Análise de Regressão Aplicada à Pesquisa Agrícola

Você quer aprender a construir modelos que explicam fenômenos e fazem previsões a partir de dados reais da agricultura? Este curso foi feito para isso. Com uma abordagem prática e aplicada, Análise de Regressão Aplicada à Pesquisa Agrícola ensina como ajustar, interpretar e validar modelos estatísticos com foco em problemas reais enfrentados na produção vegetal, pesquisa agronômica e ciências aplicadas.

Desenvolvido especialmente para alunos do Programa de Pós-Graduação em Produção Vegetal da UFGD, o curso também é indicado para pesquisadores, profissionais e estudantes que já possuem conhecimentos básicos de estatística e experimentação agrícola.

Objetivos

Este curso tem como objetivo capacitar o estudante para:

• Formular e ajustar modelos de regressão linear simples e múltipla, com interpretação dos parâmetros e predição de valores.

• Verificar pressupostos estatísticos, aplicar diagnóstico de resíduos e utilizar técnicas corretivas quando necessário.

• Realizar seleção de modelos por métodos estatísticos, incluindo algoritmos automáticos e penalizações (LASSO, Ridge).

• Ampliar o uso da regressão para modelos com variáveis categóricas, transformações, modelos polinomiais e modelos não lineares.

• Aplicar modelos generalizados, como regressão logística e de Poisson, para variáveis proporcionais e de contagem.

• Utilizar o ambiente R para ajustar modelos, gerar gráficos, realizar inferência e comunicar os resultados com clareza e rigor.

Por que fazer este curso?

Domine a arte de modelar relações entre variáveis: você aprenderá a ajustar e interpretar modelos que explicam e predizem comportamentos relevantes na agricultura.

Regressão aplicada de verdade: os exemplos são práticos e conectados com a realidade da pesquisa agrícola, usando dados reais e abordagens modernas.

Ferramentas livres e poderosas: você irá utilizar o R — a linguagem mais adotada na ciência estatística — para análise, diagnóstico, seleção e visualização de modelos.

Conhecimento para pesquisa e mercado: saber usar regressão corretamente é essencial para fazer projetos, TCCs, dissertações e estudos com embasamento estatístico sólido.

Ministrado por um especialista: o curso é conduzido pelo Prof. Dr. Walmes Zeviani, referência nacional no uso de R para estatística experimental e modelagem aplicada à agricultura.

Tópicos Principais

Fundamentos da regressão linear
Componentes de um modelo, interpretação de coeficientes, estimação por mínimos quadrados, testes e predição.

Regressão múltipla e análise de variância
Modelos com múltiplos preditores, coeficiente de determinação, inferência e estruturação do modelo.

Diagnóstico e análise de resíduos
Verificação de pressupostos (normalidade, homocedasticidade, linearidade), identificação de outliers, observações influentes e multicolinearidade.

Técnicas corretivas e robustez
Transformações (Box-Cox), mínimos quadrados ponderados e generalizados, métodos robustos.

Seleção e especificação de modelos
Critérios AIC e BIC, seleção stepwise, forward, backward, regressão Ridge e LASSO.

Modelos com variáveis qualitativas e polinomiais
Inclusão de variáveis categóricas, codificações dummy, modelos polinomiais e interações.

Modelos generalizados e aplicações especiais
Regressão logística e de Poisson para variáveis binárias e de contagem; introdução à análise de séries temporais para previsão de preços.

Modelos de regressão não linear
Modelos com estrutura funcional para representar fenômenos mecanísticos com parâmetros interpretáveis.

Extensões dos modelos de regressão
Splines, árvores, regressão quantílica e robusta para dados com padrões complexos ou fora dos pressupostos clássicos.