Fonte: IBGE - Produção Agrícola Municipal do Rio Grande do Sul Gerência de Competitividade Setorial

Coop. Agr. Nova Aliança

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Resumo. Este artigo apresenta uma proposta de análise e desenvolvimento de um modelo de regressão linear múltipla sobre uma base de dados de vendas globais de videogames entre 1980 a 2014 com o objetivo de obter a predição de volumes de vendas globais de vídeo games e também fazer uma estimativa de vendas globais de vídeo game para o ano de 2015. Foi possível desenvolver um modelo satisfatório com base em três variáveis explicativas. As três variáveis em conjunto, por meio da regressão linear múltipla explicaram 99,32% da variação dos dados de vendas globais e apresentara um erro relativo médio absoluto de 10,86%.

Aula 4 da disciplina de Estatística Aplicada do curso de Especialização em Big Data, Data Science e Data Analytics.

Resumo: O Índice de Desenvolvimento Humano dos municípios brasileiro (IDHM) é um indicador relacionado a parâmetros de saúde, educação e renda da população. Este trabalho teve como objetivo desenvolver um modelo de Regressão Linear Múltipla (RLM) para prever o valor do IDHM do ano de 2010 no Estado do Rio Grande do Sul através da escolha de cinco variáveis explicativas do ano de 2000. Foram encontradas cinco variáveis que, em conjunto, por meio de um modelo de RLM significativo explicaram 89.7% da variação dos dados do IDHM_2010 e apresentaram um erro relativo médio absoluto de 2,44%.

Aula 3 da disciplina de Estatística Aplicada do curso de Especialização em Big Data, Data Science e Data Analytics.

Aula 2 da disciplina de Estatística Aplicada do curso de Especialização em Big Data, Data Science e Data Analytics.

Base: Cenário 2

Variedades: Bordo, Isabel, Niagara Branca, BRS Cora, BRS Magna, BRS Carmem. Parâmetros: Acidez Titulavel, pH, Brix, Babo, Densidade

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ANCOVA - Híbrido de ANOVA e Regressão Linear. É uma análise onde a variável resposta é quantitativa, e temos duas variáveis explicativas. Sendo uma variável categórica (semelhante a ANOVA) e a outra variável é quantitativa (semelhante a Regressão)

Regressão Linear - Teste de variáveis Quantitativas. Tanto as variáveis explicativas quanto as variáveis resposta são quantitativas.

Qui-Quadrado - Teste de variáveis Categóricas. Tanto as variáveis explicativas quanto as variáveis resposta são categóricas. Não é um teste paramétrico.

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 5 Parte 12 (-) CCA de um conjunto de dados de composição de espécies (Presença/Ausência + Abundância) com varespec através da matriz de distâncias pelo método qui-quadrado. Conjunto de dados físico-químicos do solo com varechem. Desenvolver a cca através da função cca() do pacote vegan, plotagem da CCA, avaliar como o conjunto de dados de espécies se corresponde com os resultados físico-químicos através da CCA e CA+envfit.

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 5 Parte 11 (-) PCoA da Matriz de Distância da composição de espécies pelo método Bray-Curtis (Presença/Ausência + Abundância) com os dados dune. Carregar conjunto de dados dune, criação da matriz de distâncias pelo método Bray-Curtis com a função vegdist(), plotagem da PCoA, avaliar quais espécies mais explicaram os resultados da das UA na PCoA.

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 5 Parte 10 (-) CA da Matriz de Distância da composição de espécies pelo método Qui-Quadrado (Presença/Ausência + Abundância) com os dados varespec. Carregar conjunto de dados varespec, criação da matriz de distâncias pelo método Qui-Quadrado com a função cca(), plotagem da CA, carregar o conjunto de dados varechem, com a função env.fit() relacionar este conjunto de dados com o resultado da CA do conjunto de dados varespec, plotar os resultados de env.fit no plot do resultado CA para avaliar quais variáveis fisico-químicas mais explicaram os resultados da CA.

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 5 Parte 9 (-) ANOSIM da matriz de distâncias de composição de espécies dos 2 tipos de Ambiente. Definir as variáveis componentes das espécies, formar a matriz de distâncias pelo método “Jaccard”, guardar como resultado a função NMDS desta matriz de distâncias, plotar em um gráfico para visualizar a formação de grupos conforme a variável Ambiente. Com a função anosim() realizar o teste de permutação da matriz de distância, com os dados Rankeados, para dar rigor estatístico aos agrupamentos formados.

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 5 Parte 8 (-) PERMANOVA da matriz de distâncias de composição de espécies dos 2 tipos de Ambiente. Definir as variáveis componentes das espécies, formar a matriz de distâncias pelo método “Jaccard”, guardar como resultado a função NMDS desta matriz de distâncias, plotar em um gráfico para visualizar a formação de grupos conforme a variável Ambiente. Com a função adonis() realizar o teste PEMANOVA de permutação da matriz de distância para dar rigor estatístico aos agrupamentos formados.

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 5 Parte 7 (-) Teste de Mantel para comparar duas matrizes de distância. Sendo uma a matriz de distância da composição de espécies pelo método Jaccard (Presença/Ausência) e a outra a matriz de distâncias das variáveis ambientais padronizadas pelo método Euclidiano.Definição das variáveis espécies e definição das variáveis ambientais, criação da matriz de distâncias pelo método Jaccard nas variáveis espécie e da matriz de distâncias pelo método euclidiano nas variáveis ambientais padronizadas.Execução do teste de mantel, com 10.000 permutações das matrizes.

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 5 Parte 6 (-) NMDS da Matriz de Distância da composição de espécies pelo método Jaccard (Presença/Ausência) com os dados da composição de espécies (presença/ausência). Definição das variáveis espécies, criação da matriz de distâncias pelo método Jaccard, desenvolvimento da NMDS através da função metaMDS(), plotagem do NMDS com os agrupamentos destacados, plotagem dos dados ambientais na mesma figura do NMDS, análise de o quanto cada variável ambiental (dados ambientais) explicam os agrupamentos formados no NMDS através de teste estatístico (resultado.envfit)

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 5 Parte 5 (-) PCA da Matriz de Distâncias através do método Euclidiano com os dados das variáveis ambientais. Definição das variáveis ambientais, padronização das unidades, criação da PCA com matriz de distâncias pelo método Euclidiano, plotagem da PCA com os agrupamentos destacados, extração dos valores do componente principal 1 e do componente principal 2 para utilizar como variáveis em próximas análises.

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 5 Parte 4 (-) Cluster da Matriz de Distâncias através do método Bray-Curtis com os dados de quantidade de espécies. Definição das variáveis espécie, criação da matriz de distâncias através do método Bray-Curtis, definição de novos nomes para as unidades amostrais, plotagem do cluster com as novas unidades amostrais, verificação de o quanto o Cluster representa a Matriz de Distâncias através do coeficiente cofenético (matriz cofenética).

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 5 Parte 3 (-) Cluster da Matriz de Distâncias através do método Jaccard com os dados de composição de espécies. Definição das variáveis espécie, criação da matriz de distâncias através do método Jaccard, definição de novos nomes para as unidades amostrais, plotagem do cluster com as novas unidades amostrais, verificação de o quanto o Cluster representa a Matriz de Distâncias através do coeficiente cofenético (matriz cofenética).

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 5 Parte 2 (-) Cluster da Matriz de Distâncias através do método Euclidiano com os dados das variáveis ambientais. Definição das variáveis ambientais, padronização das unidades, criação da matriz de distâncias pelo método Euclidiano, definição de novos nomes para as unidades amostrais, plotagem do cluster com as novas unidades amostrais, verificação de o quanto o Cluster representa a Matriz de Distâncias através do coeficiente cofenético (matriz cofenética).

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 5 Parte 1 (-) Cluster Simples

O objetivo deste relatório é detalhar em seções as informações dos vinhedos dos cooperados da Cooperativa Agroindustrial Nova Aliança. Com a exploração de dados das áreas dos vinhedos (parcelas), variedades de uva, produção, produtividade e qualidade das uvas (grau glucométrico), rentabilidade, cadernos de campo e monitoramento do uso de agrotóxicos. Neste sentido, integramos informações componentes do processo de rastreabilidade agrícola da cooperativa Nova Aliança.

Wordcloud; Heatmap-calendário; teste t pareado; regressão linear simples

Parte 1: Análise de variáveis fisiologicas+hormonais nos diferentes estagios

O objetivo deste relatório é detalhar em seções as informações dos vinhedos dos cooperados da Cooperativa Agroindustrial Nova Aliança. Com a exploração de dados das áreas dos vinhedos (parcelas), variedades de uva, produção, produtividade e qualidade das uvas (grau glucométrico), rentabilidade, cadernos de campo e monitoramento do uso de agrotóxicos. Neste sentido, integramos informações componentes do processo de rastreabilidade agrícola da cooperativa Nova Aliança.

O objetivo deste relatório é detalhar em seções as informações dos vinhedos dos cooperados da Cooperativa Agroindustrial Nova Aliança. Com a exploração de dados das áreas dos vinhedos (parcelas), variedades de uva, produção, produtividade e qualidade das uvas (grau glucométrico), rentabilidade, cadernos de campo e monitoramento do uso de agrotóxicos. Neste sentido, integramos informações componentes do processo de rastreabilidade agrícola da cooperativa Nova Aliança.

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 4 Parte 2.2 (-) ANOVA One-Way (-) ANOVA Fatorial

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 4 Parte 1 (-) Teste T para variâncias homogêneas

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 4 Parte 2.1 (-) Teste T para variâncias heterogêneas (-) Teste T com Caudalidade, Monocaudal (-) Teste T Pareado, ou para amostras dependentes

Leonardo Reffatti - Markdown Modulo 3