quinta-feira, 29 de março de 2012

Filosofando sobre variabilidade e repetições

Conversa filosófica junto ao Prof. Dr. Carlos Roberto Padovani.

Tema: Repetição

- Do ponto de vista matemático encontrar a resposta é ter resolvido
- Repetição como entendimento das variabilidades

- Dois fatores importantes: 
1. Casualização: fidedignidade
2. Repetição: Esequibilidade

Variabilidade: Afastamento em relação a um padrao (ex. Tomate, Arrumar namorada)
Deterministico: modelo do matemático
A repetição do experimento implica na variabilidade
Repetição é diferente de replica

Estudo de casos 1: Num experimento com bagres, foi tomada como unidade experimental apenas um pool, impossibilitando uma analise de variabilidade.

Média aparada: Quando temos uma amostra de 10 dados, aparamos essa amostra cortando, por exemplo, 2 valores mais baixos e 2 mais altos. Restando assim a média de 6 valores.

Estudo de casos 2: Experimento com leitões. Quando um leitão tem diarréia ou infecções tem de ser descartado do experimento. Tenho que pensar na escolha da amostra que a perda é equiprovável.
Quanto mais homogeneo for o material menor será o numero de repetições.

Artigo da Esalq: Subamostras como repetições
Somente as unidades experimentais são repetições legitimas
Variabilidade na prática é o desvio padrão
Erro amostral difere do erro experimental
Inferência usando o erro observado resulta em erros.

Inferir não é extrapolar: é o processo indutivo de raciocinio
processo de "do particular pensar no geral".
Ex. Exame de sangue

Testes de Hipóteses:
Antes do encontro o professor toma H0 como sendo verdadeiro
H0: Os alunos são os melhores. H1: Os alunos não são os melhores.
Erros: falso positivo e falso negativo

O número mais adequado de repetições (tamanho da amostra):
Cada experimento possui um número mais adequado de repetições.

É errado do ponto de vista de pesquisa ir com o dados coletados para fazer a analise, temos que homogenizar os dados.

Preciso para o tamanho amostral:
1. Qual o nível de confiança que quero nos resultados (95%)
2. O poder do teste (80% de significancia)
3. Qual a menor diferença que atribuo ao acaso (tamanho da diferença que quero detectar)
dms (menor diferença significante)
4. Uma noção da variabilidade (comportamento dos dados)
5. Experimento Piloto (pelo menos 3)

Ignorância: Igno (desconhecimento)

Anotações de Renan Mercuri Pinto
29.03.2012

Tópicos em Biometria - Anotações

Análise Espacial de Dados
Paulo M. Landim

Geoestatística e modelos probabilisticos
(Variavel aleatoria e função aleatoria)
- Localização geográfica é parte integral de qualquer amostra.
- As medidas tem um  suporte associado
- Não é suposto que as variaveris sejam independentes e identicamente distribuidas
- Amostragem segue um padrão regular

Variável regionalizada (VR): duplo aspecto, caracteristica estrutural e aleatório.
Modelos de Variogramas: esférico

Aplicações da geoestatistica: lavra e prospectação, geologia do petroleo, geologia ambiental, agricultura de precisao, analise espacial de crimes, cartografia, climatologia, ecologia da paisagem, engenharia florestal, epidemiologia, geotecnia, softwares, pedologia, etc.

Krigagem (estimador geoestatistico): leva em consideração as caracteristicas espaciais de autocorrelação de variaveis regionalizadas.
Estimação por uma combinação linear ponderada. Erro deve ter esperança zero.
A Krigagem de Z(x) é um estimador otimo em relação a média, porém ruim para variabilidade.


Modelos matemáticos e computacionais em biologia e tecnicas de otimização
Claudia Pio Ferreira

Temas de interesse:
1.       Epidemiologia: dengue, infecções hospitalares
2.       Ecologia: manejo integrado de pragas, ecologia de paisagens

Objetivos:
1.Entender os mecanismos pelos quais uma doença se espalha
2. Predizer o futuro
3. Definir e otimizar mecanismos de controle
4. Detectar valores limiares
5. Identificar padroes
6. Estimar parametros a partir dos dados experimentais

Epidemiologia: população dividida em tres classes: susceptivel, infectados e recuperados ou mortos.
Ecologia: diversidade dada pela coexistencia das especies é mantida por dois mecanismos: heterogeneidades ambientais, termos nao lineares na dinamica populacional

Projeto: Modelo Espacial para analise da disseminação da dengue

Notas de Aula de Renan M. Pinto
29.03.2012

Introdução ao Biomethink

Em construção...