Capacitar o aluno a planejar, delinear, instalar, medir, analisar e interpretar experimentos florestais usando o sistema SAS.
Discute aspectos relacionados ao planejamento, instalação, medição análise dos dados coletados, interpretação e elaboração de relatórios de experimentos florestais.
Importância do SAS para a área biológica. Origens da Estatística: sua importância na pesquisa e relações com outras disciplinas. O método científico: raciocínio dedutivo e indutivo. Introdução ao sistema SAS Conceitos de amostragem e variáveis. Conceito de população e parâmetros populacionais (média, variância, desvio padrão); Conceito de amostra e estatísticas (média(x), variância(s2) e desvio padrão amostral(s)); A Distribuição Normal: origens, forma, usos. Assimetria e Curtose. Testes de ajustamento (interpretação do valor-p). Testes de hipóteses: Formulação de hipóteses. A Hipótese de Nulidade. A Hipótese Alternativa. Tipos de erros. Nível de significância. O teste t para dados pareados: Histórico, Suposições, Exemplo de cálculo. O teste t para duas amostras: Histórico, Suposições, Exemplo de cálculo. Suposições dos modelos de análises de dados. Transformação de dados: o teste de BOX-COX. Testes não-paramétricos. Planejamento de experimentos. Considerações teóricas a respeito de planejamento de experimentos: Formulação de hipótese. Repetições. Casualização. Controle Local. Quadro de análise de Variância. Graus de liberdade. Experimentos inteiramente ao acaso – Aplicações e Restrições. Cálculos manuais do quadro de análise de variância. Graus de liberdade. Soma de quadrados. Quadrados médios. Estatística F. Consulta à tabela da estatística F. Experimentos em blocos ao acaso – Aplicações e Restrições. Cálculos do quadro de análise de variância. Graus de liberdade. Soma de quadrados. Quadrados médios. Estatística F. Consulta à tabela da estatística F. Testes para comparação múltipla de médias: Principais testes para comparações de médias, características principais e restrições aos testes: Tukey, Duncan, Dunnett. Análise de variáveis nominais. O teste QUI- QUADRADO e o teste G. Análise de regressão Linear Simples.
CAMPOS, H. 1979. Estatística Experimental Não-Paramétrica. Piracicaba, FEALQ, 343 pp. COCHRAN, W. G. & COX, G. M. 1957. Experimental Design. John Wiley & Sons, N.Iorque. DAGNELIE, P. 1973. Estatística: Teoria e Métodos. Publicações Europa- América, Portugal. Vol. 1 e 2. HOFFMAN, R. & VIEIRA, S. 1977. Análise de Regressão. Hucitec, EDUSP, S. Paulo. FONSECA, J. S. & MARTINS, G. A. 1986. Curso de Estatística. Ed. Atlas, São Paulo, 286 pp. GOMES, F. P. 1982. Curso de Estatística Experimental. 1a Ed. Livraria Nobel, S.Paulo. SAS Institute Inc.. 1991. SAS® System for Regression, Second Edition Cary, NC:SAS Institute Inc. 210 pp. WALKER, G. 1997. Common Statistical Methods for Clinical Research with SAS® Examples, Cary, NC:SAS Institute Inc., 315 pp. SNEDCOR, G. W. & W. G. COCHRAN. 1967. Statistical Methods. 6a Ed. Iowa State Univ., Ames, E.U. SOKAL, R. R. & F.J. ROHLF. 1980. Biometry. Freeman, São Francisco. E.U. ZAR, J.H. 1998. Biostatistical Analysis. Prentice Hall, 929 pp.
