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\section{\texorpdfstring{Marcel Vaz}{Marcel Vaz}}
\label{sec:marcel_vaz}


\raggedleft\includegraphics[keepaspectratio=true,width=0.8\textwidth]{bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/mar}


Mestrando em Ecologia, IB-USP. Tese: Habitat e diversidade funcional de árvores de uma floresta de terra firme da Amazônia Central. Para mais informações acesse \href{http://ecologia.ib.usp.br/labtrop/doku.php?id=labtrop:03_equipe:marcel:marcel}{este site}.

\subsection{\texorpdfstring{Exercícios resolvidos}{Exercicios resolvidos}}
\label{sec:exercicios_resolvidos}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/marcel_1_p.r}{Exercício 1}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/marcel_2_f.r}{Exercício 2}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/marcel_3_f.r}{Exercício 3}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/marcel_4_f.r}{Exercício 4}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/marcel_5_f.r}{Exercício 5}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/marcel_6_f.r}{Exercício 6}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/marcel_7_f.r}{Exercício 7}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/marcel_8_f.r}{Exercício 8}
\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/marcel_9_f.r}{Exercício 9}


\subsection{\texorpdfstring{Trabalho Final}{Trabalho Final}}
\label{sec:trabalho_final}
\begin{longtable}{|l|}
\hline
\href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2010:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:proposta}{Origem do problema} \\ 
\hline
 
\end{longtable}



A idéia do trabalho surgiu da dificuldade de se lidar com a sensibilidade de um teste de hipótese, ou seja, a probabilidade de se falsear a hipótese nula quando ela de fato é falsa. Quanto mais complexo um desenho experimental, mais fontes de variação ele incorporará e, portanto, menor será sua sensibilidade. O caso do desenho multifatorial em bloco é um exemplo clássico em que o ruído gerado pelo fator randômico bloco pode sobremaneira mascarar os efeitos dos tratamentos. Ademais, análises como as de Monte Carlo e não-paramétricas têm por característica serem menos sensíveis do que as paramétricas e também esse parece ser o caso da ANOVA. Assim, faz-se mister conhecermos a probabilidade de incorrermos não só no erro tipo I (chance de se negar equivocadamente a hipótese nula), mas também no erro tipo II (manter a hipótese nula quando na ,,verdade" ela é falsa). Meu objetivo, enfim, é criar uma função que calcule a sensibilidade do teste de ANOVA usando-se Monte Carlo para desenhos fatoriais em bloco.

\subsubsection{\texorpdfstring{FUNÇÕES}{FUNOES}}
\label{sec:funoes}
\begin{longtable}{|l|l|l|l|l|l|l|l|l|}
\hline
\multicolumn{2}{|l|}{data.gen} & \multicolumn{2}{|l|}{\textbf{\href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2010:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:help}{HELP!}}} & \multicolumn{2}{|l|}{CÓDIGO} & \multicolumn{2}{|l|}{\textbf{\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/r_pf_dados2.r}{data.gen}}} & Simula dados de um experimento fatorial em blocos com dois fatores. \\ 
\hline
 
\multicolumn{2}{|l|}{\textbf{anova.MC}} & \multicolumn{2}{|l|}{\href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2010:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:am.help}{HELP!}} & \multicolumn{2}{|l|}{\textbf{\href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2010:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:am.code}{CÓDIGO}}} & \multicolumn{2}{|l|}{\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/r_pf_anova.mc.r}{anova.MC}} & \textbf{Faz a análise de variância (ANOVA) pelo método de Monte Carlo.} \\ 
\hline
 
\multicolumn{2}{|l|}{anova.power} & \multicolumn{2}{|l|}{\textbf{\href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2010:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:ap.help}{HELP!}}} & \multicolumn{2}{|l|}{\href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2010:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:ap.code}{CÓDIGO}} & \multicolumn{2}{|l|}{\textbf{\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/r_pf_anova.power.r}{anova.power}}} & Calcula o poder da ANOVA feita pelo método de Monte Carlo. \\ 
\hline
 
\multicolumn{2}{|l|}{\textbf{anova.graph}} & \multicolumn{2}{|l|}{\href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2010:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:ag.help}{HELP!}} & \multicolumn{2}{|l|}{\textbf{\href{http://ecor.ib.usp.br/doku.php?id=05_curso_antigo:r2010:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:ag.code}{CÓDIGO}}} & \multicolumn{2}{|l|}{\href{media/bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/anova.graph.r}{anova.graph}} & \textbf{Cria um gráfico com os efeitos dos tratamentos e sua interação.} \\ 
\hline
 
\end{longtable}



\subsection{\texorpdfstring{Conclusões}{Conclusoes}}
\label{sec:conclusoes}


O teste de ANOVA por Monte Carlo parece bem sensível para os efeitos dos fatores individualmente. Ao mesmo tempo, porém, o teste se mostrou muito pouco sensível à interação entre os fatores testados, um dos objetivos principais de se usar o desenho fatorial.
Já os gráficos, cujas barras de erro foram calculadas por bootstraping, parecem ser mais sensíveis às interações entre os fatores.

\includegraphics[keepaspectratio=true,width=0.8\textwidth]{bie5782/01_curso_atual/alunos/trabalho_final/marcel.vaz/anova.graph.ex}


\subsection{\texorpdfstring{Links}{Links}}
\label{sec:links}


\href{http://www.math.yorku.ca/SCS/Online/power/}{Power Analysis for ANOVA Designs}

\end{document}
