Índice
- O Curso R
-
- Tutoriais
-
- Apostila
-
- 6. Testes de Hipótese (em preparação!)
- Exercícios
-
- Material de Apoio
-
- Área dos Alunos
-
- Cursos Anteriores
-
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O período de aula em 2022 é entre os dias 06 a 24 de junho
O notar mudou para http://notar.ib.usp.br
Bem vindo(a). Aqui você encontrará a programação e material sobre a disciplina oferecida pela programa de Pós-Graduação em Ecologia do Instituto de Biociências da Universidade de São Paulo.
Devido as restrições impostas pela Covid-19 a versão do curso ofical do IBUSP será oferecido em caráter emergencial de forma remota, sem atividades presenciais. O curso contará com atividades síncronas e assíncronas. Para cada um dos tópicos do curso, iremos ter as seguinte sequência de atividades:
Atividades Preparatórias
Faça as Atividades Preparatórias até antes do início das aulas
Matricula Veja informações em: matricula.
Disciplina oferecida pelo Programa de Pós-Graduação em Ecologia da Universidade de São Paulo
Primeira Semana | ||||
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Data | Período | Local | Assunto | Instrutor(es) |
14/09 | 10:00-11:30 | Google Meet | Introdução à linguagem R | Equipe |
14/09 | 14:00-15:30 | Google Meet & Fórum | Dúvidas das atividades preparatórias | Equipe |
14/09 | 16:00-18:00 | Fórum | Tutorial de Funções Matemáticas | Equipe |
15/09 | 9:00-12:00 | Forum on-line | Plantão Funções Matemáticas | Equipe |
16/09 | 10:00-11:30 | Google Meet | Funções Matemáticas | Equipe |
16/09 | 14:00-18:00 | Google Meet & Fórum | Tutorial Leitura e Manipulação de Dados | Equipe |
17/09 | 14:00-18:00 | Forum on-line | Dúvidas Leitura e Manipulação de dados | Equipe |
18/09 | 10:00-11:30 | Google Meet | Leitura e Manipulação de dados | Equipe |
18/09 | 14:00-17:00 | Google Meet & Fórum | Tutorial Análise Exploratória de Dados | Equipe |
Segunda Semana | ||||
Data | Período | Local | Assunto | Instrutor(es) |
21/09 | 10:00-12:00 | Google Meet | Aula Análise exploratória de Dados + Dúvidas Tutorial | Equipe |
21/09 | 14:00-18:00 | Google Meet & Fórum | Tutorial Análise Exploratória de Dados | Equipe |
22/09 | 9:00-12:00 | Forum on-line | Plantão Análise Exploratória de Dados | Equipe |
23/09 | 10:00-11:30 | Google Meet | Fechamento Análise exploratória de Dados | Equipe |
23/09 | 14:00-18:00 | Google Meet & Fórum | Tutorial de Gráficos | Equipe |
24/09 | 14:00-18:00 | Forum on-line | Gráficos I | Equipe |
25/09 | 10:00-11:30 | Google Meet | Fechamento Gráficos I | Equipe |
25/09 | 14:00-17:00 | Google Meet & Fórum | Tutorial Gráficos II | Equipe |
Terceira Semana | ||||
Data | Período | Local | Assunto | Instrutor(es) |
28/09 | 10:00-11:30 | Google Meet | Fechamento Gráficos II | Equipe |
28/09 | 14:00-18:00 | Google Meet & Fórum | Teste de Significância | Monitores |
29/09 | 9:00-12:00 | Forum on-line | Plantão Teste de Significância | Equipe |
30/09 | 10:00-11:30 | Google Meet | Fechamento Teste de Significância | Equipe |
30/09 | 14:00-18:00 | Google Meet & Fórum | Tutorial de Modelos Lineares | Equipe |
01/10 | 14:00-18:00 | Forum on-line | Plantão Modelos Lineares | Equipe |
02/10 | 10:00-11:30 | Google Meet | Fechamento Modelos Lineares | Equipe |
02/10 | 14:00-17:00 | Google Meet & Fórum | Tutorial Reamostragem | Equipe |
Quarta Semana | ||||
Data | Período | Local | Assunto | Instrutor(es) |
05/10 | 10:00-11:30 | Google Meet | Modelos Lineares II | Equipe |
05/10 | 14:00-17:00 | Google Meet & Fórum | Tutorial Modelos Lineares Multiplos | Monitores |
07/10 | 10:00-11:30 | Google Meet | Reamostragem e Funções | Equipe |
07/10 | 14:00-17:00 | Google Meet & Fórum | Tutorial Reamostragem e Tutorial Funções | Equipe |
09/10 | 10:00-11:30 | Google Meet | Fechamento do Curso | Equipe |
09/10 | 14:00-17:00 | Google Meet & Fórum | Dúvidas Exercícios Finais | Equipe |
A quantidade de material disponível sobre programação em R é muito extensa. Aqui apresentamos uma compilação da documentação oficial que consideramos mais importante e algumas fontes que avaliamos ser mais interessante.
Para os que acompanham cursos online, indicamos o curso de programação em R no Coursera oferecido pela Johns Hopkins University.
Há também um interessante curso interativo on line chamado TryR.
William N. Venables and Brian D. Ripley. Modern Applied Statistics with S. Fourth Edition. Springer, New York, 2002.
Conhecido na comunidade R como “The Book”, é a referência básica do usuário, mas é preciso alguma experiência para aproveitá-lo bem. Seu pacote companheiro é o MASS
1), que faz parte da instalação básica do R. Visite o site do livro para atualizações, exercícios e muito mais.
John Fox. An R and S-Plus Companion to Applied Regression. Sage Publications, Thousand Oaks, CA, USA, 2002.
Excelente livro sobre regressão linear, e uma ótima introdução à construção de modelos no R. O pacote companheiro, car
, tem ótimas funções para diagnóstico de regressões. Visite também o site do livro.
John Verzani. Using R for Introductory Statistics. Chapman & Hall/CRC, Boca Raton, FL, 2005. Derivado de manual disponível gratuitamente no site do autor, esta é uma das melhores introduções à linguagem para principiantes. Muito didático e com ótimos exercícios. Veja também o site do livro, e o pacote usingR.
Crawley, M. J. The R Book. Wiley, New York, 2007. Um livro muito completo e feito por um ecólogo, para ensinar estatística e a linguagem. Referência obrigatória para pessoas da área de biologia, principalmente de ecologia. Veja também o site do livro.
NOTA: Selecionamos aqui três manuais on-line que nos parecem boas introduções. Há muito mais na seção Contributed Documentation do site do R.
Venables, W.; Smith, D.M; & R Development Team An Introduction to R. Manual online. Manual oficial de introdução ao R.
Carlos Alzola and Frank E. Harrell An Introduction to S and the Hmisc and Design Libraries” O Pacote Hmisc veio do S-Plus, e tem várias funções muito úteis para manipulação e análise exploratória de dados. O manual é extenso e é uma referência muito completa sobre a linguagem S.
Petra Kuhnert and Bill Venables An Introduction to R: Software for Statistical Modelling & Computing. Apostila de 360 páginas de curso de Introdução ao R, além dos scripts de aula e conjuntos de dados.
Duas dicas do monitor Vitor Rios: