Aula 3 (17/8/2016) - Tomada de Decisão em Inteligencia para Biologia

Tomada de Decisão em Inteligencia para Biologia

https://pt.wikipedia.org/wiki/Intelig%C3%AAncias_m

%C3%BAltiplas

 Ciências Biológicas

- Utilização do Teste T de Student

- Utilização de macro analítica em Excel

- Utilização de Ordenação de Bancos de Dados (Replica)

- Estamos monitorando DBO em riachos de diferentes regiões para gerenciar a emissão de efluentes.

- Vamos decidir (testar hipótese) se os ribeirões das áreas urbanas estudadas parentam maior DBO que o das áreas semiurbanas.

- Arquivo para Download:

           

      DBO em Regiões (Floresta - Urbanas - Rural - Semiur.)

      

      

Teste-t: duas amostras presumindo variâncias diferentes
	DBO Urbana	DBO Semiurbana
Média	9,666667	7,166666667
Variância	2,333333	1,583333333
Observações	3	3
Hipótese da diferença de média	0
gl	4
Stat t	2,187975
P(T<=t) uni-caudal	0,046952	Margem de Erro Unicaudal	Utiliza informação previa confiavel
t crítico uni-caudal	2,131847
P(T<=t) bi-caudal	0,093904	Margem de Erro Bicaudal	Não Utiliza informação previa confiavel
t crítico bi-caudal	2,776445
Margem de Erro Critica=		0,05 = 5%
Se a Margem de Erro For Menor que 0,05
entao rejeitamos a igualdade de medias

• Ho: Hipótese de Nulidade ou de Igualdade
• DBO Reg. Urbana = DBO Reg. Semiurbana
• DBO Reg. Urbana - DBO Reg. Semiurbana = 0

• H1:  Hipótese de Alternativa
• H1a: Unicaudal: 
• DBO Reg. Urbana > DBO Reg. Semiurbana
• H1b: Bicaudal:
• DBO Reg. Urbana    ≠ DBO Reg. Semiur.
• H1a: Unicaudal - Demanda Informação Confiável Previa
• H1b: Bicaudal - Sem Informação Previa

Teste-t: duas amostras presumindo variâncias diferentes
	DBO - Urbana	DBO Semiurbana
Média	9,666667	7,166666667
Variância	2,333333	1,583333333
Observações	3	3
Hipótese da diferença de média	0
gl	4
Stat t	2,187975
P(T<=t) uni-caudal	0,046952	Margem de Erro
t crítico uni-caudal	2,131847
P(T<=t) bi-caudal	0,093904	Margem de Erro
t crítico bi-caudal	2,776445

Margem de Erro Uni caudal =4,7 %      

• Demanda Informação Previa Confiável
• Publicação (Academia)    
•  Sumario Executivo (Empresa Privada)                                     

                                                                                                         

Margem de Erro Bi caudal = 9,4   %       

• Não Demanda Informação Previa Confiável                

Resultados e Discussão (de um documento cientifico – Iniciação, TCC, Mestrado, Doutorado, Pós-doutorado, publicação):
Com Informação Previa Confiável:

A média aritmética para DBO dos ribeirões da região urbana (9,7 mg/l) foi maior significativamente ( p <  0,04695) do que media dos ribeirões da região semiurbana ( 7,2 mg/l).

Sem Informação Previa Confiável:

Não foram conseguidos argumentos suficientes para se rejeitar a hipótese de igualdade ( p < 0,093904151)

Sumario Executivo (Empresa):

Com Informação Previa Confiável:

O DBO da área urbana (9,7 ) é maior do que o DBO da área semiurbana (7,2) com 95,3% de confiança;

Sem Informação Previa Confiável:

Não existe evidencia significativa de diferença na quantidade de DBO nas duas situações analisadas (margem de confiança insuficiente 91%)

- Exercício  III - Tomada de Decisão em Inteligencia Organizacional DL: ......., tiraremos duvidas na aula do dia ..... , ajudo a criar exemplo se algum aluno não tiver ideia.

 

Exercícios - Lista e Mecânica de Funcionamento

Exercícios Controle e Dinâmica:

E-Mail da Disciplina:

biologia.inteligente.10@gmail.com

Colocar o Nome Completo e Numero do Exercício no Comentário do e-mail

Exercício I. Regressão com modelo  linear (reta) individual, apresentar DL (Dead Line) :24/8

Exercício II. Regressão com modelo não linear, parábola (polinômio de segundo grau) individual, apresentar DL:24/8;

Exercício III. Tomada de Decisão em Inteligencia para Biologia, Teste T. DL:14/9.

Exercício IV. Como elaborar (pesquisar em Internet, fazer os slides e apresentar) uma apresentação. Minimo 6 slides. DL: 21/9/2016.


Exercício V. Conceituar: Dado, Informação, Conhecimento, Inteligencia e Gestão, Relacionar esses conceitos. DL: 21/9/2016.

Aula 2 (10/8/2016) Regressão com Curvatura

• Regressão Polinomial de Segundo Grau (peso não censurado.
• Arquivo para Download:
• Arquivo Peso Gabriel Completo
• 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

• Pesquisa: Primeira Coluna a ser preenchida, Conhecimento de Computação, separar os números dos itens com ponto e virgula :
• 1 - Funções Lógicas
• 2 - Uso de Macros em Excel
• 3 - Bancos de Dados
• 4 - Linguagem de Programação
• 5 - R
• 6 - SAS
• 7 - SPSS
• 8 - Elaboração de Sites
• 9 - Elaboração de Blogs

Aula 1 (3/8/2016) - Regressão Linear

Sistemas de Informação e Inteligência

para Biologia - LCE 136

Sequencia:

1. Iniciarmos pela dinâmica;
2. Lista para Alunos darem presença;
3. Passar dados do Blog, endereço: 
• http://biologia-informada-inteligente.blogspot.com.br/
4. 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:

 Exemplo do Biomonitor para As

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)

      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.

     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.

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. Mandar o Exercício I para seu e-mail, futuramente será linkado no seu blog individual.

   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

2. Mentes Brilhantes Entrevista: Pierluigi Piazzi e Pirula (Biólogo e Paleontólogo), endereço na web:

http://www.youtube.com/watch?v=ICuZbGpV2EY

Horários de Consulta do Gabriel– Dias 9 e 10 de dezembro

Horários de Consulta do Gabriel– Dias 9 e 10 de dezembro:

Das 15 as 16:30 horas no Laboratório A (prédio da Engenharia)

Contatos: Whatsapp, Skype, telefones.

Contatos:

·       Meu e-mail é: gasarrie@usp.br

    Meu Skype é: hc_gabriel

·       Telefone (Whatsapp) para contato: 19 – 98800-5351

o  (Falar com Eric que faz parte de minha equipe, converso com ele varias vesses por dia)

·       Telefone da minha secretaria: 3429-4144 Ramal 200 (Luciane)

Seminários podem ser apresentados por videoconferência

Seminários podem ser apresentados por videoconferência

Estimados Alunos: Estamos fechando nossa disciplina, mas convido vocês para alimentarmos a Plataforma: Pesquisa de Mercado do Economista da ESALQ. Esse trabalho será conduzido nas disciplinas LCE 137 e LCE 1270, optativas para Economia.

Qualquer pendencia da LCE 105, a resolveremos nos horários de consulta:

·       Terças das 15:30 as 17h, Laboratório A (Sala de Aulas)

·       Sextas das 15:30 as 17h, Laboratório C (Lab. De Analises Estatísticas – Segundo andar)

·       Sábados das 14 as 15h, no Skype hc_gabriel

Contatos:

·       Meu e-mail é: gasarrie@usp.br

• Whatsapp do Gabriel: 019-988627439

·       Telefone (Whatsapp) para contato: 19 – 98800-5351

o  (Falar com Eric que faz parte de minha equipe, converso com ele varias vesses por dia)

·       Telefone da minha secretaria: 3429-4144 Ramal 200 (Luciane)


Lista de Exercícios e E-Mail da Disciplina

E-Mail: 

biologia.inteligente.10@gmail.com

Lista de Exercícios com Dead Lines

Mandar os exercícios para o e-mail da disciplina.

- Exercício I: Elaborar um exemplo individual de regressão linear na Biologia, dados reais ou fictícios.

DL 19/8.

 - Exercício II: Regressão com modelo não linear (com curvatura) individual, apresentar DL:19/8;

- Exercício III: Elaborar um exemplo de utilização de Tabela Dinâmica, individual. DL: 6/10;

- Exercício IV:  Criar 3 mapas mentais (Missão, Visão e Valores - teoricamente, conceito) no ExamTime ou outro software que permita fazer Mapa Mental. Colar os mapas no Word, escrever de 7 a 10 linhas de cada assunto e mandar para o endereço da disciplina. DL: 15/9.

     - Exercício V - Criar um exemplo para aplicar ANOVA e rodar em SAS. DL: 11/11.

  

  - Exercício VI - Criar um exemplo de Simulação análogo ao apresentado em sala de aulas. DL: 11/11.