BIE5781 - Modelagem Estatística para Ecologia e Recursos Naturais

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~~NOTOC~~
|  {{ :likelihood_13.png?nolink&170 |Superfície de Verossimilhança}}  |  <html><font size=6 face="Times New Roman">BIE 5781 Modelagem Estatística para Ecologia e Recursos Naturais<br>SYLLABVS 2024</font></html>  |

====== Onde e quando? ======

===== Datas e Horário =====

  * Período das aulas: **04 de novembro a 27 de novembro 2024**.
  * Local: [[https://www.google.com/maps/place/Biosciences+Institute/@-23.5658578,-46.7326531,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x94ce566991ce7aff:0xa89da2d89bbabc2d!8m2!3d-23.5658578!4d-46.7304644|Instituto de Biociências da USP]], São Paulo. 
  * Aulas às segundas, quartas e sextas, das 9:30 às 12:30 e das 14:30 às 17:30.
  * Os alunos devem reservar as terças e quintas para realizar os tutoriais e exercícios e estudar a matéria. A disciplina prevê créditos correspondentes a 15 horas semanais para estas atividades.

====== Matrícula ======

  * Inscrições conforme o calendário de matrícula da CPG-IB para o segundo semestre de 2024, que é divulgado no [[http://pos.ib.usp.br|site da Pós-Graduação do IB]] 
  * [[http://pos.ib.usp.br/matricula/regular.html|Instruções para matrícula de alunos PG-USP]]
  * [[http://pos.ib.usp.br/matricula/especial.html|Instruções para matrícula de alunos especiais]]
  * Não é preciso aceite dos professores para se inscrever. Siga as instruções acima e aguarde o deferimento.
  * Estudantes de graduação da USP podem se matricular como alunos especiais, mediante autorização do Programa de Pós-Graduação (artigo 55 do [[http://www.leginf.usp.br/?resolucao=resolucao-no-7493-de-27-de-marco-de-2018|Regimento de Pós-Graduação da USP]]). Interessados(as) devem entrar em contato com a Secretaria da PPG-Ecologia USP pelo email [[pos-ecologia@ib.usp.br]].
  * Temos 40 vagas. Se tivermos mais inscrições a prioridade de deferimento será:
      - Alunos dos programas de pós-graduação do IB-USP e Esalq-USP
      - Alunos de outros programas de pós-graduação da USP
      - Alunos de pós-graduação de outras instituições
  * Ouvintes: podem ser aceitos, casos restem vagas. Por favor entrem em contato com os professores após o período de deferimento, quando saberemos se restaram vagas.
  * Nossa disciplina oferece alguns recursos que visam a inclusão e acessibilidade. Entre em contato com os docentes se quiser conhecer o que já existe, ou para nos enviar suas demandas por novas práticas e recursos, para construirmos uma disciplina cada vez mais acessível.

====== Conteúdo ======

  * [[:01-discretas:01-discretas|1. Distribuições Discretas]]
  * [[:02-continuas:02-continuas|2. Distribuições Contínuas]]
  * [[:03-funcao-veros:03-funcao-veros|3. Função de Verossimilhança]]
  * [[:04-parametros-constantes:04-parametros-constantes|4. Modelos c/ Parâmetros Constantes]]
  * [[:05-binomial-poisson:05-binomial-poisson|5. Modelos Binomial e Poisson]]
  * [[:06-gaussiana:06-gaussiana|6. Modelos Gaussianos]]
  * [[:07-selecao:07-selecao|7. Seleção de Modelos]]
  * [[https://rpubs.com/melinatarituba/1248761|8. Diagnóstico de modelos]]
  * [[https://statistical-modeling.github.io/2024/08_causal_thinking/PensamentoCausal.html|9. Inferência de causalidade]]
  * [[:08-inferencia:08-inferencia|10. Inferência por Verossimilhança]] e inferência Bayesiana
  

====== Metódos de Ensino ======

  * Aulas teóricas
  * Tutoriais e exercícios com a linguagem R
  * Leitura de textos 
  * Atividades de discussão do material de estudo

====== Avaliação ======

===== Critérios =====
==== Participação nas atividades ====

O pré-requisito é a presença nas atividades, mas a avaliação é da qualidade de suas contribuições nas aulas teóricas e de discussão, e também nas discussões no fórum. Uma fração importante do tempo da disciplina está reservada para estudo por meio de leitura e tutoriais. Espera-se que você leia os textos, faça os tutoriais e reflita sobre ele antes de cada aula, e que isso resulte em contribuições efetivas às discussões presenciais e pela internet. 

==== Exercícios ====

Para cada tema haverá exercícios em R. Os códigos das soluções dos exercícios devem ser submetidas no sistema [[http://notar.ib.usp.br/|notaR]]. A equipe orientará os alunos para uso dos sistema, durante as aulas.

==== Trabalho final ====
 
Análise de um conjunto de dados usando o que você aprendeu na disciplina. Veja o link para instruções no menu lateral, à esquerda.

===== Cálculos =====

==== Pesos ====

  * Participação: peso 3
  * Exercícios: peso 1
  * Trabalho final: peso 6

==== Conceito Final ====

  * Menos que 5,0 : R
  * Entre 5,0 e menos que 6,5: C
  * Entre 6,5 e menos que 8,0 : B
  * 8,0 ou mais: A

====== Equipe ======
===Professores responsáveis===
  * João Luis Ferreira Batista, Esalq USP
  * Paulo Inácio Prado, IB USP
  * Diogo Melo, IB USP
  * Melina Leite, IB USP / University of Regensburg


====== Bibliografia  ======

===== Textos para discussão =====

São artigos e partes de livros, escolhidos para prover uma primeira introdução a cada tópico. Devem ser lidos após cada aula teórica, para discussão na aula do dia seguinte.

Estas leituras estão indicadas nas páginas de cada unidade, seção "Recursos para estudo" > "Leituras".

===== Para prosseguir no estudo =====

Consulte a [[:start&#bibliografia|bibliografia básica da disciplina]]. 

Aí estão os livros essenciais para uma compreensão aprofundada, bem como vários textos complementares sobre tópicos mais específicos.