico de dispersão
35.83
Gráficos de dispersão com linhas de valores preditos
35.84
Gráficos do tipo quantil-quantil (Q-Q plots)
35.85
Estatística
35.86
Estatística descritiva
35.86.1
Medidas de tendência central
35.86.2
Medidas de dispersão
35.86.3
Medidas de assimetria e curtose
35.87
Estatística descritiva de dados experimentais no R
35.88
O que é ANOVA?
35.89
Como a ANOVA funciona?
35.90
Pressupostos da ANOVA
35.90.1
Normalidade dos erros
35.90.2
Homocedasticidade das variâncias
35.90.3
Aditividade do modelo
35.90.4
Independência dos erros
35.91
ANOVA Unidirecional (One-Way ANOVA)
35.92
ANOVA Bidirecional (Two-Way ANOVA)
35.93
Tipos de erros na ANOVA
35.93.1
Erro do Tipo I (Erro Alfa):
35.93.2
Erro do Tipo II (Erro Beta):
35.94
Poder do teste
35.95
Teste de Tukey
35.96
Teste de Duncan
35.97
Delineamento Inteiramente Casualizado- (DIC)
35.97.1
Modelo estatístico
35.97.2
Hipoteses a serem testadas
35.97.3
Pontos importantes
35.97.4
Vantagens
35.97.5
Limitações
35.98
Delineamento em Blocos ao Acaso
35.98.1
Modelo estatístico
35.98.2
Hipoteses a serem testadas
35.98.3
Pontos importantes
35.98.4
Vantagens
35.98.5
Limitações
36
Definindo o número de repetições
36.1
Tamanho da amostra - número de repetições
36.2
Tamanho efetivo
36.3
Nível de significância
36.4
Poder da Análise
36.5
Determinar o nível de significância (alpha)
36.6
Escolher o método de power analysis
36.7
Rodar o modelo
36.8
Fazer as análises para todas as combinações de parâmetros
36.9
Decidir o tamanho de amostra ideal
Published with bookdown
Estatistica Experimental na Agricultura com R
Estatistica Experimental na Agricultura com R
Jennifer Lopes
2023-10-16
Chapter 1
Estatística Experimental na Agricultura com R
