# data[].attributes.body
Equação de regressão: Y = aX + b X: Variável independentes Y: Variável dependente a e b: Fatores de correlação

# data[].attributes.body
r>30% : Fraca correlação • r<30% e >70% : Média correlação • r>70% Forte correlação

# data[].attributes.body
r (Coeficiente de correlação de Pearson) = Quanto uma variável se correlaciona com outra. Varia entre +1 e -1.

# data[].attributes.body
mede o grau da correlação entre duas variáveis.
Este coeficiente, normalmente representado por p assume apenas valores entre -1 e 1.

p = 1 Significa correlação perfeita positiva entre as duas variáveis.
p = -1  Significa uma correlação negativa perfeita entre as duas variáveis - Isto é, se uma aumenta, a outra sempre diminui.
p = 0  Significa que as duas variáveis não dependem linearmente uma da outra. No entanto, pode existir uma dependência não linear.

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Um diagrama de dispersão mostra a relação entre duas variáveis quantitativas, medidas sobre os mesmos indivíduos. Os valores de uma variável aparecem no eixo horizontal, e os da outra, no eixo vertical. Comumente, coloca-se no eixo x um parâmetro. Cada indivíduo aparece como o ponto do gráfico

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Teste: Bicaudal ou Unicaudal (à esquerda ou à direita)

# data[].attributes.body
H0: Bicaudal (=) à esquerda (= ou >) à direita (= ou <) H1: Bicaudal (≠) à esquerda (<) à direita (>)

# data[].attributes.body
H0 = hipótese nula, não há significância entre as os grupos H1 = Hipótese alternativa, há significância entre os grupos

# data[].attributes.body
Z = X -  µo / (δ/√n)

# data[].attributes.body
O procedimento básico de teste de hipóteses relativo ao parâmetro 0 de uma população, será decomposto em 4 passos:
(i) Definição as hipóteses: Ho - 0 = 0o
(ii) Identificação da estatística do teste e caracterização da sua distribuição. (iii) Definição da regra de decisão, com a especificação do nível de significância do teste.
(iv) Cálculo da estatística de teste e tomada de decisão

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o é uma constante conhecida, o teste é chamada de teste bilateral.

# data[].attributes.body
Um teste de uma hipóteses estatística é o procedimento ou regra de decisão que nos possibilita decidir por H0 ou Ha, com base a informação contida na amostra.

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t = X -  µ / (s/√n)

# data[].attributes.body
Erro tipo I: Rejeitar H0 quando de fato H0 é verdadeiro. Erro tipo II: Não rejeitamos H0 quando de fato H0 é falsa.

# data[].attributes.body
Intervalo de Confiança = Estimação de intervalo de um parâmetro populacional desconhecido

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Populacional ( µ)

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Amostral ( X)

# data[].attributes.body
(emax): Zα/2 *(ѳ/(n^0,5)) µ = X ± emax

# data[].attributes.body
Mediana – Valor do meio entre todo o amostral

# data[].attributes.body
(emax): Zα/2*(√”p*(1-p)”/n P = p ± emax

# data[].attributes.body
Média – Ponto de equilíbrio das frequências entre os dados

# data[].attributes.body
n = Número de amostras

# data[].attributes.body
Achar a porcentagem da MEDIANA Pme=n-1/2

# data[].attributes.body
X=∈;x/n

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MODA, maior frequência

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Valor Maximo - Valor Minimo

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Medida que quantifica em média o quanto os dados se dispersão da média

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S² = ∈ (x -X)²/n-1 * fi

# data[].attributes.body
S = √s²

# data[].attributes.body
São medidas que resumem os dados explorados

# data[].attributes.body
Mede a Variabilidade

# data[].attributes.body
Controle

# data[].attributes.body
Controle total -

# data[].attributes.body
Controle total - Controle feito sobre as parcelas, antes do tratamento, para que sejam homogêneas entre si

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Casualização - Os tratamentos devem ser designados ás parcelas por sorteio de forma aleatória

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Repetição - São as unidades experimentais do mesmo grupo dentro do experimento

# data[].attributes.body
Variável - É o que esta sendo observado ou medido

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Parcela - Designar a unidade de área usada no experimento

# data[].attributes.body
Tratamento - É  o objetivo da pesquisa. É onde os efeitos da pesquisa são medidos e comparados. O tratamento da parcela deve diminuir a variação acidental, mas sem afetar a precisão do experimento

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Experimentação - Parte de uma hipótese e consiste na observação e classificação em condições controladas. (Causa e Efeito)

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Noções de Experimentação

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Delineamento em quadrado latino DQL

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Delineamento em blocos ao acaso DBC

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Delineamento inteiramente casualizado DIC

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Objetivo, estimar o erro experimental. Contribui para aumentar a precisão dos experimentos. Fornece informações sobre o procedimento mais apropriado para proceder os testes de significância.

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Desenho, espelho do experimento

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Delineamento Experimental

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>30% necessário repetir o experimento

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6% a 30% é necessário correção

# data[].attributes.body
5% não é um fator sério

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Pequeno ou Grandes

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eij=

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Consequência da falha experimental de determinada parcela , quando esta possui um stand reduzido em relação ao inicial.

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Erro Experimental

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Precisão do experimento ↓

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Tamanho da parcela ↑

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Variação acidental ↓

# data[].attributes.body
Deve proporcionar uma menor variação acidental e não afetar a precisão

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Tamanho da Parcela

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HA - alternativa

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HO - Nula

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Conclusão - responder aos objetivos do experimento

# data[].attributes.body
Avaliação - Testes estatístico, analise e interpretação dos fatos

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Hipóteses - nos leva ao tipo de experimento

# data[].attributes.body
objetivos -  o que se pretende pesquisar

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Montagem de um Experimento

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Aspectos do planejamento estatístico de um experimento

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Tratamento é o objetivo da pesquisa, é a condição imposta cujo efeito devemos medir ou comparar em um experimento

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Se apropria de experimento, verificando, testando e analisando o comportamento entre seres vivos.

# data[].attributes.body
Biestatística, ciência que estuda e experimenta situações, acompanhando de forma cientifica os seres vivos.

# data[].attributes.body
ciência exata que trás informações para coletar, organizar, resumir, analisar e apresentar dados. São parâmetros extraídos da população, tais como média ou desvio padrão.

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Coeficiente de correlação

# data[].attributes.body
Introdução à teoria de correlação

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Desvio padrão desconhecido n < ou = 30

# data[].attributes.body
Desvio padrão conhecido n>30

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Teste para Proporção

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Testes Unilaterais e Bilaterais

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Tipos de Erro

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Tipos de Hipótese

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Conceitos Básicos

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Distribuição amostral de proporções

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Distribuição amostral da média

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Erro Amostral

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ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS:INTERVALOS DE CONFIANÇA

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ESTIMAÇÃO DE PARÂMETROS:INTERVALOS DE CONFIANÇA

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Medidas de Dispersão: Amplitude Total, Desvio-Padrão, Variância e Coeficiente de Variação

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Medidas de Tendência Central: Média, Mediana e Moda

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Tratamento controle

# data[].attributes.body
Aspectos do planejamento estatístico de um experimento

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A estatística na pesquisa biológica

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Introdução à Estatística