Vem ai: Curso Aplicativo Genes – 12 à 16 de Setembro de 2017 na UFLA

 e-Interpreta, BIODATA, UFV em parceria com a Universidade Federal de Lavras – UFLA oferecerá o Curso do Aplicativo Genes: Modulos – Estatística Experimental, Análise Multivariada e Diversidade Genética de 12 à 16 de Setembro de 2017.

Agenda – Curso do Aplicativo Genes: Estatística Experimental, Análise Multivariada e Diversidade Genética.
Treinamento: Estatística Experimental, Multivariada, Diversidade Genética Dia Data Horário Atividades Responsável
08:00 – 14:00 Translado prelecionistas UFV para UFLA
Terça 12/09 14:00 – 15:30 Entrega de material e crachá Renato Rosado
15:30 – 16:00 1 – Abertura – Apresentação Aplicativo GENES – Instalação e Configuração do Portal Genes

2. Salvar PASTAS DE AULA PRATICA NOS COMPUTADORES

UFLA
Quarta 13/09 08:00 – 10:00 Estatística Experimental: 1. Bases da Experimentação e Pressuposições da Anova, 2. Aplicativo Genes – Trilha de dados, integração com R e MatLab.

3. A. Planilha de experimentos, B. Testes – Normalidade e Homogeneidade, C. Analise de variância

Renato Rosado
10:00 – 10:30 Coffee Break UFLA
10:30 – 12:00 Estatística Experimental: 4. Anova: i. Delineamentos Experimentais (DIC e DBC sem e com parcela perdida), ii. Esquema: 5. Parcela Subdividida, 6. Fatorial e 7.  Alfa Látes Renato Rosado
12:00 – 13:30 Almoço UFLA
14:00 – 15:30 Estatística Experimental: 7. Comparações de médias 8. Regressão (Simples, Múltipla, Polinomial e Teste de identidade) Renato Rosado
15:30 – 16:00 Coffee Break UFLA
16:00 – 18:00 Estatística Experimental: 9. Correlações (R simples, R parciais, R canônicas,  Análise Trilha, Redes de Correlações) Renato Rosado
Quinta 14/09 08:00 – 10:00 Diversidade Genética: 1. Apresentação geral do Portal GENES, 2. Tipos de variáveis utilizadas no estudo da, diversidade genética, 3. Matrizes de dissimilaridade: Mahalanobis, Distância ponderada pelo QMR, Distância Euclidiana, Quadrado da distância Euclidiana, Distância de Gower. Iara Santos
10:00 – 10:30 Coffee Break UFLA
10:30 – 12:00 Diversidade Genética: 4. Correlação entre matrizes de dissimilaridade, 5. Métodos de agrupamento, Hierárquico – UPGMA e Otimização – Tocher Iara Santos
12:00 – 13:30 Almoço UFLA
14:00 – 15:30 Diversidade Genética: 6. Métodos gráficos: Componentes Principais, Variáveis Canônicas Iara Santos
15:30 – 16:00 Coffee Break UFLA
16:00 – 18:00 Diversidade Genética: 7. Análise discriminante: Função discriminante de Anderson, Função discriminante de Fisher, 8. Mapas auto-organizáveis de Kohonen* Iara Santos
Sexta 15/09 08:00 – 10:00 Análise Multivariada: 1 – Estudo da diversidade genética entre cultivares de xxx.sp Objetivo (Estimar a diversidade entre cultivares, Estabelecer padrões de similaridade,  Orientar hibridações. Análise de variância, Teste comparativo de médias, Obtenção das distâncias, Euclidiana média padronizada, Distância generalizada de  Mahalanobis. Correlação entre as duas matrizes, Agrupamentos: Hierárquico, Otimização, Dispersão Gráfica, Componentes Principais, Variáveis canônicas, Comparação dos gráficos, Importância de caracteres Isabela Sant’anna
10:00 – 10:30 Coffee Break  UFLA
10:30 – 12:00 Análise Multivariada: 2 – Estudo da associação entre caracteres e análise de fatores: Avaliar a eficiência da predição de uma variável resposta por meio de outra variável explicativa: – Realizar seleções indiretas, pois sabemos que GSY(X) > GSY  se rg hx > hy, – Entender a natureza das interações genótipo x ambiente, – Entender as relações de causa e efeito entre variáveis Isabela Sant’anna
12:00 – 13:30 Almoço  UFLA
14:00 – 15:30  Análise Multivariada: 3 – Prática: Estudo da associação entre caracteres e análise de fatores: Análise de variância, Análise de multicolinearidade, Análise de correlações parciais. Objetivo é avaliar as relações das variáveis A,B,C e D com a variável E. Análise de trilha. A variável E será considerada como principal e as variáveis A,B,C e D são variáveis explicativas. Análise de correlações canônicas. Considere o interesse de estudar a relação entre os grupos (A,B,C,D,E) e (F,G,H) e Diagrama de correlação. Ilustração da relação entre os dois grupos. Isabela Sant’anna
15:30 – 16:00 Coffee Break  UFLA
16:00 – 18:00 Análise Multivariada:  4 – Utilização de Função Discriminante: Análise discriminante por componentes principais: a) Anderson, com todos os dados, usando partição de arquivo, b) Fisher, com todos os dados, usando partição de arquivos e c) Análise discriminante usando rede de base radial, usando partição de arquivos Isabela Sant’anna