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Delineamento Experimental e Análise Multivariada


Área Científica: Matemática e Estatística
Ano: 1º
Semestre: 1
Créditos: 6 ECTS
Horas de contacto: 60 TP, 4 OT

Objectivos/Competências adquiridas:

A unidade curricular tem como objetivos que o aluno seja capaz de:
Reconhecer a importância de uma metodologia experimental correta e delinear experiências.
Distinguir diferentes desenhos experimentais e ganhar capacidade para escolher as melhores opções de acordo com os objetivos.
Identificar o processo de amostragem, bem como o teste estatístico mais adequado.
Reconhecer as diferenças entre as diferentes técnicas de análise multivariada.
Interpretar corretamente os resultados obtidos e adquirir capacidade crítica.

Conteúdo da unidade curricular:

Na unidade curricular abordar-se-ão os seguintes conteúdos:
Capítulo 1 - Amostragem de dados e transformação de variáveis. Testes de hipóteses.
Capítulo 2 - Análise de variância (ANOVA) a 1 fator e fatorial.
Capítulo 3 - Desenho Experimental: Desenho completamente aleatorizado; Blocos completos aleatorizados; Desenho fatorial; Desenho hierárquico (nested); Desenho multifatorial com restrição na aleatorização.
Capítulo 4 - Regressão linear.
Capítulo 5 - Análise de variância multivariada (MANOVA).
Capítulo 6 - Técnicas de análise multivariada: Métodos de ordenação (Componentes principais; Análise fatorial; Análise de correspondências; Análise de redundâncias). Métodos de classificação (Análise de clusters). Análise discriminante.

Bibliografia recomendada:

A. Reza Hoshmand, Design of experiments for agriculture and natural sciences. Chapman & Hall/CRC, 2nd, 2006.
Douglas C. Montgomery, Design and Analysis of Experiments. John Wiley & Sons, Inc., 8th edition, 2013.
James N. Miller and Jane C. Miller, Statistics and Chemometrics for Analytical Chemistry. Prentice Hall, London, 6th, 2010.
Jerrold H. Zar, Biostatistical Analysis. International edition, Prentice-Hall, 1999.
João P. Marôco, Análise Estatística com SPSS Statistics. ReportNumber, Pêro-Pinheiro, 5ª, 2011.
Maria Helena Pestana; João Nunes Gageiro, Análise de Dados para Ciências Sociais: A complementaridade do SPSS. Sílabo, Lisboa, 5ª, 2008.
A. Afifi, S. May, V. A. Clark. Practical Multivariate Analysis. Chapman & Hall/CRC, 5th, 2012.
J.F. Hair, W.C. Black, B.J. Babin, R.E. Anderson, Multivariate Data Analysis. Prentice Hall, 7th, 2010.
K. McGarigal, S. Cushman, S. Stafford, Multivariate Statistics for Wildlife and Ecology Research. Springer-Verlag, New York, 2000.


T = teóricas; TP = teórico-práticas; PL = ensino prático e laboratorial; TC = trabalho de campo; S = seminário; E = estágio; OT = orientação tutória;