Tratamento (50-1) = 49 Resíduo DF = 100 Total (50*3) 1 = 149

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1 1. [1] Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 R- O delineamento mais adequado seria o delineamento inteiramente casualizado (DIC), pois já que as condições são homogêneas no solo e vegetação, não é conhecida nenhuma variação do ambiente que possa afetar os tratamentos. As fontes de variação são duas, o tratamento e o resíduo. O grau de liberdade total é o número de repetições vezes o número de tratamentos menos um, ou seja, 59; o grau de liberdade do tratamento é 19; o grau de liberdade do resíduo é o grau de liberdade total menos o grau de liberdade do tratamento, ou seja [0,75] Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos R- Se houver diferenças (efeitos) entre os blocos o Quadrado Médio do Resíduo (QMR) será menor. Isto implicará diretamente no valor do F que é o Quadrado Médio do Tratamento dividido pelo Quadrado Médio do Resíduo, ou seja, quanto menor o QMR maior o valor de F, que significará que o meu teste têm maior confiabilidade. Quanto maior os efeitos das fontes de variação menor será o QMR, já que este é a soma dos quadrados do resíduo dividido pelo grau de liberdade do resíduo, e o Quadrado Médio do Tratamento (QMT) é a soma dos quadrados do tratamento dividido pelo grau de liberdade do tratamento. Muito confuso, e sem tratar do ponto principal. A escolha do delineamento visa reduzir tanto quanto possível a variação do ambiente e/ou alocar o maior número de graus de liberdade para o resíduo possível. 3. [1.5] Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? R- Uma das diferenças é a complexidade dos delineamentos, sendo o Delineamento Inteiramente casualizado o mais simples e o segundo mais utilizado pelo fato de exigir que o ambiente e condições pra que o experimento seja realizado sejam homogêneos; O delineamento em Blocos completos é o mais utilizado pelo fato de os ambientes de experimentação não atenderem os requisitos de homogeneidade, e este aplica o controle local de maneira mais simples, diminuindo o efeito do acaso. O quadrado latino é pouco utilizado na agronomia e mais utilizado pra experimentos zootécnicos, onde o controle local é aplicado em dois sentidos (vertical e horizontal). Nesse delineamento, o numero de repetições equivale ao número de tratamentos. Ex.: Os animais estudados receberam todos os tratamentos em períodos diferentes para minimizar as variações dentre os espécimes. Ainda têm delineamentos da mesma família tais como: os Blocos incompletos com tratamentos comuns, que não abrangem todos os tratamentos em todos os blocos, quando o experimento é tão grande que não pode ser considerado homogêneo; o quadrado Greco-romano utiliza três controles locais diagonais. Descrever e exemplificar é realmente sinônimo de indicar diferenças? 4. [1] Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou.

2 Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco Há espaço e material suficiente para todo o experimento. R- Mesmo sendo um experimento realizado numa casa de vegetação perfeitamente homogênea (sonho de muitos pesquisadores do nordeste) e esta comportar todos os tratamentos e repetições de uma só vez, como se trata de um experimento com grande quantidade de amostras (indivíduos), temos que levar em consideração o esforço amostral do pesquisador, ou seja se este conseguirá dar conta de fazer as avaliações necessárias no mesmo período de tempo e se não, se dará pra avaliar todo o experimento no mesmo dia ou turno (manhã/tarde), e como possivelmente pode haver variações quanto a isto. Por isso, deve-se dividir o experimento em blocos completos, para que todas as fontes de variação conhecidas sejam consideradas tais como esforço amostral, o tempo de avaliação/hora e pessoas envolvidas avaliando o experimento. Ex.: Poderiam ser 5 blocos, cada um com 50 estirpes, para que cada bloco tenha uma repetição. Se eles forem avaliados por pessoas diferentes no mesmo horário, ou se estes fossem divididos para serem avaliados em horários ou dias diferentes. Vale salientar que o grau de liberdade total é de 249, o grau de liberdade do tratamento é 49 e o grau de liberdade dos blocos seria 4, o grau de liberdade do resíduo será de 196, pra um DBC. Como o valor de Quadrado médio do Resíduo (QMR) é a soma dos quadrados do resíduo dividido pelo grau de liberdade do resíduo, e o Quadrado Médio do Tratamento (QMT) é a soma dos quadrados do tratamento dividido pelo grau de liberdade do tratamento. Se o valor de F é o QMT dividido pelo QMR, quanto menor o QMR maior o valor de F, que significa que o meu teste têm mais confiabilidade. Desta forma se a divisão em blocos realmente for adequada, ou seja, se houver diferenças (efeitos) entre os blocos o QMR será menor. 5. [1] Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. R- Pra decidir qual delineamento utilizar, primeiro é preciso identificar se há fontes de variação no ambiente. As fontes de variação conhecidas são o tratamento e o resíduo, o grau de liberdade total é de 59, o do tratamento é 19, e o grau de liberdade do resíduo é 40. Como o DIC também é usado quando as fontes de variação são desconhecidas ou são tantas que não se pode medir seria a mais provável. 6. [1] Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. R- igual ao item 5 sortuda 7. [1] Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três

3 R- O histórico é conhecido e não há variação aparente, porém como se trata de um experimento com uma quantidade grande de parcelas, o delineamento vai depender do tipo de avaliação que será feita, se for de bimassa apenas, por exemplo, o experimento pode ser DIC, e o grau de liberdade total é 149, grau de liberdade do tratamento é 49 e do resíduo seria 100. Porém se a avaliação for enzimática, por exemplo, como as analises podem ser mais variáveis ao longo do tempo, o experimento deveria ser instalado no DBC, podendo ser em 3 blocos já que são três repetições, com as fonte de variação sendo os tratamentos (GLtrat = 49), bloco (GLbloco = 2), o resíduo (GLresíduo = 98) e o GLtotal = 149. excelente 8. [0] Discuta os capítulos desta semana. R- Os capítulos desta semana trataram de tipos de Regressões, o 19 tratou da regressão múltipla, com suas devidas aplicações e exigências para uso, os principais requisitos que um conjunto de dados deve obedecer, bem como quais as principais variáveis que fazem parte de um calculo de regressão múltipla tais como variável dependente, variáveis independentes (preditoras), inclinação da curva etc. O capitulo 20, tratou da regressão logística, conceitos, como interpreta os resultados, apontou quais os principais erros, quais principais usos da regressão logística ex: para analisar a relação entre uma ou mais variáveis preditas (variáveis X) e uma variável categórica de saída (variável Y). Já o capitulo 21 trata de outros tipos de regressão, que são menos utilizados, e estes dados não fazem suposições deixando margem pra que se direcione a outras analises, gerando outras perguntas, direciona a pesquisa. A Regressão de Poisson analisa apenas contagens ou taxas de eventos ocorreu ou não ocorreu algo. Também mostrou como suavizar os dados pra que se chegue a estas suposições Isto realmente merece ser chamado de discussão? Além disto, me parece que estes capítulos são na realidade os da sabatina anterior [1.000] (IP: :00:35 20:46:22 45: ) Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições FV GL Tratamento (50-1) = 49 Resíduo DF = 100 Total (50*3) 1 = 149 O delineamento mais adequado neste caso é o Delineamento Inteiramente Casualizado, visto que as condições do ambiente são homogêneas, pois o histórico de cultivo naquela área é conhecido e já se sabe que não há variações aparentes do ambiente., mas 150 parcelas homogêneas no campo? 10. [1.000] (IP: :01:00 20:47:51 46: )

4 FV GL Tratamento (20-1) = 19 Bloco 3 Resíduo DF = 37 Total (20*3) 1 = 59 O delineamento mais adequado neste caso é o Delineamento em Blocos, visto que não há especificação de informações seguras sobre a uniformidade do terreno em relação à planta de estudo, assim sendo preferível introduzir blocos que serão úteis se aparecer a heterogeneidade pouco ou nada prejudicarão se os blocos forem todos semelhantes. Para o exemplo, como são 20 variedades de Helicônia (planta semi-arbustiva e perfilhadora) e a parcela experimental sendo relativamente grande, serão utilizados 4 blocos experimentais. 11. [1.000] (IP: :01:11 20:48:18 47: ) FV GL Tratamento (20-1) = 19 Bloco 3 Resíduo DF = 37 Total (20*3) 1 = 59 O delineamento mais adequado neste caso é o Delineamento em Blocos, visto que não há especificação de informações seguras sobre a uniformidade do terreno em relação à planta de estudo, assim sendo preferível introduzir blocos que serão úteis se aparecer a heterogeneidade pouco ou nada prejudicarão se os blocos forem todos semelhantes. Para o exemplo, como são 20 variedades de Helicônia (planta semi-arbustiva e perfilhadora) e a parcela experimental sendo relativamente grande, serão utilizados 4 blocos experimentais. deu sorte de duas perguntas iguais 12. [0.750] (IP: :01:57 20:48:39 46: ) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos A diferença entre os tratamentos ocorre quando o efeito deste é superior ao efeito do acaso. É obtido este resultado pelo fator F que é a razão entre o quadrado médio do tratamento e quadrado médio do resíduo (F=QM/QMR). Estes QM são calculados em razão dos graus de liberdade do tratamento e do resíduo, no DIC, e no DBC são adicionados os GL dos blocos. Para obtenção do F quanto menor o denominador, maior precisão eu terei em meu experimento, visto que este denominador é a variação do acaso. Portanto, uma escolha correta de delineamentos é fundamental para encontrar diferença ou não entre os tratamentos. No DIC, as únicas variações encontradas são o tratamento e o resíduo, assim, quanto menor o resíduo, menor será o QMR e melhor será a precisão. Se no caso o ambiente não apresentar heterogeneidade, e ao invés de de escolher DIC (Não necessário o controle local), o pesquisador escolher o DBC, por exemplo, este está assumindo que há diferenças no ambiente que precisam ser controladas(distribuição do erro nos blocos), assim, será reduzido o GL do resíduo, e

5 consequentemente reduzirá o F. Portanto, em situações com DIC onde não obteríamos diferenças, com o DBC esta seria encontrada devido aos tratamentos. confuso, e em alguns pontos raciocínio circular [0.750] (IP: :01:31 20:49:18 47: ) Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco Há espaço e material suficiente para todo o experimento. FV GL Tratamento (50-1) = 49 Resíduo DF = 200 Total (50*5) 1 = 249 O delineamento mais adequado neste caso é o Delineamento Inteiramente casualizado, visto que o ambiente protegido que será utilizado para realização do experimento é perfeitamente homogêneo, ou seja, não há heterogeneidade do ambiente protegido., mas 250 parcelas homogêneas não me parece provável 14. [2.000] (IP: :04:12 20:49:27 45: ) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? Os principais delineamentos utilizados são o Inteiramente Casualizado (DIC), o de Blocos Completos (DBC), Quadrado latino, os blocos incompletos com tratamentos comuns e o quadrado greco romano. A escolha desses delineamentos é realizada em função das condições ambientais do local do experimento, ou seja, observando a necessidade ou não de controle local. Casualização e repetição sempre haverá em qualquer delineamento. O delineamento inteiramente casualizado (DIC) é utilizado em ambientes homogêneos com ausência de heterogeneidade, sendo o delineamento mais simples, menos afetado por diferente número de repetições e o segundo mais utilizado na área de agrárias. É comumente utilizado nos experimentos laboratoriais, todavia, pode ser utilizado em campo quando as condições do mesmo são homogêneas. O delineamento em Blocos Casualizado (DBC) é encontrado como sendo o mais comum na área de ciências agrárias. Só deve ser empregado após a aquisição de informações suficientes para dividir o material experimental em grupos relativamente homogêneos dentro do grupo, sendo aplicado o controle local. Neste caso, sempre que houver heterogeneidade no ambiente, o ideal é dividi-lo em blocos bem homogêneos, onde terão a disposição de todos os tratamentos dentro de um bloco. O Quadrado latino é muito utilizado em Zootecnia, sendo aplicado quando há mais dois controles locais distintos. Neste delineamento, são organizados de duas maneiras diferentes, uma constituindo linhas e outros as colunas. O quadrado greco-romano utiliza três controles locais. Os blocos incompletos com tratamentos comuns são muito utilizados em melhoramento vegetal, e são utilizados quando o número de tratamentos é muito grande, implicando em incapacidade de todos os blocos receberem os tratamentos. Assim, algumas variedades aparecem em todos os blocos e outras não. se livrou pela segunda frase [1.000] (IP: :04:22 20:53:16 48: )

6 Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 FV GL Tratamento (20-1) = 19 Resíduo DF = 40 Total (20*3) 1 = 59 O delineamento mais adequado neste caso é o Delineamento Inteiramente casualizado, devido à o experimento ser implantado em um local plano e de solo e vegetação homogêneos, assim não sendo necessário o controle local. 16. [1.000] (IP: :21:46 22:08:45 46: ) Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco Há espaço e material suficiente para todo o experimento. O delineamento experimental indicado nesta situação é o de blocos completos, porque apesar de haver material e espaço numa casa de vegetação perfeitamente homogenia deve-se levar em consideração o esforço amostral, o tempo de avaliação e análise do experimento, o prazo em que o resultado do experimento deve ficar pronto, e as variações que podem devido ao fato de todas as análises e avaliações provavelmente não puderem ser realizadas no mesmo período. O delineamento em blocos completos permite as fontes de variação sejam conhecidas, nesse caso o esforço amostral, o tempo e pessoas envolvidas na avaliação do experimento. Grau de liberdade do tratamento é 49; grau de liberdade total é de 259; grau de liberdade do resíduo é [1.000] (IP: :22:35 22:10:28 47: ) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos Acredito que esta afirmativa está correta já que a escolha adequada do delineamento proporciona a redução do efeito do acaso nos tratamentos, como também diminui a chance de cometer erros experimentais. Com a redução das variações do acaso tornamos mais seguras as nossas avaliações sobre o efeito dos tratamentos já que quanto menor essa variação maior as chances de encontrarmos diferenças significativas entre os tratamentos. A escolha adequada do delineamento reduz o grau de liberdade, o coeficiente de variação e a soma dos quadrados do resíduo, tornando o experimento mais preciso e confiável. 18. [1.000] (IP: :23:04 21:39:38 16: )

7 Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições Neste caso o delineamento experimental que eu utilizaria seria o de blocos completos, porque a quantidade de variedades testadas é grande e a formação de blocos isola a variação do acaso. Então o experimento seria montado com 3 blocos, e cada bloco possuindo todos os tratamentos a serem testados (50). Outra vantagem deste tipo de delineamento experimental é que se por algum motivo um bloco por completo ou tratamento for afetado, não haverá um prejuízo total das análises já que ainda restaram dois blocos e os demais tratamentos que podem ser analisados. Grau de liberdade dos tratamentos é 49; grau de liberdade dos blocos igual a 2; grau de liberdade do resíduo é 98; grau de liberdade total é 149. As fontes de variação seriam os tratamentos e a variação entre os blocos. 19. [1.000] (IP: :35:44 22:15:03 39: ) Como não temos informações sobre a heterogeneidade do ambiente o qual o experimento será realizado, o DIC pode ser a melhor opção. As fontes de variação conhecidas são o tratamento e o resíduo, o grau de liberdade total é de 59, o do tratamento é 19, e o grau de liberdade do resíduo é [0.500] (IP: :26:45 23:41:25 14: ) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? O delineamento inteiramente casualizado (DIC) é utilizado quando o ambiente é homogênio ou na ausência de informações sobre a heterogeneidade. O delineamento em blocos é utilizado quando as condições e os ambientes de experimentação não são homogênios sendo aplicado o controle local, reduzindo o efeito do acaso. O quadrado latino é mais utilizado em zootecnia com experimentos com diferenças previsíveis, sendo usado dois tipos de controle local. O delineamento de blocos incompletos é utilizado quando o experimento é muito grande, o que torna impossível homogenizar todas as condições e o ambiente do experimento. Já no quadrado Greco-romano são utilizados utiliza três controles locais diagonais. a pergunta não foi quando usamos cada delineamento, mas o que os diferencia. 21. [0.500] (IP: :35:52 23:10:00 34: ) Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 O delineamento inteiramente casualizado (DIC)é o mais indicado nesta situação, já que as condições solo e vegetação em que este experimento foi conduzido são homogêneas, e não há variações do acaso entre os tratamentos. As fontes de variação são o tratamento e o resíduo. O grau de liberdade do tratamento é 19 e grau de liberdade total é 59 (número de repetições vezes

8 o número de tratamentos menos um). E o grau de liberdade do resíduo (grau de liberdade total menos o grau de liberdade do tratamento)é 40. variação do acaso nunca é entre os tratamentos, mas sim entre as repetições de um mesmo tratamento. Variação entre tratamentos é devida ao próprio tratamento 22. [1.000] (IP: :36:02 22:16:46 40: ) Esta questão está repetida. A resposta para está pergunta se encontra na questão 4. deu sorte 23. [0.750] (IP: :48:39 18:50:24 01: ) Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 O delineamento adotado para o presente experimento é o inteiramente casualizado, onde a distribuição dos tratamentos (adubos verdes) no ambiente ocorre de forma aleatória, através de sorteio, com o objetivo de manter a mesma chance de todos os tratamentos ocuparem qualquer parcela experimental alocada na área do experimento. Sabendo-se que: t: número de tratamentos = 20 r: número de repetições = 3 n: número de unidades experimentais (t.r)= 60 O esquema da análise de variância segue abaixo: Fonte de variação 1: tratamento (adubo verde) - graus de liberdade (GL): t-1= 19 Fonte de variação 2: resíduo graus de liberdade (GL): n-t= 40 Considerando que o ambiente físico do experimento não apresenta heterogeneidade, o delineamento inteiramente casualizado mostra-se como o mais adequado, não havendo a necessidade da aplicação do controle local. a descrição está correta, mas simplesmente desconsidera o tamanho do experimento, que sempre deve ser levado em consideração. 24. [0.500] (IP: :00:35 18:50:31 49: )

9 Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições O modelo mais adequado é o delineamento inteiramente casuali zado (DIC), sendo este modelo o mais recomendado quando não é necessário o controle local ou quando existe influência de fatores que não são devidos ao acaso porem o pesquisador não sabe ou não tem como reparar esta influência usando um controle local apesar do experimento ser em campo. FV GL Tratamento (49 ) Erro (100) Total (149) um experimento com 150 parcelas no campo pode ser homogêneo desde quando? 25. [0.000] (IP: :24:33 23:22:28 57: ) Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco Há espaço e material suficiente para todo o experimento. Devido o ambiente ser perfeitamente homogêneo e não tendo limitações logísticas para sua implantação o delineamento mais indicado seria o inteiramente casualizados. Assim, o delineamento inteiramente casualizado proporcionará o máximo de graus de liberdade do resíduo. Assim temos: Fontes de variação: Tratamento, bloco, resíduo e Total FV GL Tratamento = 49 Resíduo x (5 1 ) = 200 Total (50 x 5) -1 = 249 cometeu o principal erro imperdoável... montou um DIC, mas incluiu o bloco na lista de fontes de variação 26. [1.000] (IP: :28:55 23:24:21 55: ) O ideal seria que a condução desse experimento fosse feito na casa de vegetação. Como o desenvolvimento radicular tem influência direta da taxa fotossintética e a uniformidade na luminosidade nem sempre é uma constância nas cassa de vegetações, então o recomendado seria o delineamento em blocos casualizados. Isso proporcionaria maior homocedase e consequentemente, maior garantia de que todos os tratamentos estariam sofrendo o efeito uniforme do acaso. Portanto, tem-se as fontes de variação (FV): O tratamento, bloco, resíduo e total FV GL Tratamento = 19 Bloco = 2 Resíduo x 2= 38

10 Total (20 x 3) -1= [1.000] (IP: :23:53 23:24:39 00: ) igual a questão 2 a turma toda pegou repetição de questão foi? 28. [1.000] (IP: :24:44 23:25:54 01: ) Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições O conhecimento do histórico de cultivos anteriores na área experimental é importante, pois subentende-se que aquele solo algum incremento nutricional que poderia influencia de desuniformemente no efeito dos tratamentos. Portanto, haveria necessidade de um controle local, logo o delineamento mais indicado seria o de blocos casualizados, pois assim, estaria eliminando o efeito de algum excesso ou falta de nutriente recorrente dos cultivos anteriores. Desta forma, temos: Fontes de variação: Tratamento, Bloco, Resíduo, Total FV GL Tratamento = 49 Bloco = 2 Resíduo = x 2 = 98 Total (50 x 3) -1= [0.500] (IP: :25:54 23:26:43 00: ) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos O tipo de delineamento fará toda a diferença na verificação dos efeitos dos tratamentos. Por exemplo, se um experimento for instalado em ambiente homogênio com delineamento de blocos inteiramente casualizados, estar-se-ia perdendo graus de liberdade, quando na realidade não haveria necessidade de controle local e isso poderá induzir ao erro do tipo II. Além disso, delineamento adequado proporciona maior clareza do efeito do acaso, o que torna mais nítido a visualização das diferenças ou não entre os tratamentos. Portanto, o de delineamento correto proporciona melhor precisão com o máximo grau de liberdade, consequentemente o coeficiente de variação tende a ser menor. só se livrou pela última frase, que ainda não ficou bem clara quanto ao seu entendimento do assunto.

11 30. [1.000] (IP: :27:02 23:29:54 02: ) Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 Se o solo e a vegetação são homogêneos, acredito que não haverá necessidade de controle, o que se evitaria em perder graus de liberdade. Assim, o método mais adequado seria o delineamento inteiramente casualizado DIC. Fontes de Variação GL Tratamento = 19 Resíduo (3-1)= 40 Total x 3-1 = [2.000] (IP: :29:54 23:32:05 02: ) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? A principal diferença está em utilizar ou não o controle local. Neste sentido, quando se tem uma situação homogênea, o controle local não se faz necessário e assim não há perda de graus de liberdade. Além disso, é possível maior liberdade no número de tratamentos e Contudo, quando é necessário o controle local, o delineamento indicado é o de blocos inteiramente casualizados, pois geralmente o ambiente é heterogêneo. Geralmente o DIC e DBC são indicados em experimentos onde se tem um tipo de fator (por exemplo, espaçamentos). Já no quadrado latino, este se diferencia por utilizar o mesmo número de tratamento e mesmo numero de Outro delineamento é o fatorial e nesse caso há possibilidade de verificação de dois fatores (Por exemplo, espaçamento e índice de área foliar). Nesse caso é vantajoso por não ser necessário a implantação de dois experimentos para avaliação separada dos fatores 1 (espaçamento) e 2 (índice de área foliar). Independente do tipo de delineamento é fundamental levar em consideração a logística, o conhecimento das condições específicas e ambientais de cada local para essas informações tenham ligação direta com a escolha do delineamento e maior homocedase possível. ótimo pela primeira frase 32. [2.000] (IP: :15:15 23:15:30 00: ) Discuta os capítulos desta semana. O primeiro capítulo aborda uma introdução do modelo linear generalizado: Regressão, análise de variância e covariância. Um dos principais motivos pelo qual o MLG era utilizado, era por causa do fornecimento de respostas para várias questões dos pesquisadores. Foi interessante a interface histórica a respeito da regressão, análise de variância e covariância. Neste sentido percebeu-se que a ANOVA foi criada e endereçada para as áreas diferentes e questões. Já a regressão emergiu na área biológica e psicológica, isso no fim do século dezenove. Esta época foi marcada, por exemplo, pelos estudos de Galton (1886, 1888) que verificou que os filhos de pessoas que eram mais baixo do que a média, geralmente eram mais altos que seus pais. A regressão foi um dos primeiros pontos de abordagem e foi apresentada como um meio que verifica o grau de relação linear entre um único indicador ou variável independente e uma resposta ou variável dependente, e isso permite que os valores da variável dependente sejam predito a partir dos valores registrados na variável independente. A regressão linear múltipla faz o

12 mesmo, mas acomoda um número ilimitado de variáveis de previsão. Como a regressão é uma forma bem simples da MLG é possível verificar modelos derivados como ANOVA e ANCOVA. Com relação a ANOVA, esta o autor indicava para os casos de se verificar as diferenças de diferentes grupos em diferentes condições. Em outras palavras, que a ANOVA tenta explicar os dados dentro das condições experimentais levando em consideração o componente de erro. Um pesquisador que aplicar ANOVA está interessado em determinar as diferenças significativas dos diferentes tratamentos. Existe também interesse em que proporção da variação da variável dependente pode ser atribuída a diferenças entre os grupos ou condições experimentais específicas. A análise de covariância (ANCOVA) foi resumida numa forma que une a regressão e ANOVA. Fisher (1932, l935b) originalmente desenvolvido ANCOVA para aumentar a precisão de análise experimental. Tradicionalmente, a modelagem linear foi aplicada exclusivamente à análise de regressão analisa. No entanto, como regressão, ANOVA, e ANCOVA são casos particulares do GLM, não é surpresa que a consideração dos processos envolvidos destas técnicas revela quaisquer diferenças que possam existir na realidade. Foi ressaltado pelo autor que a maioria dos pacotes estatísticos disponíveis no mercado têm a capacidade de implementar regressão, ANOVA e ANCOVA. Programas de regressão requerem especificação de variáveis de previsão, enquanto que a análise de variáveis experimentais independentes. Há, portanto, vários pacotes de software estatísticos oferecendo MLG (GENSTAT, MINITAB, STATISTICA, SYSTAT). O segundo capítulo delineia pontos fundamentais para o arranjo experimental para a situações peculiares. Assim, a aleatoriedade (sorteio) foi o primeiro critério a ser levado em consideração no momento da alocação dos objetos na composição do espaço experimental. O autor apresentou um exemplo com três tratamentos (condição A, B e C), sendo que cada tratamento eram alocados 4 estudantes perfazendo um n=12, e utilizou um teste t para verificar a diferença entre duas condições (A e B) e depois outro teste t para A e C, porém o autor ressalta que há maior probabilidade de incorrer-se ao erro do tipo I, pois os 5% de cada teste iriam se acumulando. ótimo 33. [1.000] (IP: :33:39 23:36:29 02: ) A princípio, não se dispõe de informações prévias a respeito das condições do ambiente no qual este experimento será montado, quando há esta dúvida sobre a homogeneidade do ambiente onde o experimento será conduzido é mais eficiente utilizar o delineamento em blocos casualizados do que o delineamento inteiramente casualizado. Portanto, nesta condição, é melhor pecar em reduzir o número de graus de liberdade para o resíduo e, em consequência, diminuir a precisão experimental se o ambiente for na verdade homogêneo, do que utilizar o delineamento inteiramente casualizado e afirmar que as variações entre as unidades experimentais, excetuando as devidas a tratamentos, são consideradas como variações acidentais, quando na verdade não houve o isolamento do resíduo as variações resultantes da heterogeneidade das condições experimentais, prejudicando as conclusões do experimento. Fontes de variação: tratamentos (20 variedades); blocos (3 repetições) e resíduo (acaso), sendo os respectivos graus de liberdade: 19 (20-1); 2 (3-1) e 38 ([20-1]x[3-1]) para um total de 59 ([20x3]-1). 34. [1.000] (IP: :34:18 23:37:05 02:47 1.3)

13 Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições Pela descrição destas informações do ambiente experimental, aceita-se que ele apresente homogeneidade. Sendo assim, pode-se instalar o experimento apenas com o uso dos princípios de repetição e de casualização, sem a aplicação do controle local, ou seja, a utilização do delineamento inteiramente casualizado. Portanto, o número de graus de liberdade para o resíduo será o maior possível, e consequentemente menor a estimativa da variância do erro experimental, proporcionando uma maior precisão do experimento, além de tornar os testes de hipóteses mais sensíveis para detectar diferença significativa entre os tratamentos avaliados. As fontes de variação serão: tratamentos (50 variedades de cana-de-açúcar) e resíduo (acaso), sendo os respectivos graus de liberdade: 49 (50-1) e 100 (149-49) para um total de 149 ([50x3] 1)., embora duvide muito da homogeneidade de um experimento de campo com 150 parcelas 35. [1.000] (IP: :34:48 23:37:22 02: ) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos A principal diferença entre os delineamentos é a aplicação do controle local, onde em um não se aplica e nos outros só muda o modo como ele é aplicado, isso conduz a estimativas mais elevadas do erro experimental no delineamento inteiramente casualizado, pelo não uso do controle local, e estimativas menos elevadas para os delineamentos em blocos casualizados e quadrados latinos, pelo fato de ter o princípio do controle local, pois conseguem isolar do resíduo as variações resultantes da heterogeneidade das condições experimentais. Portanto, a aplicação ou não do controle local influi diretamente na distribuição do número de graus de liberdade (GL), sendo no delineamento inteiramente casualizado o maior número possível do GL para o resíduo. Dependendo desta distribuição, poderemos ter diferentes valores calculados de F. Isso ocorre porque a estimativa da variância do erro experimental (QM Resíduo), que é utilizada no cálculo dos coeficientes de variação e dos testes de hipóteses, onde se objetiva verificar se existe ou não diferença significativa entre os tratamentos, é calculada dividindo-se a soma de quadrados do resíduo (SQ Resíduo) pelo número de graus de liberdade do resíduo (GL Resíduo). Portanto, quanto maior o número de graus de liberdade do resíduo, menor será o QM Resíduo, o que proporcionará um maior valor do F que indica a maior precisão do experimento e maior sensibilidade dos testes de hipótese para detectar diferenças entre os tratamentos avaliados. Portanto, a partir do momento em que eu escolho o delineamento de forma incorreta, como em blocos, aplicando controle local, em um ambiente experimental suficientemente homogêneo, eu estou gastando graus de liberdade no controle local, que não precisaria, e assim diminuindo o GL dos resíduos, calculando assim um maior QM Resíduo e consequentemente um menor valor calculado do teste F, podendo no fim das contas nem ser significativo, que seria se você tivesse usado o delineamento correto, neste caso, o inteiramente casualizado. embora bastante confuso 36. [1.000] (IP: :35:20 23:37:55 02: ) Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação

14 homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 Neste experimento, sabendo da homogeneidade do ambiente experimental, pode-se instalar o experimento apenas com o uso dos princípios de repetição e de casualização, sem a aplicação do controle local, portanto, o delineamento utilizado é o inteiramente casualizado. Dessa forma, o número de graus de liberdade para o resíduo é o maior possível, e consequentemente menor será a estimativa da variância do erro experimental, proporcionando uma maior precisão do experimento, além de tornar os testes de hipóteses mais sensíveis para detectar diferença significativa entre os tratamentos avaliados. As fontes de variação serão: tratamentos (20 adubações verdes) e resíduo (acaso), sendo os respectivos graus de liberdade: 19 (20-1) e 40 (59-19) para um total de 59 ([20x3] 1). 37. [1.000] (IP: :35:32 23:38:18 02: ) A princípio, não se dispõe de informações prévias a respeito das condições do ambiente no qual este experimento será montado, quando há esta dúvida sobre a homogeneidade do ambiente onde o experimento será conduzido é mais eficiente utilizar o delineamento em blocos casualizados do que o delineamento inteiramente casualizado. Portanto, nesta condição, é melhor pecar em reduzir o número de graus de liberdade para o resíduo e, em consequência, diminuir a precisão experimental se o ambiente for, na verdade, homogêneo, do que utilizar o delineamento inteiramente casualizado e afirmar que as variações entre as unidades experimentais, excetuando as devidas a tratamentos, são consideradas como variações acidentais, quando na verdade não houve o isolamento do resíduo as variações resultantes da heterogeneidade das condições experimentais, prejudicando as conclusões do experimento. Fontes de variação: tratamentos (20 variedades); blocos (3 repetições) e resíduo (acaso), sendo os respectivos graus de liberdade: 19 (20-1); 2 (3-1) e 38 ([20-1]x[3-1]) para um total de 59 ([20x3]-1). deu sorte da mesma pergunta aparecer duas vezes hein 38. [0.750] (IP: :35:47 23:38:47 03: ) Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco Há espaço e material suficiente para todo o experimento. Neste experimento devido à perfeita homogeneidade do ambiente experimental, pode-se instalar o experimento apenas com o uso dos princípios de repetição e de casualização, não havendo o porquê da aplicação do controle local, portanto, o delineamento utilizado é o inteiramente casualizado. Assim, o número de graus de liberdade para o resíduo é o maior possível, proporcionando uma maior precisão do experimento e mais fácil de detectar diferenças significativas entre os tratamentos avaliados. As fontes de variação serão: tratamentos (inoculação com 50 estirpes rizobianas) e resíduo (acaso), sendo os respectivos graus de liberdade: 49 (50-1) e 240 (249-49) para um total de 249 ([50x5] 1).

15 com 250 parcelas é perto de impossível que o ambiente seja perfeitamente homogêneo quando se inclui o manejo do experimento na avaliação 39. [2.000] (IP: :36:01 23:39:53 03: ) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? Delineamento pode ser entendido como o modo de se dispor as parcelas no experimento. O delineamento inteiramente casualizado, por exemplo, é o delineamento mais simples de todos os experimentos, sendo os demais modificações deste, com uma ou mais restrições na distribuição dos tratamentos. Ou seja, este delineamento leva em conta somente os princípios da repetição e da casualização, não tendo, portanto, o princípio do controle local. Assim, os tratamentos são localizados nas parcelas de uma maneira totalmente aleatória, só que, para isso, o ambiente experimental tem que ser o mais uniforme possível. Os demais delineamentos diferem do inteiramente casualizado, por levar em conta, também, o princípio do controle local, além dos princípios da casualização e repetição, diferindo entre estes nas formas de controle local. O delineamento em blocos casualizados, provavelmente o mais comum, usa o controle local na sua forma mais simples possível representado pelos blocos, onde dentro de cada bloco inclui todos os tratamentos atribuídos às parcelas aleatoriamente. Para que o experimento seja eficiente, cada bloco deverá ser o mais uniforme possível, mas poderão diferir bastante uns dos outros. Já o delineamento em quadrados latinos, usa de forma mais eficiente o controle local, pois controla duas causas de variação, ou seja, os blocos são organizados em duas direções, uns constituindo as linhas e outros as colunas. Para isso, o número de repetições tem que ser igual ao número de tratamentos. Além destes delineamentos, há outra forma mais complexa, como o delineamento em blocos incompletos: equilibrados (ou balanceados); reticulados (ou látices) quadrados e os blocos casualizados com alguns tratamentos comuns. Como o próprio nome já diz, os blocos incompletos não inclui todos os tratamentos, porque o número de tratamentos é muito grande, ou o material em estudo é muito heterogêneo, ou, ainda, quando certas limitações restringem excessivamente o tamanho dos blocos., mas confuso 40. [1.000] (IP: :54:30 23:31:12 36: ) Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 Como o experimento será conduzido em um campo experimental homogêneo, o método mais adequado é o delineamento inteiramente casualizado, isso proporciona economia de graus de liberdade já que não será necessário o uso de blocos para o controle local. Fontes de Variação GL Tratamento= 20-1 = 19 Resíduo= 20 x (3-1)= 40 Total= 20 x 3-1 = [1.000] (IP: :58:56 23:31:15 32: )

16 Sendo a helicônia uma planta destinada a ornamentação dar-se a entender que tal experimento será realizado em ambiente protegido (casa de vegetação). É sabido que esses ambientes nem sempre são homogêneos podendo ocorrer diferenças de luminosidade, temperatura, as vezes, dependendo do tamanho e do tipo de sistema de irrigação, podemos ter também falhas que podem influenciar no resultado daquele ou aqueles tratamentos que estavam sobre essas influências. Sendo assim o recomendado seria a adoção do DBC (delineamento em blocos casualizados), o que garante que todos os tratamentos de um determinado bloco estão sofrendo igual efeito do ambiente. Com isso temos: fontes de variação: Tratamento; Bloco; Resíduo; Total GL Tratamento = 20-1= 19 Bloco = 3-1= 2 Resíduo = 19x2= 38 Total = (20x3) -1= [1.000] (IP: :01:47 20:15:09 13: ) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos A escolha correta do delineamento poderá pode fazer a diferença entre encontrar ou não os efeitos dos tratamentos quando esses são comparados, já que a utilização de um delineamento adequado causa a redução do efeito do acaso, e com isso melhora a capacidade de visualizar as diferenças entre os tratamentos. Sendo assim o uso de um delineamento adequado aumenta a precisão e reduz os coeficientes de variação, através da redução máxima da soma de quadrados com uma mínima redução do grau de liberdade. excelente 43. [1.000] (IP: :59:38 23:31:21 31: ) Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições Em decorrência do conhecimento de cultivos anteriores na área experimental, o delineamento mais adequado a ser usado nesse caso seria o em blocos casualizados, pois elimina-se efeitos que poderiam ser causados por exemplo devido a resíduos de adubações. Com isso temos: fontes de variação: Tratamento; Bloco; Resíduo; Total GL Tratamento = 50-1 = 49 Bloco = 3-1= 2 Resíduo = 49 x 2 = 98 Total = (50 x 3) -1=149 excelente razão

17 44. [1.000] (IP: :03:07 20:16:16 13: ) Igual a questão 2 deu sorte [0.750] (IP: :03:44 23:31:27 27: ) Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco Há espaço e material suficiente para todo o experimento. Como o experimento será conduzido em um ambiente homogêneo e não tendo limitações para a sua implantação o delineamento mais adequado será o inteiramente casualizados, onde tem-se como principal vantagem, que justifica seu uso, o máximo de graus de liberdade para o resíduo. Com isso temos: fontes de variação: Tratamento; Bloco; Resíduo; Total GL Tratamento = 50-1 = 49 Resíduo = 50 x (5 1 ) = 200 Total = (50 x 5) -1 = 249, mas com este tamanho de experimento é muito improvável que tudo seja homogêneo quando considera o manejo [1.500] (IP: :04:11 23:32:03 27: ) Discuta os capítulos desta semana. A regressão e a análise de variância são as ferramentas estatísticas mais utilizadas. São aplicadas em muitas áreas do conhecimento como biologia, medicina, educação, psicologia, economia e em várias outras ciências humanas, naturais ou sociais. A frequência no uso dessas analises se dá por várias razões sendo que uma das principais é a capacidade de determinar o quão relacionadas estão as variáveis de um determinado estudo, isso dá ao pesquisador subsídios para se responder perguntas relacionadas ao estudo que está sendo realizado.com o uso da análise de variância é possível observar os grupos estudados e diferentes condições, sendo que a com a análise de covariância, que é a combinação de regressão e análise de variância, permite determinar se o grupo ou condições médias diferem após a influência de outra variável ou variáveis.quando se tem mais de um fator para analisar pode se fazer uma ANOVA em arranjo fatorial onde são comparados o valor das variáveis dependentes entre os grupos com estruturas mais complexas ANOVA tenta explicar os dados (os valores das variáveis dependentes) dependendo das condições experimentais (o modelo) e o erro.há também o interesse de que a variação da variável dependente possa ser atribuída as diferenças entre os grupos ou as condições experimentais, que são definidas pelas variáveis independentes. No entanto, a comparação de análise de variância é elaborada entre dois grupos que estão recebendo diferentes condições Outra analise bastante usada é a ANCOVA esse termo foi aplicado a uma série de diferentes operações estatísticas, mas ele é usado mais frequentemente para se referir à técnica estatística que combina regressão e análise de variância. Por ser a combinação de duas técnicas seus cálculos são mais elaborados quando comparados com cada uma das técnicas usada para sua criação separadamente. Devido ser construída por uma

18 combinação de regressão e analise de variância, essa analise pode ser descrita por um modelo como o MLG com a adição do acaso. Através da análise de covariância é possível determinar a covariação ou seja a correlação entre a co-variavel e a variável dependente, após se verificar isso é realizada a remoção da variância que está atrelada com a co-variavel, após isso é verificado a significância entre as diferentes condições experimentais. putz, pelo menos dois encontraram esta mesma fonte, com este mesmo problema de não incluir as agrárias na lista de áreas de uso de anova e regressão... têm de pensar no que estão escrevendo. 47. [2.000] (IP: :04:31 23:29:52 25: ) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? A diferença entre os principais tipos de delineamentos está na possibilidade ou não de se realizar o controle local. Em um experimento implantado em uma área homogênea onde conseguintemente não será necessário o controle local ou no caso de tal controle não ser possível o delineamento inteiramente casualizado é o mais indicado por proporcionar o máximo grau de liberdade do resíduo, além de ser bastante flexível no que diz respeito ao número de tratamentos ou de repetições que podem ser usados, o que não acontece por exemplo no delineamento em quadrados latinos onde o número de tratamentos tem que ser igual ao número de Porém quando é necessário o uso de controle local, o delineamento mais correto a se usar é o em blocos casualizados, sendo que através desse é realizado o controle da heterogeneidade do ambiente o que reduz a variação devido ao acaso. O conhecimento das peculiaridades de cada modelo permite adotar o mais adequado para cada situação evitando incorrer no erro de pensar que em experimentos de campo sempre é necessário o controle local ou que em ambiente protegido (ex. casa de vegetação) sempre podem ser realizados sem o controle local. excelente pela primeira frase 48. [0.000] (IP: :53:06 23:53:12 00: ) Discuta os capítulos desta semana. Compreender os conceitos básicos de Regressão múltipla - Y = a + bx (o modelo linear simples, X é a variável de previsão, Y é o resultado, e a e b são os parâmetros) - Y = a + bx + cx 2 as variáveis pode ser quadrado ou ao cubo, mas enquanto eles estão multiplicados por um coeficiente e somados, a função ainda é considerado linear nos parâmetros) - Y = a + bx + CZ + DXZ (o termo XZ, muitas vezes escrito como X * Z, é chamado na interacção) Basicamente, a montagem de um modo de regressão múltipla linear envolve a criação de um conjunto de equações simultâneas, uma para cada parâmetro no modelo. As equações envolvem os parâmetros do modelo e as somas de vários produtos das variáveis dependentes e independentes, assim como as equações simultâneas para a regressão linear, no Capítulo 18 envolvem a inclinação e intercepção da linha reta e as somas de X, Y, X2, e XY. Existem vários software que podemos executar a regressão, Os preditores de um modelo de regressão múltipla pode ser numérico ou categórico. As diferentes categorias que uma variável pode ter são chamados níveis que pode que 1, 2 ou mais níveis. Antes de usar uma variável categórica em um modelo de regressão múltipla, você (ou, melhor ainda, o computador) deve tabular quantos casos estão em cada nível. Você deve ter pelo menos dois casos (e de preferência mais) em cada nível. Para cada variável categórica em um modelo de regressão múltipla, o programa considera uma das categorias a ser o nível de referência, e avalia como cada um dos outros níveis afeta o resultado, em relação a esse nível de referência, O nível de referência deve ser escolhido forma sábia, ou os resultados não serão oruseful muito significativo. OUTROS TIPOS DE REGRESSÃO LINEARES Número de ocorrências de um evento sobre algum intervalo de tempo. Ex: como o número de acidentes rodoviários fatais em uma Cidade por ano. Se as ocorrências parecem estar ficando mais numerosas conforme o tempo passa, você pode querer executar uma análise de regressão para ver se a tendência de aumento é estatisticamente significativa e

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