Análise de dados agronômicos em R

O evento será realizado nos dias 20 e 27 de junho de 2020 a partir das 13 horas na modalidade online e tem como objetivo principal capacitar alunos e profissionais a desenvolver estudos e análises na área de experimentação agrícola, tornando-os aptos a conseguir rodar e interpretar dados, de forma a não necessitar de auxilio de outros.

O conteúdo abordado será: Análise de imagens RGB e sua aplicação na agricultura, Princípios básicos da experimentação. Análise de variância e teste F. Delineamentos experimentais. Contrastes e Procedimentos de comparações múltiplas de médias. Experimentos multifatores: fatoriais, parcelas subdivididas e modelo hierárquico. Análise de grupos de experimentos. Análise de variância da regressão.

Participação do professor doutor Marco Antonio Moreira de Freitas que possui graduação em Agronomia pela Universidade Federal de Viçosa (2010), mestrado em Fitotecnia (Produção Vegetal) pela Universidade Federal de Viçosa (2011) e doutorado em Doutorado em Fitotecnia pela Universidade Federal de Viçosa (2013). Atualmente é professor do Instituto Federal Goiano. Tem experiência na área de Agronomia, com ênfase em Matologia, atuando principalmente nos seguintes temas: Fisiologia Vegetal, Manejo de plantas daninhas, herbicida no solo.

Participação do professor doutor Anderson Rodrigo da Silva engenheiro Agrônomo pela UFPB, Mestre em Estatística Aplicada e Biometria pela UFV e Doutor em Estatística e Experimentação Agronômica pela ESALQ/USP com intercâmbio na University of Exeter (Exeter, UK). Atualmente é professor efetivo do Instituto Federal Goiano e Diretor de Pesquisa, Pós-Graduação e Inovação do Campus Urutaí. Também é editor-chefe do periódico Multi-Science Journal. Docente permanente do programa de Pós-Graduação em Proteção de Plantas e colaborador do PPG em Conservação de Recursos Naturais do Cerrado. Atua e tem interesse principalmente em pesquisas com métodos multivariados, distribuição espacial de pragas agrícolas e doenças, detecção de doenças de plantas e plantas daninhas por meio de imagens multiespectrais, associação genética de plantas, estatística experimental, computação estatística no software R (e.g. pacotes biotools e soilphysics), simulação estocástica, estudo de distribuições de probabilidade empíricas e métodos quantitativos em física do solo. Tem experiência em análise de dados agronômicos e veterinários.