~~NOTOC~~ | {{ :likelihood_13.png?nolink&170 |Superfície de Verossimilhança}} | BIE 5781 Modelagem Estatística para Ecologia e Recursos Naturais
Trabalho Final 2024 | Trabalho Final ====== O que devo fazer? ====== Aplicar os métodos e a lógica de inferência baseada em modelos apresentadas na disciplina para responder a uma questão ou testar uma hipótese com um conjunto de dados. ====== Trabalho em grupo ou individual? ====== Em duplas ou trios. ====== Que dados usar? ====== Fica a critério do grupo. Dados empíricos próprios ou publicados, ou mesmo dados simulados. O grupo também pode solicitar conjuntos de dados aos professores. ====== Conteúdo do relatório ====== - **Contextualização**: um a dois parágrafos com os elementos estritamente necessários para que se entenda a pergunta ou hipótese. - **Objetivos**: enunciado claro e preciso da pergunta a responder ou hipótese a testar. - **Dados usados** : descrição do conjunto de dados e dos aspectos essenciais dos métodos pelos quais foram obtidos. - **Métodos de análise**: Descrição dos métodos de análise. - **Resultados**: resultados das análises, incluindo tabelas e figuras. - **Discussão e conclusões**: o que se pode concluir do resultados, acompanhado das justificativas e ressalvas necessárias. - Referências bibliográficas ====== Como preparar? ====== O trabalho deve ser feito no padrão de [[https://www.r-bloggers.com/what-is-reproducible-research/|pesquisa reproduzível]]. Isso significa que o grupo deve entregar o relatório e tudo que é necessário para reproduzi-lo (normalmente arquivo de dados e códigos das análises). Recomendamos o uso das ferramentas de programação letrada (//literate programming//) do R, que permitem combinar códigos de R e textos para gerar um relatório dinâmico. Para os que não estão familiarizados a melhor opção é usar o Rmarkdown com o Rstudio. ====== O que entregar ====== ===== Se usar ferramentas de literate programming (recomendado)===== Um pacote de arquivos em formato tar, tgz, gz, zip, 7z ou rar com: * Documento-fonte do relatório ((que conterá o texto + códigos R embebidos, veja instruções da ferramenta de //literate programing// que escolher)); * Arquivo pdf do relatório compilado; * Arquivo de dados em formato ''csv''. ===== Se não usar literate programming===== Um pacote de arquivos em formato tar, tgz, gz, zip, 7z ou rar com: * Arquivo do relatório no processador de textos; * Arquivo pdf do relatório; * Arquivo com códigos em R das análises, **com comentários informativos sobre cada etapa realizada**; * Arquivo de dados em formato ''csv''. ====== Como e quando entregar ====== Envie o pacote de arquivos pelo [[https://edisciplinas.usp.br/mod/assign/view.php?id=5575869|Moodle da Disciplina]] até **13 de dezembro de 2024**. ====== Links úteis ====== * [[http://rmarkdown.rstudio.com/|Página sobre Rmarkdown]], no site do [[https://www.rstudio.com/|RStudio]] * Resumo dos recursos para pesquisa reproduzível do site oficial do R: https://cran.r-project.org/web/views/ReproducibleResearch.html * [[https://www.statistik.lmu.de/~leisch/Sweave/|Sweave]] e [[http://yihui.name/knitr/|Knitr]], as opções para //literate programming// mais usadas por usuários de LaTex. * [[https://en.wikipedia.org/wiki/Literate_programming|Verbete sobre literate programming]] na Wikipedia, para quem quiser se aprofundar nos conceitos. * [[https://liibre.github.io/curso/|Projetos de análise de dados usando R]], disciplina com excelentes aulas e tutoriais sobre reprodutibilidade e uso do Rmarkdown. Pelo [[https://github.com/liibre| Lab Independente de Informática da Biodiversidade e Reprodutibilidade em Ecologia]] * [[https://gabrielnakamura.github.io/USP_reproducibility_BIE5798/rmarkdown-basics.html|Introdução a programação letrada]], aula da excelente disciplina [[https://gabrielnakamura.github.io/USP_reproducibility_BIE5798/index.html|Boas Práticas e Ferramentas da Ciência Aberta na Ecologia]] (PPG Ecologia USP), de [[https://main--gabrielnakamura.netlify.app/|Gabriel Nakamura]] e [[https://melinaleite.weebly.com/|Melina Leite]].