Sistemas de Informação e Inteligência
para Biologia - LCE 136
Sequencia:
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- Iniciarmos pela dinâmica;
- Lista para Alunos darem presença;
- Passar dados do Blog, endereço:
- http://biologia-informada-inteligente.blogspot.com.br/
- Mostrar Lista de Exercícios;
Bem Vindos!
Eu sou o Gabriel.
Criei esta disciplina e tento atualiza-la todos os semestres. Muitas vesses com informações que vocês fornecem.
Objetivo: Aumentar empregabilidade e competitividade dos alunos, educando e treinando em Sistemas de Informação, Inteligencia (Pessoal, Coletiva, Colaborativa, Naturalista, Logico-Matemática, Lingüística, Interpessoal, Intrapessoal e Organizacional: Antesipativa, Competitiva ou BI) e Gestão (Mostrar Macroprocesso 3 da Toyota)
Método:
Desenvolver habilidades de mercado (também necessárias na vida acadêmica) e iniciar um networking nessas áreas.
Aula 1
a. Exemplo de Regressão no Excel:
Biomonitor As em Mata Atlântica
Arquivo para Download:
Biomonitor As em Mata Atlântica
Arquivo para Download:
Exemplo do Biomonitor para As
Coeficiente de Determinação ou R Quadrado = 0,9593
Coeficiente Linear = 1,1733
É o ponto em que a reta corta o eixo Y, ou o valor do Y (Concentração de As) quando o X é igual a zero (Distancia da Rodovia igual a zero)
É o ponto em que a reta corta o eixo Y, ou o valor do Y (Concentração de As) quando o X é igual a zero (Distancia da Rodovia igual a zero)
Coeficiente Angular ou Coeficiente de Regressão = -0,0012
Como o Coef. Angular é menor que zero, então a reta é decrescente.
Também podemos dizer que a cada incremento de 1 metro na distancia da rodovia temos um decréscimo de 0,0012 mg/kg de As nas folhas.
Como o Coef. Angular é menor que zero, então a reta é decrescente.
Também podemos dizer que a cada incremento de 1 metro na distancia da rodovia temos um decréscimo de 0,0012 mg/kg de As nas folhas.
Coeficiente de Determinação ou R Quadrado = 0,9593
Se Coef. Determinação:
0-0,2 = Muito Ruim o Modelo
0,2-0,4 = Ruim
0,4-0,6 = Regular (nem bom nem ruim)
0,6-0,8 = Bom
0,8 - 1 = Muito Bom
O coeficiente de determinação, também chamado de R², é uma medida de ajustamento de um modelo estatístico linear generalizado, como a Regressão linear, em relação aos valores observados. O R² varia entre 0 e 1, indicando, em percentagem, o quanto o modelo consegue explicar os valores observados. Quanto maior o R², mais explicativo é modelo, melhor ele se ajusta à amostra.
0-0,2 = Muito Ruim o Modelo
0,2-0,4 = Ruim
0,4-0,6 = Regular (nem bom nem ruim)
0,6-0,8 = Bom
0,8 - 1 = Muito Bom
O coeficiente de determinação, também chamado de R², é uma medida de ajustamento de um modelo estatístico linear generalizado, como a Regressão linear, em relação aos valores observados. O R² varia entre 0 e 1, indicando, em percentagem, o quanto o modelo consegue explicar os valores observados. Quanto maior o R², mais explicativo é modelo, melhor ele se ajusta à amostra.
Por exemplo, se o R² de um modelo é 0,8234, isto significa que 82,34% da variável dependente consegue ser explicada pelos regressores presentes no modelo. Fonte Wikipedia.
b. Elaborar um exemplo individual de regressão na Biologia, dados reais ou fictícios: Exercício I
c. Iniciar Exercício I, Regressão Linear, individual, apresentar DL: 18/8
Quem quiser apresenta já, treina oratória, didática e MKT pessoal e ganha nota.
d. Para Ampliar o Assunto da Aula:
i)http://www.ebah.com.br/content/ABAAABn9oAF/exerciciosregre
ii)http://unipvirtual.com.br/material/RECUPERACAO/EAD/ESTATISTICA_INDUTIVA/geral_pdf.pdf
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