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Campus:

CAMPUS CAMOCIM

Tipo da Ação:

Evento

Título:

Análises Estatísticas Ambientais em R

Área Temática:

Educação

Linha de Extensão:

Ciência de Dados

Data de Início:

30/05/2023

Previsão de Fim:

01/06/2023

Nº mínimo de pessoas beneficiadas:

Nº máximo de pessoas beneficiadas:

Carga Horária de Execução do Evento:

Local de Atuação:

Urbano-Rural

Fomento:

Programa Institucional

Nenhum

Modelo de Oferta da Atividade:

Presencial

Municípios de abrangência

Granja

Barroquinha

Camocim

Formas de Avaliação:

Trabalhos Escritos

Formas de Divulgação:

Convite

Redes sociais

E-mail

Cartaz

Atividades Realizadas:

Minicurso

Nome do Responsável:

Edmo Montes Rodrigues

Equipe:

Nome	Instituição	Categoria	Vínculo	Receberá bolsa?	Horas Semanais Dedicadas	Início da Participação	Fim da Participação
Carlos Eduardo de Carvalho	UFC	Integrante	Sem vínculo	Não	9	30/05/2023	01/06/2023
Edmo Montes Rodrigues	IFCE	Coordenador	Docente IFCE	Não	1	30/05/2023	01/06/2023

Parcerias:

Instituição Parceira	Parceria Formalizada?	Instrumento Utilizado	Número do Instrumento
UFC	Não

Orçamento:

Conta	Valor
Passagens e Despesas com Locomoção	0,00
Outros Serviços de Terceiros - Pessoa Jurídica	0,00
Outros Serviços de Terceiros - Pessoa Física	0,00
Material de Consumo	0,00
Equipamento e Material Permanente	0,00
Encargos Patronais	0,00
Diárias - Pessoal Civil	0,00
Bolsa - Auxílio Financeiro a Pesquisadores	0,00
Bolsa - Auxílio Financeiro a Estudantes	0,00

Vínculos:

Ação	Tipo

Apresentação

Aprender novas possibilidades de tratamento de dados de amostras ambientais é fundamental para o processo do crescimento científico dos profissionais de nível superior. Realizar o tratamento de dados e realizar análises estatísticas básicas é um ponto deficiente em muitos profissionais, entretanto, fundamental para a interpretação de resultados obtidos após a execução de procedimentos de pesquisa.

Justificativa

A região de Camocim possui grande deficiência quanto ao conhecimento de tratamento estatísticos de dados. Isso é perceptível através dos diversos estudantes que realizam atividades seja de pesquisa, ensino ou extensão junto ao campus. Embora seja uma ferramenta básica, a deficiência de conhecimento nesta área é fundamental para que estudantes sejam capazes de interpretar dados de projetos de ensino, pesquisa e/ou extensão que venham a ser desenvolvidos por eles. Diante disso, ofertar um curso básico de análise estatística de dados surge como uma opção fundamental para despertar o conhecimento em estudantes de nível superior da região.

Público Alvo

Estudantes de nível superior que demandam conhecimentos básicos em tratamento estatístico de dados.

Objetivo Geral

Proporcionar que os participantes possam ampliar seus conhecimentos e aprender a realizar tratamento básico estatístico de dados.

Objetivo Específico

Despertar o conhecimento em estatística; Aprender a utilizar o software livre R.

Metodologia

Este curso de três dias fornecerá aos participantes uma introdução prática à análise de dados com a linguagem R e como aplicar modelos lineares, bem como testes estatísticos comuns, como Teste T e ANOVA. No primeiro dia, os participantes serão apresentados ao ambiente de programação colaborativo do Google, o Google Colab. Eles aprenderão a criar e executar notebooks para análise de dados em R e revisarão os conceitos fundamentais da linguagem R, incluindo como criar objetos, armazenar dados e usar funções e pacotes. No segundo dia, os participantes se concentrarão em dois testes estatísticos comuns: o Teste T e ANOVA. Eles aprenderão a aplicar esses testes em conjuntos de dados usando R e entenderão como interpretar os resultados. Os participantes também terão a oportunidade de aplicar esses testes a conjuntos de dados reais. No terceiro e último dia, os participantes aprenderão sobre modelos lineares, que são uma classe de modelos estatísticos usados para prever ou explicar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Eles aprenderão a ajustar modelos lineares simples e múltiplos, interpretar resultados de modelos e avaliar a adequação do modelo para os dados em R. Os participantes também terão a oportunidade de aplicar esses conceitos em um conjunto de dados real. Ao final do curso, os participantes terão uma compreensão sólida de como usar a linguagem R para análise de dados e testes estatísticos comuns, bem como como ajustar e interpretar modelos lineares. Eles também terão uma experiência prática com a aplicação desses conceitos a conjuntos de dados reais. Dia 1: Google colab; Introdução a linguagem R; Pacotes do R; funções e objetos. Dia 2: Teste T e ANOVA Dia 3 : Modelos Lineares

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