Estatística Experimental Computacional

Estatística Experimental Computacional

Você quer transformar sua habilidade com dados em uma ferramenta de impacto para a pesquisa agrícola e científica? Este curso foi criado exatamente para isso. Presencial e com forte ênfase prática, Estatística Experimental Computacional combina teoria estatística aplicada, uso de softwares livres e dados reais para formar estudantes capazes de planejar, ajustar, interpretar e comunicar análises estatísticas com excelência técnica e clareza na comunicação.

Desenvolvido especialmente para estudantes dos cursos da Faculdade de Ciências Agrárias da UFGD, o curso também está aberto a alunos de pós-graduação e demais interessados desde já tenham feito a disciplina de Implantação, Condução e Análise de Experimentos Agropecuários, Estatística Experimental, Experimentação Agrícola ou equivalente.

Objetivos

Este curso tem como objetivo instrumentalizar os estudantes para:

• Planejar e documentar experimentos de forma estruturada, otimizando recursos e respeitando as limitações práticas de campo.

• Trabalhar com dados reais em planilhas e na linguagem R, desde a importação e exploração até o ajuste e diagnóstico de modelos estatísticos.

• Aplicar métodos de comparação múltipla, análise de regressão e análise de covariância com domínio técnico e sentido aplicado.

• Produzir relatórios e gráficos com rigor estatístico, clareza visual e qualidade tipográfica, utilizando ferramentas como Quarto, Jupyter Notebook e RStudio IDE.

• Compreender a lógica computacional por trás das análises estatísticas e desenvolver soluções reprodutíveis, escaláveis e transparentes.

• Integrar técnicas estatísticas clássicas com recursos computacionais modernos, incluindo automações simples e uso de inteligência artificial em análises específicas.

Por que fazer este curso?

• Do planejamento à análise, com reprodutibilidade: O curso oferece uma formação completa, indo além da execução de comandos — você aprenderá a pensar estatisticamente e a programar com clareza, precisão e reprodutibilidade.

• Forte ênfase prática com dados reais: A partir de projetos integradores e estudos de caso, você vai aplicar os conceitos diretamente em dados obtidos em campo ou de fontes oficiais, com 70% da carga horária dedicada à prática.

• Ambiente de ensino estruturado e moderno: As aulas acontecem no Laboratório 1 da FACE/UFGD, com uso de ferramentas como R, LibreOffice Calc, RStudio IDE, Quarto e Jupyter Notebooks, além de ambientes em nuvem como Posit Cloud e Google Colab.

• Preparação para pesquisa e mercado: Os conteúdos abordados são essenciais para quem pretende atuar com pesquisa científica, iniciação científica, TCC, pós-graduação ou trabalhar com análise de dados em contextos agronômicos.

• Produção científica com qualidade: O curso enfatiza boas práticas de documentação, comunicação científica e visualização de dados, para que você esteja preparado(a) para escrever relatórios técnicos, artigos e projetos com rigor e clareza.

• Ministrado por um especialista: O curso é conduzido pelo Prof. Dr. Walmes Zeviani, doutor em Estatística e Experimentação Agropecuária, professor universitário desde 2010 e referência nacional no uso da linguagem R para ensino e pesquisa em estatística experimental.

Tópicos Principais

• Letramento computacional em R e planilhas
  Introdução às ferramentas e ambientes de trabalho: R, RStudio, Quarto, Jupyter, LibreOffice Calc, com foco em organização, versionamento e reproducibilidade.

• Delineamentos e estruturas experimentais
  Revisão e aplicação de DIC, DBC, DLQ, fatores cruzados, aninhados, multiníveis e critérios de otimização via Diagramas de Hasse.

• Importação, exploração e limpeza de dados
  Técnicas para importar, organizar, explorar e diagnosticar dados, identificando padrões, inconsistências e outliers.

• Modelos estatísticos clássicos e avançados
  Ajuste de modelos lineares e mistos para experimentos unifatoriais, fatoriais, com covariáveis, regressão polinomial e não linear, além de análise de componentes de variância.

• Comparações múltiplas e contrastes planejados
  Testes com controle do erro tipo I, análise de efeitos principais e interações com interpretações práticas e matemáticas.

• Visualização e comunicação dos resultados
  Elaboração de gráficos e tabelas com boas práticas de diagramação, anotação matemática e apelo comunicativo.

• Inteligência artificial aplicada à estatística
  Introdução ao uso de ferramentas de IA para assistência na análise, mensuração automática por imagem e automação de rotinas analíticas.