Notas e Frequências 2016

Notas e Frequências 2016

Oi Gente:

Estou publicando as notas. Espero ter sido justo, eventualmente cometo erros. Si acharem necessário podemos rever as notas, fazermos um workshop presencial ou por internet sobre os exercícios da disciplina.

Vocês tem meu Whatsapp (em postagem do Blog da Disciplina), vamos agendar as interações para poder atende-los como merecem.

Felicidades.

Prof. Gabriel.

Estudante	Nota	Fre
Alexandra Machado Costa	8,5	73
Barbara Carlini	9,3	80
Beatriz Cecato Dumalakas	8,7	73
Beatriz Jardim de Almeida	9,7	80
Beatriz Pires Fernandes	9,1	80
Bruna de Oliveira Ferreira	8,4	70
Bruna Eveline D.Petrini	8,9	80
Bruna Rodrigues de Almeida	0,0	0
Bruno Henrique Muniz Silva	0,0	0
Caroline Fontolan	7,6	70
Danilo Carvalho P. da Silva	0,0	0
Dayana Rodrigues da Silva	9,0	73
Eduardo Henrique Brochini	8,0	70
Eliton Flavio M. Gutierez Bega	0,0	0
Eloisa Torrezan	9,0	80
Ettore Ambrozio de Oliveira	0,0	27
Felipe Campedelli Salies	8,5	70
Gabriel Sgarbiero Montanha	8,3	73
Heloisa de Matos Trinca	9,0	80
Isabella Pacheco de Moraes	8,2	73
Isabelle Inacio de Oliveira	10,0	87
Jonata Rafael Freschi	10,0	80
Laina da Silva de Oliveira	9,8	87
Livia Zanetti de Campos	8,5	73
Mariana Beatriz P. F.  Oliveira	8,3	67
Matheus Anthony F. da Silva	8,9	73
Monica Lais Lanzoni Rossi	9,8	80
Poliana Fernandes dos Santos	10,0	80
Rafael Peres Ferreira Pereira	1,0	0
Renan Adriano Barbosa	8,5	80
Thais Zulian da Cunha Mattos	7,7	70
Victoria Zannuzzi Rossetti	9,1	80
Vinicius Nicoletti	9,0	73
Webster Augusto Ferreira	5,0	70
João Pedro Ignez Martin	5,0	70

Grupos de Inteligencia Coletiva - Gestão e Estatistica

Grupo de Inteligencia Coletiva - Estatística e Data Mining

• Forum de Não Estatísticos
• Forum de Estatisticos

Contato Whatsap - Gerson 019 - 99210-7153

gerson.ti@terra.com.br

Gabriel gasarrie@usp.br
Blog: http://statistic-data-mining.blogspot.com.br/

Grupo de Inteligencia Coletiva - Gestão pela Qualidade Total e Cerificação Internacional

Ultima Postagem de 2016 - Possibilidades de Trabalho Conjunto

Aula 32/11

- Aula semana que vem para últimos ajustes, não farei chamada (seminários, exercícios, etc.)

- Bancos de Dados

         - Estrutura

         - Exemplos Excel

         - Não Relacionais e Relacionais

·       Access (Microsoft Access): Exemplo Gerson e Próximas Optativas, já tendo feed back de utilização em mercado de trabalho. Similar Livre Office (Word, Excel, Power Point e Access free)

·       Todos os Bancos de dados do mundo podemos acessar por Excel ou Accesss (SQL Server, Oracle, SAP, JAVA, PHP, etc.). Replicas Relacionais ou não.

- Próximos Possíveis Contatos:

·       Optativas:

o   1º e 2º Semestres – Segundas à noite

§  2017: Espanhol 80% e Inglês 20% (UNASUL à PANCs)

§  2018: Inglês 100% ( BRICS tb. USA e Europa – Consultor AIEA semana que vem – Prevenção Monitoramento e Remediação para Desastres Ambientais – Nos Mariana-Samarco-Vale do Rio Doce )

§  Excesso de alunos resolvido (segunda aula por videoconferência – Gerson em Lab. B). Posso dar aulas para 150 pessoas simultaneamente)

§  Assuntos de Possível Interesse dos Biólogos:

·       Empregabilidade e Competitividade para Biólogos (Habilidades de mercado e networking)

·       Gestão de desastres ambientais antrópicos (tecnogenicos) ou naturais

·       Metrologia para pesquisas ambientais, biossistemas e prod. de Alimentos (Consultor semana que vem, 25 anos, AIEA)

·       Data Mining (Inferência Estatística n à N com Margem de Erro e De Confiança (probabilidades)

·       Gestão:

o   De Laboratórios (ISO 17.025, BPL ,etc.)

o   Ambiental (ISO 14.000)

o   Sistemas Agroflorestais (FSC)

o   Da Qualidade (I. 9.000)

o   Da Produção de Alimentos (I. 22.000, GlobalGAP)

o   De Projetos:

§  PMBOK

§  ISO 21.500

§  Toyota

o   De Risco:

§  FMEA / FTA

§  I. 31.000

o   Da Informação (I. 27.000)

o    

·       Grupos de Inteligência Coletiva (Não da USP):

o   Estatística – Inteligência - Computação: Data Mining (principal habilidade de mercado para todos os profissionais no Brasil e segunda do mundo, Intel. Antesipativa e Bancos de Dados. Será criado >= 10/12/2016 (Português e Inglês)

o   Gestão e Certificação: Funciona há 10 meses (varias cidades, universidades, institutos, países – Português e Espanhol)

o   Pessoas de perfil adequado, generosas modernas, etc. è Personalidade Y de Douglas Mc. Gregor. Não personalidade X, autoritário, sabe tudo, pior câncer das organizações modernas (não para "escrotos")

·       Grupos de Extensão (Sim da USP):

o   TI e Intel. Antesipativa

o   GQT e CIQ

o   Data Mining (Estatística Robusta para DM)

o   TI, Intel., Gest. Para Pessoas com Necessidades Especiais (surdos, cegos, etc.)

Grupos de Inteligência Coletiva e Extensão Coordenados Pelo Gabriel

Grupos de Inteligência Coletiva e Extensão Coordenados Pelo Gabriel

Se alguém tiver interesse mandar Whatsapp para Gabriel (+55- 19 - 988627438). Para conversar somente após 10/12/2016). Desenvolvemos tecnologia e conduzimos cases de implantação.

Os projetos são integrados por pessoas de diferentes cidades do Brasil, América Latina e Europa.

As pessoas têm diferentes formações: alunos de graduação, pós-graduação ou profissionais de diferentes cursos: administração, advocacia, arquitetura, biologia, ciência dos alimentos, economia, estatística, fonoaudiologia, gestão ambiental, engenharia (agronômica, civil, florestal, de materiais, de produção, mecânica, mecatrônica, etc.), medicina, psicologia, veterinária, zootecnia, etc.

Grupos de Inteligência Coletiva:

1)GQT-CIQ: Gestão pela Qualidade Total e Certificação Internacional da Qualidade. Idiomas: Português e Espanhol.

2)DMDI: Data Mining Decision Support and Business Intelligence. Idiomas: Português e Inglês.

Grupos de Extensão:

1)  Tecnologia de Informação e Inteligência Antesipativa

2) Gestão pela Qualidade Total

3) Certificação Internacional da Qualidade (ISO, GlobalGAP, FSC, OHSAS, AS, etc.)

4)       Estatística Robusta para Tomada de Decisão em Pesquisa e Gestão

5) Computação, Inteligência e Gestão para Pessoas com Necessidades Especiais

Lista de Presença 2016

Lista de Presença 2016

Livro inferência Tomada de Decisão em Pesquisa e Inteligência Organizacional

Livro inferência

Tomada de Decisão em Pesquisa e Inteligência Organizacional

Danilo - Da para estudar NP-MANOVA (R) e Regressão Robusta (SAS - R)?




Livro Básico - Infer. Estat. Indutiva - Download

Whatsapp e E-Mail do Gabriel

019 - 988-627-428

gasarrie@usp.br

Aula (9/11) Programa em SAS para Aplicar ANOVA e Teste de Comparações Múltiplas de Tukey

Programa em SAS para Aplicar ANOVA e Teste de Comparações Múltiplas de Tukey

data imc_dat;

input cat $ imc corr kcal;

cards;

AT 20.2 60.7 3200

AT 21.3 54.8 3100

AT 19.3 49.6 2800

AT 21.1 52.3 3300

SEM 22.4 14.9 2600

SEM 21.9 17.8 2700

SEM 23.8 18.6 3200

SEM 24.1 15.1 3300

SE  27.3 2.5 2700

SE  23.4 4.3 2300

SE  25.2 2.3 2600

SE  26.4 2.6 3200

PR 26.2 4.1 2600

PR 24.2 2.1 2700

PR 25.4 1.9 2650

;

proc print;

run;

proc anova;

    class cat;

    model imc corr kcal  = cat;

    means cat / tukey lines;
run;

Resultado do Programa de MANOVA:
Arquivo para Download (mht abrir no Wodr)
Arquivo Word de Resultados

The SAS System

Obs	cat	imc	corr	kcal
1	AT	20.2	60.7	3200
2	AT	21.3	54.8	3100
3	AT	19.3	49.6	2800
4	AT	21.1	52.3	3300
5	SEM	22.4	14.9	2600
6	SEM	21.9	17.8	2700
7	SEM	23.8	18.6	3200
8	SEM	24.1	15.1	3300
9	SE	27.3	2.5	2700
10	SE	23.4	4.3	2300
11	SE	25.2	2.3	2600
12	SE	26.4	2.6	3200
13	PR	26.2	4.1	2600
14	PR	24.2	2.1	2700
15	PR	25.4	1.9	2650

---

The SAS System

The ANOVA Procedure

Class Level Information
Class	Levels	Values
cat	4	AT PR SE SEM

Number of Observations Read	15
Number of Observations Used	15

---

The SAS System

The ANOVA Procedure

Dependent Variable: imc

Source	DF	Sum of Squares	Mean Square	F Value	Pr > F
Model	3	63.99233333	21.33077778	14.23	0.0004
Error	11	16.49166667	1.49924242
Corrected Total	14	80.48400000

R-Square	Coeff Var	Root MSE	imc Mean
0.795094	5.214802	1.224436	23.48000

Source	DF	Anova SS	Mean Square	F Value	Pr > F
cat	3	63.99233333	21.33077778	14.23	0.0004

Gráfico Chamado: Box and Wisker Plot

---

The SAS System

The ANOVA Procedure

Dependent Variable: corr

Source	DF	Sum of Squares	Mean Square	F Value	Pr > F
Model	3	6829.158500	2276.386167	300.25	<.0001
Error	11	83.397500	7.581591
Corrected Total	14	6912.556000

R-Square	Coeff Var	Root MSE	corr Mean
0.987935	13.60410	2.753469	20.24000

Source	DF	Anova SS	Mean Square	F Value	Pr > F
cat	3	6829.158500	2276.386167	300.25	<.0001

---

The SAS System

The ANOVA Procedure

Dependent Variable: kcal

Source	DF	Sum of Squares	Mean Square	F Value	Pr > F
Model	3	497333.333	165777.778	1.95	0.1801
Error	11	935000.000	85000.000
Corrected Total	14	1432333.333

R-Square	Coeff Var	Root MSE	kcal Mean
0.347219	10.18210	291.5476	2863.333

Source	DF	Anova SS	Mean Square	F Value	Pr > F
cat	3	497333.3333	165777.7778	1.95	0.1801

Sabemos que existem diferenças entre as categorias para Índice de Massa Corporal e para Quilômetros caminhados ou corridos por semana. Para as Quilocalorias não achamos diferenças entre as categorias.

---

The SAS System

The ANOVA Procedure

---

The SAS System

The ANOVA Procedure

Tukey's Studentized Range (HSD) Test for imc

Note:

This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher Type II error rate than REGWQ.

Alpha	0.05 = 5%
Error Degrees of Freedom	11
Error Mean Square	1.499242
Critical Value of Studentized Range	4.25603
Minimum Significant Difference	2.712
Harmonic Mean of Cell Sizes	3.692308

Note:

Cell sizes are not equal.

Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping		Mean	N	cat
	A	25.5750	4	SE
	A
	A	25.2667	3	PR
	A
B	A	23.0500	4	SEM
B
B		20.4750	4	AT

---

The SAS System

The ANOVA Procedure

---

The SAS System

The ANOVA Procedure

Tukey's Studentized Range (HSD) Test for corr

Note:

This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher Type II error rate than REGWQ.

Alpha	0.05
Error Degrees of Freedom	11
Error Mean Square	7.581591
Critical Value of Studentized Range	4.25603
Minimum Significant Difference	6.0987
Harmonic Mean of Cell Sizes	3.692308

Note:

Cell sizes are not equal.

Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping	Mean	N	cat
A	54.350	4	AT
B	16.600	4	SEM
C	2.925	4	SE
C
C	2.700	3	PR

---

The SAS System

The ANOVA Procedure

---

The SAS System

The ANOVA Procedure

Tukey's Studentized Range (HSD) Test for kcal

Note:

This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher Type II error rate than REGWQ.

Alpha	0.05
Error Degrees of Freedom	11
Error Mean Square	85000
Critical Value of Studentized Range	4.25603
Minimum Significant Difference	645.75
Harmonic Mean of Cell Sizes	3.692308

Note:

Cell sizes are not equal.

Means with the same letter are not significantly different.
Tukey Grouping	Mean	N	cat
A	3100.0	4	AT
A
A	2950.0	4	SEM
A
A	2700.0	4	SE
A
A	2650.0	3	PR

- Análise Multivariada Exemplos: