Curso de Extensão

Com grande crescimento nos últimos anos, o software R tem-se tornado cada vez mais um das linguagem de programação mais populares. Os principais benefícios da linguagem R são a gratuidade, código livre, pode ser instalado em qualquer plataforma (Window, Linux, MacOs) e possui uma ampla rede de colaboradores de diferentes áreas de conhecimento por todo o mundo. A linguagem R proporciona diversas ferramentas para executar diversas tarefas de análises estatística em diversas áreas acadêmicas e inclusive na indústria e em empresas.

NOSSA PROPOSTA: Oferecer uma introdução de ferramentas básicas e intermediárias de estatística para importação de planilhas, manipulação, visualização, análises de dados e geração de relatórios estatísticos com o uso da linguagem de programação R para alunos de graduação, pós-graduação, profissionais e comunidade externa da UFAC.

DURAÇÃO do CURSO: 8 semanas (início das aulas: 07 de outubro de 2021).

CARGA HORÁRIA: 35 horas (aula síncrona + aulas práticas assíncronas + atividades extras-classe).

ESTRATÉGIA de ENSINO: 1 hora de Aulas on-line no formato síncrono (ou seja, aulas ao vivo) diretamente com os professores e o restante estarão distribuídas com aulas assíncronas  e tempo para atividades extra-classe.

PERIODICIDADE das AULAS: Encontros semanais, toda quinta-feira, das 19:00 as 20:00h (horário Acre).

CERTIFICAÇÃO: Terão direito a certificado do curso os participantes que tenham uma frequência e realização de atividades extras-classe de no mínimo de 75% da carga horária total do curso.

PÚBLICO ALVO: Alunos de graduação, pós-graduação, profissionais e comunidade.

PLATAFORMA de ENSINO: Plataforma do Moodle e Google Meeting.

CONTEÚDO PRAGMÁTICO

Módulo 1 (5h): Filosofia e conceitos iniciais sobre software livre R e IDE Rstudio

• Introdução ao software R: histórico, ambiente e interface gráfica Rstudio;
• Comandos básicos, funções e argumentos, Objetos e suas classes;
•  Operação básicas de vetores e matrizes, dataframes;
• Importação e exportação de dados (readr, readxl, haven);
• Manipulação de dados: indexação e seleção condicional (dyplr e tidy ).
  

Módulo 2 (5h): Análise exploratória e visualização de dados

•  Tabela de distribuição de frequência;
• Funções para resumo de dados: medidas de posição e de dispersão (Pacote Psych and fBasics);
• Gráficos exploratórios: barras, setores, ramos e folhas, histograma e boxplot;
• Gráficos personalizados com o pacote ggplot2;

Módulo 3 (5h): Introdução à inferência estatística

•  Sorteio de números aleatórios: Uma aplicação da Mega-sena;
•  Distribuições de probabilidade Contínuas e discretas;
• Intervalos de confiança: para uma média populacional e duas médias populacionais;
• Teste de hipótese: para uma média populacional e duas médias populacionais;
• Teste de Normalidade;

Módulo 4 (5h): Análise Bidimensional

• Associação entre duas variáveis qualitativas: coeficiente de contingência;
•  Associação entre duas variáveis quantitativas: coeficiente de correlação linear de Pearson;
• Regressão linear, quadro ANAVA e verificação de pré-suposições;

Módulo 5 (5h): Estatística experimental com o pacote “ExpDes.pt”;

• Síntese sobre delineamentos de experimentos;
• Análise de delineamentos experimentais simples (DIC, DBC e DQL);
• Experimentos em esquema de fatorial duplo (em DIC e DBC);
• Experimentos em parcelas subdivididas;

Módulo 6 (5h): Uso do Pacote “Rcmdr” (R commander): Análise de dados via menus

•  Estatística Descritiva;
•  Análise Bidimensional;
•  Estatística Inferencial;
•  Análise de variância;

Módulo 7 (5h): Geração de relatórios estatísticos com Rmarkdown

•  Filosofia e sintaxe do pacote Rmarkdown;
• Tipos de Documentos do Rmardown;
•  Construção de relatórios estatísticos com knitr e Rmarkdown;
•  Produção de um relatório estatístico: Uma aplicação de dados de dados reais.