SYLLABVS 2010 Em 2010, a disciplina será ministrada na ESALQ, Departamento de Ciências Florestais, no período de 13 a 27 de outubro. ====== 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]] * [[:08-inferencia:08-inferencia|8. Inferência por Verossimilhança]] * [[:09-optimizacao:09-optimizacao|9. Fundamentos de Optimização]] ====== Metódos de Ensino ====== * Aulas teóricas * Tutoriais e exercícios com a linguagem R * Leitura e discussão de textos ====== 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. 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 em sala. ==== Prova ==== Haverá uma prova com questões objetivas sobre a matéria de todas as aulas, exceto a última ("Fundamentos da Inferência por Verossimilhança"). ==== Trabalho final ==== Um ensaio de no máximo 2.000 palavras, sobre o impacto em sua pesquisa de um dos conceitos e/ou procedimentos abordados na disciplina. O ensaio deve ser escrito para colegas de sua área que não conhecem o assunto, com: * Uma apresentação clara e didática do conceito ou procedimento; * Uma discussão bem fundamentada de sua importância para sua pesquisa, e de outras similares. === PRAZO === O prazo para enviar o ensaio por correio eletrônico aos professores responsáveis é **12 de novembro de 2010**. ===== Cálculos ===== ==== Pesos ==== * Participação: peso 2 * Prova: peso 1 * Ensaio: peso 7 ==== Conceito Final ==== * Menos que 5,0 : D * Entre 5,0 e menos que 6,5: C * Entre 6,0 e menos que 8,0 : B * 8,0 ou mais: A ====== Local e Horário ====== ===== Horário das aulas ===== * Manhã (**M**): 9:00 - 12:30 h * Tarde (**T**): 14:00 - 17:30 h ===== Salas de Aula ===== As aulas téoricas ocorrerão nas seguintes salas do Departamento de Ciências Florestais, ESALQ, USP, campus de Piracicaba: * Prédio "novo" (com o busto do Navarro de Andrade na entrada) salas: * **D07** - andar térreo (corredor de salas de aula), * **D12** - andar térreo (corredor de salas de aula), e * **Sala de Reuniões** - primeiro andar, ao final do corredor. //Nota:// consulte o "[[2010:crono|Cronograma para 2010]]" para verificar a sala apropriada para cada dia de aula. ====== Bibliografia ====== ===== Leituras Básicas para as Aulas ===== ==== Nota ==== A [[http://www.usp.br/leginf/resol/r5213m.htm|Resolução 5213]] da Reitoria da USP permite que professores disponibilizem artigos e partes de livros adotados para uso estrito nas atividades de sua disciplina, apenas pelos alunos regularmente inscritos nela. * Anderson, D. R. (2008). Model based inference in the life sciences: a primer on evidence. New York, Springer. * Batista, J.L.F. (2009). Inferência em Recursos Florestais e Ecologia: A Abordagem da Verossimilhança. Resumo de Palestra, Eslaq, Piracicaba. * Batista, J.L.F. (2009). Verossimilhança e Máxima Verossimilhança (apostila). * Bolker, B. (2008). Ecological Models and Data in R. Princeton, Princeton University Press. Uma versão de trabalho bem similar ao livro publicado está disponível em: [[http://www.zoo.ufl.edu/bolker/emdbook/index.html]] . * Hilborn, R. & Mangel, M. (1997). The Ecological Detective – Confronting Models with Data. Princeton, Princeton University Press. * Hobbs, N.T. & Hilborn, R. (2006). Alternatives to statistical hypothesis testing in ecology: A guide to self-teaching. Ecological Applications: 16(1): 5-19. [[http://www.esapubs.org/archive/appl/A016/001|Apendices]] * Johnson, J. B. & Omland, K. S. (2004). Model selection in ecology and evolution. Trends in Ecology and Evolution 19:101-108. * Lewin-Koh N., Taper, M. L. & Lele, S. R. (2004). A brief tour of statistical concepts. **In:** The nature of scientific evidence (eds. ML Taper and SR Lele), University of Chicago Press, pp 3 -16. * Otto, S. P. & Day, T. (2007). A biologist's guide to mathematical modelling in ecology and evolution. Princenton, Princenton University Press. * Royall, R. M. (2007) The likelihood paradigm for statistical evidence. **In:** The nature of scientific evidence (eds. ML Taper and SR Lele), University of Chicago Press, pp 119–152. * Vismara, E. S. (2009). Seleção de Modelos Empíricos através do Critério de Informação de Akaike. In: Mensuração da biomassa e seleção de modelos para construção de equações de biomassa. Dissertação de Mestrado, ESALQ-USP, Piracicaba, p.12-26. {{:biometria:verossim:vismara-2009-cap2.pdf|pdf}} ===== Leituras Adicionais ===== * Burnham, K. P., & Anderson, D. R. (2002). Model Selection and Multimodel Inference: A Practical-Theoretic Approach, 2nd ed. New York, Springer-Verlag. * Edwards, A. W. F. 1972. Likelihood – An Account of the Statistical Concept of Likelihood and its Application to Scientific Inference. New York, Cambridge University Press. * Edwards, A. W. F. 1974. History of Likelihood. Int. Stat. Rev. 42: 9-15. * Faraway, J. 2006. Extending the Linear Model with R. Chapman & Hall/CRC. * Lindsey J. K. (1999) Some statistical heresies. Statistician 48:1–40. * Lindsey J. K. (1999) On the construction and comparison of statistical models for scientific discovery. Disponível na [[http://popgen.unimaas.nl/~jlindsey/ms|página do autor]]. * Royall, R. M. (2000). Statistical Evidence: A Likelihood Paradigm. London, Chapman and Hall. * Royle, J. A. & Dorazio, R. (2008). Hierarchical Modeling And Inference In Ecology: The Analysis Of Data From Populations, Metapopulations And Communities. Oxford, Academic Press. * Sober, E. 2008. Evidence and Evolution: the logic behind the science. Cambridge, Cambridge University Press. * Taper, M. L. & Lele, S. R. 2004. The Nature of Scientific Evidence – Statistical, Philosophical and Empirical Considerations. Chicago, Chicago University Press.