⚗️ Ensino normal 2025.1

Curso sobre Estatística Experimental, com abordagem na linguagem R.

Vídeos disponíveis quase toda semana!

Apresentação

Em termos gerais, abordaremos: delineamentos experimentais e de tratamentos; superfície de resposta; comparações múltiplas; exemplos práticos e aplicações no R.


Onde?

  • O curso é ministrado na UFSJ, campus Alto Paraopeba (CAP), para todos os cursos de Engenharia do campus.
  • Todas as nossas estão gravadas:
    • canal: http://youtube.com/bendeivide
    • Período:
    • Aulas presenciais:
      • Engenharia Química:
        • segunda-feira (17:05 - 18:50, sala 209.5)
        • quinta-feira (17:05 - 18:55, sala 209.5)

Calendário e Cronograma

  • Calendário

Grupo de Whatsapp

Modelo de relatório para entregas

Segue o link: https://bendeivide.github.io/relatorio-estexp

Sigam as recomendações do vídeo, porém, ao invés do projeto criado ser nominado profmatma41, use relatorio-estexp.

Relatório dos alunos

Notas

  • Engenharia Química Link

Ementa

Nós usamos essa ementa pela primeira vez, para sentirmos nesse primeiro semestre a demanda necessária

Acesse a ementa do curso

  1. O PAPEL DA ESTATÍSTICA NAS ENGENHARIAS
  2. A FILOSOFIA DO PLANEJAMENTO EXPERIMENTAL
    • A importância do planejamento;
    • Princípios básicos;
    • Métodos para aumentar a eficiência dos experimentos;
    • A analise de variância e os métodos de comparações múltiplas;
  3. DELINEAMENTO INTEIRAMENTE CASUALIZADO
    • Modelo estatístico e pressuposições;
    • Sistema de equações normais e estimação de parâmetros;
    • Análise de variância;
  4. DELINEAMENTO EM BLOCOS CASUALIZADOS E QUADRADO LATINO
    • Modeo Estatístico e pressuposições;
    • Estimação dos parâmetros;
    • Análise de variâncias;
    • Perda de parcelas;
  5. EXPERIMENTOS FATORIAIS
    • Tipos de estruturas fatoriais;
    • Modelo Estatístico e análise de variância;
    • Tópico em ensaios fatoriais;
  6. EXPERIMENTOS EM PARCELAS SUBDIVIDIDAS
    • Modelo estatístico e análise de variância;
    • Parcela subdividida no tempo;
    • Parcela subdividida com fatoriail;
    • Parcelas sub-divididas;
  7. ANÁLISE CONJUNTA DE EXPERIMENTOS
    • Modelo matemático e pressuposições;
    • Experimentos repetidos no tempo e espaço;
    • Estruturas não balanceadas;
  8. ANÁLISE EM ESTATÍSTICA EXPERIMENTAL
  9. USO DE SOFTWARES

Aulas

Aula 01 - O papel da estatística nas Engenharias

Tema - O papel da estatística nas Engenharias

Material de apoio

Aula 02 - Introdução ao R

Tema - Introdução ao R

Material de apoio

Aula 03 - Criando projetos e relatórios web

Tema - Criando projetos e relatórios web

Material de apoio

Relatório 01

  • Entrega: 01/04/2025, 23h59min.
  • Assunto: Criar um banco de dados simulados em sua área, e aplicar as técnicas da estatística descritiva
  • Envio: Página do relatório GitHub

Aula 04 - Sincronizando os projetos via GitHub, usando R+RStudio

Tema - Sincronizando os projetos via GitHub, usando R+RStudio

Material de apoio

Relatório 02

  • Entrega: 10/04/2025, 16h59min.
  • Assunto: Relacionar a distribuição da estatística do teste F ao assunto das distribuições amostrais
  • Envio: Página do relatório GitHub

Aula 05 - Revisão sobre Distribuições amostrais

Tema - Revisão sobre Distribuições amostrais

Material de apoio

Relatório 02

  • Entrega: 10/04/2025, 16h59min.
  • Assunto: Relacionar a distribuição da estatística do teste F ao assunto das distribuições amostrais
  • Envio: Página do relatório GitHub

Aula 06 - Revisão sobre Teste de Hipóteses

Tema - Revisão sobre Teste de Hipóteses

Material de apoio

Relatório 03

  • Entrega: 17/04/2025, 23h59min.
  • Assunto:
    • Avaliar via Monte Carlo, o teste Z: $ z = (\bar{X} - \mu) / (\sigma / \sqrt{n}) $;
      • Erro tipo I: $ \alpha = 0,01$; $ \alpha = 0,05 $ e $ \alpha = 0,10 $
      • Poder do teste: Cenário 1 ( $ 1\sigma_{\bar{X}} $ ), Cenário 2 ( $ 2\sigma_{\bar{X}} $ ) e Cenário 3 ( $ 3\sigma_{\bar{X}} $ );
      • simule usando rnorm(n = 30, mean = 90, sd = 4);
      • realize 10.000 simulações para cada situação.
  • Envio: Página do relatório GitHub

Aula 07 - Princípios básicos da experimentação

Tema - Princípios básicos da experimentação

Apresentação: Aula 07

Material de apoio

Aula 08 - Delineamento Inteiramente Casualizado (DIC)

Tema - Delineamento Inteiramente Casualizado (DIC)

Apresentação: Aula 08

Material de apoio

Entrega: 01/05/2025, 23h59min.

  • Assunto:
    • Analisar um experimento em DIC:
      • Análise descritiva:
        • Geral: $ \bar{X} $, $ S $ e $ CV $;
        • Em cada tratamento: $ \bar{X} $, $ S $ e $ CV $;
        • Análise gráfica de boxplot;
      • Análise de variância
        • hipóteses complementares: $ H_0 $ e $ H_1 $;
        • Tabela da anava;
        • análise gráfica de resíduos;
        • conclusão.
  • Envio: Página do relatório GitHub
  • Dados:

Aula 10 - Delineamento em blocos Casualizados (DBC)

Tema - Delineamento em Blocos Casualizados (DBC)

Apresentação: Aula 10

Material de apoio

Entrega: 12/05/2025, 23h59min.

  • Assunto:
    • Analisar um experimento em DBC:
      • Análise descritiva:
        • Geral: $ \bar{X} $, $ S $ e $ CV $;
        • Em cada tratamento: $ \bar{X} $, $ S $ e $ CV $;
        • Análise gráfica de boxplot;
      • Análise de variância
        • hipóteses complementares: $ H_0 $ e $ H_1 $;
        • Tabela da anava;
        • análise gráfica de resíduos;
        • conclusão.
  • Envio: Página do relatório GitHub
  • Dados:

Aula 12 - Procedimentos de Comparações Múltiplas (PCMs)

Tema - Procedimentos de Comparações Múltiplas (PCMs)

Apresentação: Aula 12

Material de apoio

Entrega: 22/05/2025, 23h59min.

  • Assunto:
    • Procedimentos de Comparações múltiplas
      • OBJETIVO: Estudar sobre os procedimentos de comparações múltiplas, mostrando no R e analiticamente como obter os resultados
  • Envio: Página do relatório GitHub

Aula 14 - Análise de resíduo na ANAVA

Tema - Análise de resíduo na ANAVA

Apresentação: Aula 14

Material de apoio

Entrega: 29/05/2025, 23h59min.

  • Assunto:
    • Análise de resíduos na ANAVA
      • OBJETIVO: Caso as pressuposições não forem atendidas na análise de resíduos, estudo procedimentos de como converter esta situação. Apresente um exemplo de experimento em que isso ocorre (Use IA, para simular dados de um experimento nesta situação), e apresente uma solução de análise.
  • Envio: Página do relatório GitHub

Aula 16 - Análise de Regresão na ANAVA

Tema - Análise de Regresão na ANAVA

Apresentação: Aula 16

Material de apoio

Entrega: 05/06/2025, 23h59min.

  • Assunto:
    • Análise de regressão na ANAVA. Em cada problema, individualizado, há uma sequência de perguntas que devem ser respondidas no relatório.
  • Envio: Página do relatório GitHub
  • Dados:
    • 🎓 FELIPE HENRIQUE MENEZES DE ALMEIDA E SILVA
    • 🎓 GUSTAVO HENRIQUE LOURENÇO CARDOSO
    • 🎓 Kaleb Aquino Mileib
    • 🎓 NICOLAS WILLIAN GARCIA SANTOS RIBEIRO

Aula 18 - Introdução a Esquemas Fatoriais

Tema - Introdução a Esquemas Fatoriais

Apresentação: Aula 18

Material de apoio

Aula 19 - Fatorial duplo

Tema - Fatorial duplo

Apresentação: Aula 19

Material de apoio

Aula 20 - Fatorial triplo

Tema - Fatorial triplo

Apresentação: Aula 20

Material de apoio

Entrega: 01/07/2025, 23h59min.

  • Assunto:
    • Análise fatorial tripla. Em cada problema, individualizado, há uma sequência de perguntas que devem ser respondidas no relatório.
  • Envio: Página do relatório GitHub
  • Dados:
    • 🎓 FELIPE HENRIQUE MENEZES DE ALMEIDA E SILVA
    • 🎓 GUSTAVO HENRIQUE LOURENÇO CARDOSO
    • 🎓 Kaleb Aquino Mileib
    • 🎓 NICOLAS WILLIAN GARCIA SANTOS RIBEIRO

Aula 31 - Estatística não paramétrica na ANAVA

Tema - Estatística não paramétrica na ANAVA

Apresentação: Aula 31

Material de apoio

Quiz

Quais as datas de avaliação?

Acessem: Avaliação e Cronograma

Onde ocorrerão as aulas no Youtube?

Acesse o canal: https://youtube.com/bendeivide

Anterior