====== Marcel Vaz ======
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:mar.png?150 |}}

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 [[http://ecologia.ib.usp.br/labtrop/doku.php?id=labtrop:03_equipe:marcel:marcel|este site]].

===== Exercícios resolvidos =====

<box 20% left>
<box 80% center>
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:marcel_1_p.r|Exercício 1}}  
</box>
<box 80% center>
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:marcel_2_f.r|Exercício 2}}
</box>
<box 80% center>
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:marcel_3_f.r|Exercício 3}}
</box>
</box>

<box 20% left>
<box 80% center>
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:marcel_4_f.r|Exercício 4}}
</box>
<box 80% center>
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:marcel_5_f.r|Exercício 5}}
</box>
<box 80% center >
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:marcel_6_f.r|Exercício 6}}
</box>
</box>

<box 20% left>
<box 80% center>
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:marcel_7_f.r|Exercício 7}}
</box>
<box 80% center>
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:marcel_8_f.r|Exercício 8}}
</box>
<box 80% center>
{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:marcel_9_f.r|Exercício 9}}
</box>
</box>
===== Trabalho Final =====
|[[Proposta|Origem do problema]]|


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.

==== FUNÇÕES ====

|data.gen|^[[HELP!|HELP!]]^|[[CÓDIGO|CÓDIGO]]|^{{: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.|
^anova.MC^|[[am.help|HELP!]]|^[[am.code|CÓDIGO]]^|{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:r_pf_anova.mc.r|anova.MC}}|^Faz a análise de variância (ANOVA) pelo método de Monte Carlo.^
|anova.power|^[[ap.help|HELP!]]^|[[ap.code|CÓDIGO]]|^{{: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.|
^anova.graph^|[[ag.help|HELP!]]|^[[ag.code|CÓDIGO]]^|{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:anova.graph.r|anova.graph}}|^Cria um gráfico com os efeitos dos tratamentos e sua interação.^
===== Conclusões =====
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.



{{:bie5782:01_curso_atual:alunos:trabalho_final:marcel.vaz:anova.graph.ex.jpeg?400|Gráfico das médias dos tratamentos para uma simulação de dados com nb=10, int=50, varb=5, vare=10, efA=10, efB=15, efAB=10}}
===== Links =====

[[http://www.math.yorku.ca/SCS/Online/power/|Power Analysis for ANOVA Designs]]