1. [1] Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 repetições.

R- O delineamento mais adequado seria o delineamento inteiramente casualizado (DIC), pois já que as condições são homogêneas no solo e vegetação, não é conhecida nenhuma variação do ambiente que possa afetar os tratamentos. As fontes de variação são duas, o tratamento e o resíduo. O grau de liberdade total é o número de repetições vezes o número de tratamentos menos um, ou seja, 59; o grau de liberdade do tratamento é 19; o grau de liberdade do resíduo é o grau de liberdade total menos o grau de liberdade do tratamento, ou seja 40.

ok

2. [0,75] Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos

R- Se houver diferenças (efeitos) entre os blocos o Quadrado Médio do Resíduo (QMR) será menor.

Isto implicará diretamente no valor do F que é o Quadrado Médio do Tratamento dividido pelo Quadrado Médio do Resíduo, ou seja, quanto menor o QMR maior o valor de F, que significará que o meu teste têm maior confiabilidade. Quanto maior os efeitos das fontes de variação menor será o QMR, já que este é a soma dos quadrados do resíduo dividido pelo grau de liberdade do resíduo, e o Quadrado Médio do Tratamento (QMT) é a soma dos quadrados do tratamento dividido pelo grau de liberdade do tratamento.

Muito confuso, e sem tratar do ponto principal. A escolha do delineamento visa reduzir tanto quanto possível a variação do ambiente e/ou alocar o maior número de graus de liberdade para o resíduo possível.

3. [1.5] Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? R- Uma das diferenças é a complexidade dos delineamentos, sendo o Delineamento

Inteiramente casualizado o mais simples e o segundo mais utilizado pelo fato de exigir que o ambiente e condições pra que o experimento seja realizado sejam homogêneos; O delineamento em Blocos completos é o mais utilizado pelo fato de os ambientes de experimentação não atenderem os requisitos de homogeneidade, e este aplica o controle local de maneira mais simples, diminuindo o efeito do acaso. O quadrado latino é pouco utilizado na agronomia e mais utilizado pra experimentos zootécnicos, onde o controle local é aplicado em dois sentidos (vertical e horizontal). Nesse delineamento, o numero de repetições equivale ao número de tratamentos. Ex.: Os animais estudados receberam todos os tratamentos em períodos diferentes para minimizar as variações dentre os espécimes. Ainda têm delineamentos da mesma família tais como: os Blocos incompletos com tratamentos comuns, que não abrangem todos os tratamentos em todos os blocos, quando o experimento é tão grande que não pode ser considerado homogêneo; o quadrado Greco-romano utiliza três controles locais diagonais.

Descrever e exemplificar é realmente sinônimo de indicar diferenças?

4. [1] Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição.

Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco repetições. Há espaço e material suficiente para todo o experimento.

R- Mesmo sendo um experimento realizado numa casa de vegetação perfeitamente homogênea (sonho de muitos pesquisadores do nordeste) e esta comportar todos os tratamentos e repetições de uma só vez, como se trata de um experimento com grande quantidade de amostras (indivíduos), temos que levar em consideração o esforço amostral do pesquisador, ou seja se este conseguirá dar conta de fazer as avaliações necessárias no mesmo período de tempo e se não, se dará pra avaliar todo o experimento no mesmo dia ou turno (manhã/tarde), e como possivelmente pode haver variações quanto a isto. Por isso, deve-se dividir o experimento em blocos completos, para que todas as fontes de variação conhecidas sejam consideradas tais como esforço amostral, o tempo de avaliação/hora e pessoas envolvidas avaliando o experimento. Ex.: Poderiam ser 5 blocos, cada um com 50 estirpes, para que cada bloco tenha uma repetição. Se eles forem avaliados por pessoas diferentes no mesmo horário, ou se estes fossem divididos para serem avaliados em horários ou dias diferentes.

Vale salientar que o grau de liberdade total é de 249, o grau de liberdade do tratamento é 49 e o grau de liberdade dos blocos seria 4, o grau de liberdade do resíduo será de 196, pra um DBC. Como o valor de Quadrado médio do Resíduo (QMR) é a soma dos quadrados do resíduo dividido pelo grau de liberdade do resíduo, e o Quadrado Médio do Tratamento (QMT) é a soma dos quadrados do tratamento dividido pelo grau de liberdade do tratamento. Se o valor de F é o QMT dividido pelo QMR, quanto menor o QMR maior o valor de F, que significa que o meu teste têm mais confiabilidade. Desta forma se a divisão em blocos realmente for adequada, ou seja, se houver diferenças (efeitos) entre os blocos o QMR será menor.

ok

5. [1] Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições.

R- Pra decidir qual delineamento utilizar, primeiro é preciso identificar se há fontes de variação no ambiente. As fontes de variação conhecidas são o tratamento e o resíduo, o grau de liberdade total é de 59, o do tratamento é 19, e o grau de liberdade do resíduo é 40. Como o DIC também é usado quando as fontes de variação são desconhecidas ou são tantas que não se pode medir seria a mais provável.

ok

6. [1] Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. R- igual ao item 5 sortuda

7. [1] Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições.

R- O histórico é conhecido e não há variação aparente, porém como se trata de um experimento com uma quantidade grande de parcelas, o delineamento vai depender do tipo de avaliação que será feita, se for de bimassa apenas, por exemplo, o experimento pode ser DIC, e o grau de liberdade total é 149, grau de liberdade do tratamento é 49 e do resíduo seria 100. Porém se a avaliação for enzimática, por exemplo, como as analises podem ser mais variáveis ao longo do tempo, o experimento deveria ser instalado no DBC, podendo ser em 3 blocos já que são três repetições, com as fonte de variação sendo os tratamentos (GLtrat = 49), bloco (GLbloco = 2), o resíduo (GLresíduo = 98) e o GLtotal = 149.

excelente

8. [0] Discuta os capítulos desta semana. R- Os capítulos desta semana trataram de tipos de Regressões, o 19 tratou da regressão

múltipla, com suas devidas aplicações e exigências para uso, os principais requisitos que um conjunto de dados deve obedecer, bem como quais as principais variáveis que fazem parte de um calculo de regressão múltipla tais como variável dependente, variáveis independentes (preditoras), inclinação da curva etc.

O capitulo 20, tratou da regressão logística, conceitos, como interpreta os resultados , apontou quais os principais erros, quais principais usos da regressão logística ex: para analisar a relação entre uma ou mais variáveis preditas (variáveis X) e uma variável categórica de saída (variável Y).

Já o capitulo 21 trata de outros tipos de regressão, que são menos utilizados, e estes dados não fazem suposições deixando margem pra que se direcione a outras analises, gerando outras perguntas, direciona a pesquisa. A Regressão de Poisson analisa apenas contagens ou taxas de eventos “ocorreu ou não ocorreu algo”. Também mostrou como suavizar os dados pra que se chegue a estas suposições

Isto realmente merece ser chamado de discussão? Além disto, me parece que estes capítulos são na realidade os da sabatina anterior...

9. [1.000] (IP:281473664859933 | 12:00:35 | 20:46:22 | 45:47 | 3.336) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições FV GL

Tratamento (50-1) = 49 Resíduo DF = 100 Total (50*3) – 1 = 149 O delineamento mais adequado neste caso é o Delineamento Inteiramente Casualizado, visto que as condições do ambiente são homogêneas, pois o histórico de cultivo naquela área é conhecido e já se sabe que não há variações aparentes do ambiente.

ok, mas 150 parcelas homogêneas no campo?

10. [1.000] (IP:281473664859933 | 12:01:00 | 20:47:51 | 46:51 | 62.534) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições.

FV GL Tratamento (20-1) = 19 Bloco 3 Resíduo DF = 37 Total (20*3) – 1 = 59 O delineamento mais adequado neste caso é o Delineamento em Blocos, visto que não há especificação de informações seguras sobre a uniformidade do terreno em relação à planta de estudo, assim sendo preferível introduzir blocos que serão úteis se aparecer a heterogeneidade pouco ou nada prejudicarão se os blocos forem todos semelhantes. Para o exemplo, como são 20 variedades de Helicônia (planta semi-arbustiva e perfilhadora) e a parcela experimental sendo relativamente grande, serão utilizados 4 blocos experimentais.

ok

11. [1.000] (IP:281473664859933 | 12:01:11 | 20:48:18 | 47:07 | 4.753) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. FV GL

Tratamento (20-1) = 19 Bloco 3 Resíduo DF = 37 Total (20*3) – 1 = 59 O delineamento mais adequado neste caso é o Delineamento em Blocos, visto que não há especificação de informações seguras sobre a uniformidade do terreno em relação à planta de estudo, assim sendo preferível introduzir blocos que serão úteis se aparecer a heterogeneidade pouco ou nada prejudicarão se os blocos forem todos semelhantes. Para o exemplo, como são 20 variedades de Helicônia (planta semi-arbustiva e perfilhadora) e a parcela experimental sendo relativamente grande, serão utilizados 4 blocos experimentais.

deu sorte de duas perguntas iguais

12. [0.750] (IP:281473664859933 | 12:01:57 | 20:48:39 | 46:42 | 1.78) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos A diferença entre os tratamentos ocorre quando o efeito deste é superior ao efeito do

acaso. É obtido este resultado pelo fator F que é a razão entre o quadrado médio do tratamento e quadrado médio do resíduo (F=QM/QMR). Estes QM são calculados em razão dos graus de liberdade do tratamento e do resíduo, no DIC, e no DBC são adicionados os GL dos blocos. Para obtenção do F quanto menor o denominador, maior precisão eu terei em meu experimento, visto que este denominador é a variação do acaso. Portanto, uma escolha correta de delineamentos é fundamental para encontrar diferença ou não entre os tratamentos. No DIC, as únicas variações encontradas são o tratamento e o resíduo, assim, quanto menor o resíduo, menor será o QMR e melhor será a precisão. Se no caso o ambiente não apresentar heterogeneidade, e ao invés de de escolher DIC (Não necessário o controle local), o pesquisador escolher o DBC, por exemplo, este está assumindo que há diferenças no ambiente que precisam ser controladas(distribuição do erro nos blocos), assim, será reduzido o GL do resíduo, e

consequentemente reduzirá o F. Portanto, em situações com DIC onde não obteríamos diferenças, com o DBC esta seria encontrada devido aos tratamentos.

confuso, e em alguns pontos raciocínio circular...

13. [0.750] (IP:281473664859933 | 12:01:31 | 20:49:18 | 47:47 | 1.311) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco repetições. Há espaço e material suficiente para todo o experimento. FV GL

Tratamento (50-1) = 49 Resíduo DF = 200 Total (50*5) – 1 = 249 O delineamento mais adequado neste caso é o Delineamento Inteiramente casualizado, visto que o ambiente protegido que será utilizado para realização do experimento é perfeitamente homogêneo, ou seja, não há heterogeneidade do ambiente protegido.

ok, mas 250 parcelas homogêneas não me parece provável

14. [2.000] (IP:281473664859933 | 12:04:12 | 20:49:27 | 45:15 | 7.466) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? Os principais delineamentos utilizados são o Inteiramente Casualizado (DIC), o de Blocos

Completos (DBC), Quadrado latino, os blocos incompletos com tratamentos comuns e o quadrado greco romano. A escolha desses delineamentos é realizada em função das condições ambientais do local do experimento, ou seja, observando a necessidade ou não de controle local. Casualização e repetição sempre haverá em qualquer delineamento. O delineamento inteiramente casualizado (DIC) é utilizado em ambientes homogêneos com ausência de heterogeneidade, sendo o delineamento mais simples, menos afetado por diferente número de repetições e o segundo mais utilizado na área de agrárias. É comumente utilizado nos experimentos laboratoriais, todavia, pode ser utilizado em campo quando as condições do mesmo são homogêneas. O delineamento em Blocos Casualizado (DBC) é encontrado como sendo o mais comum na área de ciências agrárias. Só deve ser empregado após a aquisição de informações suficientes para dividir o material experimental em grupos relativamente homogêneos dentro do grupo, sendo aplicado o controle local. Neste caso, sempre que houver heterogeneidade no ambiente, o ideal é dividi-lo em blocos bem homogêneos, onde terão a disposição de todos os tratamentos dentro de um bloco. O Quadrado latino é muito utilizado em Zootecnia, sendo aplicado quando há mais dois controles locais distintos. Neste delineamento, são organizados de duas maneiras diferentes, uma constituindo linhas e outros as colunas. O quadrado greco-romano utiliza três controles locais. Os blocos incompletos com tratamentos comuns são muito utilizados em melhoramento vegetal, e são utilizados quando o número de tratamentos é muito grande, implicando em incapacidade de todos os blocos receberem os tratamentos. Assim, algumas variedades aparecem em todos os blocos e outras não.

se livrou pela segunda frase...

15. [1.000] (IP:281473664859933 | 12:04:22 | 20:53:16 | 48:54 | 209.059) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou.

Justifique sua posição. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 repetições. FV GL

Tratamento (20-1) = 19 Resíduo DF = 40 Total (20*3) – 1 = 59 O delineamento mais adequado neste caso é o Delineamento Inteiramente casualizado, devido à o experimento ser implantado em um local plano e de solo e vegetação homogêneos, assim não sendo necessário o controle local.

ok

16. [1.000] (IP:281473652425902 | 21:21:46 | 22:08:45 | 46:59 | 53.531) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco repetições. Há espaço e material suficiente para todo o experimento. O delineamento experimental indicado nesta situação é o de blocos completos, porque

apesar de haver material e espaço numa casa de vegetação perfeitamente homogenia deve-se levar em consideração o esforço amostral, o tempo de avaliação e análise do experimento, o prazo em que o resultado do experimento deve ficar pronto, e as variações que podem devido ao fato de todas as análises e avaliações provavelmente não puderem ser realizadas no mesmo período. O delineamento em blocos completos permite as fontes de variação sejam conhecidas, nesse caso o esforço amostral, o tempo e pessoas envolvidas na avaliação do experimento. Grau de liberdade do tratamento é 49; grau de liberdade total é de 259; grau de liberdade do resíduo é 210.

ok

17. [1.000] (IP:281473652425902 | 21:22:35 | 22:10:28 | 47:53 | 94.768) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos Acredito que esta afirmativa está correta já que a escolha adequada do delineamento

proporciona a redução do efeito do acaso nos tratamentos, como também diminui a chance de cometer erros experimentais. Com a redução das variações do acaso tornamos mais seguras as nossas avaliações sobre o efeito dos tratamentos já que quanto menor essa variação maior as chances de encontrarmos diferenças significativas entre os tratamentos. A escolha adequada do delineamento reduz o grau de liberdade, o coeficiente de variação e a soma dos quadrados do resíduo, tornando o experimento mais preciso e confiável.

ok

18. [1.000] (IP:281473652425902 | 21:23:04 | 21:39:38 | 16:34 | 3318.081) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição.

Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições Neste caso o delineamento experimental que eu utilizaria seria o de blocos completos,

porque a quantidade de variedades testadas é grande e a formação de blocos isola a variação do acaso. Então o experimento seria montado com 3 blocos, e cada bloco possuindo todos os tratamentos a serem testados (50). Outra vantagem deste tipo de delineamento experimental é que se por algum motivo um bloco por completo ou tratamento for afetado, não haverá um prejuízo total das análises já que ainda restaram dois blocos e os demais tratamentos que podem ser analisados. Grau de liberdade dos tratamentos é 49; grau de liberdade dos blocos igual a 2; grau de liberdade do resíduo é 98; grau de liberdade total é 149. As fontes de variação seriam os tratamentos e a variação entre os blocos.

ok

19. [1.000] (IP:281473652425902 | 21:35:44 | 22:15:03 | 39:19 | 184.381) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. Como não temos informações sobre a heterogeneidade do ambiente o qual o experimento

será realizado, o DIC pode ser a melhor opção. As fontes de variação conhecidas são o tratamento e o resíduo, o grau de liberdade total é de 59, o do tratamento é 19, e o grau de liberdade do resíduo é 40.

ok

20. [0.500] (IP:281473657767692 | 21:26:45 | 23:41:25 | 14:40 | 1877.933) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? O delineamento inteiramente casualizado (DIC) é utilizado quando o ambiente é

homogênio ou na ausência de informações sobre a heterogeneidade. O delineamento em blocos é utilizado quando as condições e os ambientes de experimentação não são homogênios sendo aplicado o controle local, reduzindo o efeito do acaso. O quadrado latino é mais utilizado em zootecnia com experimentos com diferenças previsíveis, sendo usado dois tipos de controle local. O delineamento de blocos incompletos é utilizado quando o experimento é muito grande, o que torna impossível homogenizar todas as condições e o ambiente do experimento. Já no quadrado Greco-romano são utilizados utiliza três controles locais diagonais.

a pergunta não foi quando usamos cada delineamento, mas o que os diferencia.

21. [0.500] (IP:281473657767692 | 21:35:52 | 23:10:00 | 34:08 | 1397.816) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 repetições. O delineamento inteiramente casualizado (DIC)é o mais indicado nesta situação, já que as

condições solo e vegetação em que este experimento foi conduzido são homogêneas, e não há variações do acaso entre os tratamentos. As fontes de variação são o tratamento e o resíduo. O grau de liberdade do tratamento é 19 e grau de liberdade total é 59 (número de repetições vezes

o número de tratamentos menos um). E o grau de liberdade do resíduo (grau de liberdade total menos o grau de liberdade do tratamento)é 40.

variação do acaso nunca é entre os tratamentos, mas sim entre as repetições de um mesmo tratamento. Variação entre tratamentos é devida ao próprio tratamento

22. [1.000] (IP:281473652425902 | 21:36:02 | 22:16:46 | 40:44 | 80.937) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. Esta questão está repetida. A resposta para está pergunta se encontra na questão 4. deu sorte

23. [0.750] (IP:281473824248990 | 16:48:39 | 18:50:24 | 01:45 | 6.194) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 repetições. O delineamento adotado para o presente experimento é o inteiramente casualizado, onde a

distribuição dos tratamentos (adubos verdes) no ambiente ocorre de forma aleatória, através de sorteio, com o objetivo de manter a mesma chance de todos os tratamentos ocuparem qualquer parcela experimental alocada na área do experimento. Sabendo-se que: t: número de tratamentos = 20 r: número de repetições = 3 n: número de unidades experimentais (t.r)= 60 O esquema da análise de variância segue abaixo: Fonte de variação 1: tratamento (adubo verde) - graus de liberdade (GL): t-1= 19 Fonte de variação 2: resíduo – graus de liberdade (GL): n-t= 40 Considerando que o ambiente físico do experimento não apresenta heterogeneidade, o delineamento inteiramente casualizado mostra-se como o mais adequado, não havendo a necessidade da aplicação do controle local.

a descrição está correta, mas simplesmente desconsidera o tamanho do experimento, que sempre deve ser levado em consideração.

24. [0.500] (IP:281473824248990 | 17:00:35 | 18:50:31 | 49:56 | 5.706) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição.

Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições O modelo mais adequado é o delineamento inteiramente casuali

zado (DIC), sendo este modelo o mais recomendado quando não é necessário o controle local ou quando existe influência de fatores que não são devidos ao acaso porem o pesquisador não sabe ou não tem como reparar esta influência usando um controle local apesar do experimento ser em campo. FV GL Tratamento (49 ) Erro (100) Total (149)

um experimento com 150 parcelas no campo pode ser homogêneo desde quando?

25. [0.000] (IP:281473660144517 | 22:24:33 | 23:22:28 | 57:55 | 7.963) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco repetições. Há espaço e material suficiente para todo o experimento. Devido o ambiente ser perfeitamente homogêneo e não tendo limitações logísticas para

sua implantação o delineamento mais indicado seria o inteiramente casualizados. Assim, o delineamento inteiramente casualizado proporcionará o máximo de graus de liberdade do resíduo. Assim temos: Fontes de variação: Tratamento, bloco, resíduo e Total FV GL Tratamento---------50 - 1 = 49 Resíduo-------------- 50 x (5 – 1 ) = 200 Total-----------------(50 x 5) -1 = 249

cometeu o principal erro imperdoável... montou um DIC, mas incluiu o bloco na lista de fontes de variação

26. [1.000] (IP:281473660144517 | 22:28:55 | 23:24:21 | 55:26 | 14.717) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. O ideal seria que a condução desse experimento fosse feito na casa de vegetação. Como

o desenvolvimento radicular tem influência direta da taxa fotossintética e a uniformidade na luminosidade nem sempre é uma constância nas cassa de vegetações, então o recomendado seria o delineamento em blocos casualizados. Isso proporcionaria maior homocedase e consequentemente, maior garantia de que todos os tratamentos estariam sofrendo o efeito uniforme do acaso. Portanto, tem-se as fontes de variação (FV): O tratamento, bloco, resíduo e total FV GL Tratamento ------- 20-1= 19 Bloco --------- 3-1= 2 Resíduo --------- 19 x 2= 38

Total ------------- (20 x 3) -1=59

ok

27. [1.000] (IP:281473660144517 | 23:23:53 | 23:24:39 | 00:46 | 16.938) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. igual a questão 2 a turma toda pegou repetição de questão foi?

28. [1.000] (IP:281473660144517 | 23:24:44 | 23:25:54 | 01:10 | 13.43) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições O conhecimento do histórico de cultivos anteriores na área experimental é importante, pois

subentende-se que aquele solo algum incremento nutricional que poderia influencia de desuniformemente no efeito dos tratamentos. Portanto, haveria necessidade de um controle local, logo o delineamento mais indicado seria o de blocos casualizados, pois assim, estaria eliminando o efeito de algum excesso ou falta de nutriente recorrente dos cultivos anteriores. Desta forma, temos: Fontes de variação: Tratamento, Bloco, Resíduo, Total FV GL Tratamento --------50 - 1 = 49 Bloco ---------------- 3-1= 2 Resíduo =----------- 49 x 2 = 98 Total ---------- ------(50 x 3) -1=149

ok

29. [0.500] (IP:281473660144517 | 23:25:54 | 23:26:43 | 00:49 | 48.648) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos O tipo de delineamento fará toda a diferença na verificação dos efeitos dos tratamentos.

Por exemplo, se um experimento for instalado em ambiente homogênio com delineamento de blocos inteiramente casualizados, estar-se-ia perdendo graus de liberdade, quando na realidade não haveria necessidade de controle local e isso poderá induzir ao erro do tipo II. Além disso, delineamento adequado proporciona maior clareza do efeito do acaso, o que torna mais nítido a visualização das diferenças ou não entre os tratamentos. Portanto, o de delineamento correto proporciona melhor precisão com o máximo grau de liberdade, consequentemente o coeficiente de variação tende a ser menor.

só se livrou pela última frase, que ainda não ficou bem clara quanto ao seu entendimento do assunto.

30. [1.000] (IP:281473660144517 | 23:27:02 | 23:29:54 | 02:52 | 6.553) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 repetições. Se o solo e a vegetação são homogêneos, acredito que não haverá necessidade de

controle, o que se evitaria em perder graus de liberdade. Assim, o método mais adequado seria o delineamento inteiramente casualizado DIC. Fontes de Variação GL Tratamento-------- 20 - 1 = 19 Resíduo----------- 20 (3-1)= 40 Total--------------- 20 x 3 - 1 = 59

ok

31. [2.000] (IP:281473660144517 | 23:29:54 | 23:32:05 | 02:11 | 22.266) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? A principal diferença está em utilizar ou não o controle local. Neste sentido, quando se tem

uma situação homogênea, o controle local não se faz necessário e assim não há perda de graus de liberdade. Além disso, é possível maior liberdade no número de tratamentos e repetições. Contudo, quando é necessário o controle local, o delineamento indicado é o de blocos inteiramente casualizados, pois geralmente o ambiente é heterogêneo. Geralmente o DIC e DBC são indicados em experimentos onde se tem um tipo de fator (por exemplo, espaçamentos). Já no quadrado latino, este se diferencia por utilizar o mesmo número de tratamento e mesmo numero de repetições. Outro delineamento é o fatorial e nesse caso há possibilidade de verificação de dois fatores (Por exemplo, espaçamento e índice de área foliar). Nesse caso é vantajoso por não ser necessário a implantação de dois experimentos para avaliação separada dos fatores 1 (espaçamento) e 2 (índice de área foliar). Independente do tipo de delineamento é fundamental levar em consideração a logística, o conhecimento das condições específicas e ambientais de cada local para essas informações tenham ligação direta com a escolha do delineamento e maior homocedase possível.

ótimo pela primeira frase

32. [2.000] (IP:281473660144517 | 23:15:15 | 23:15:30 | 00:15 | 4.395) Discuta os capítulos desta semana. O primeiro capítulo aborda uma introdução do modelo linear generalizado: Regressão,

análise de variância e covariância. Um dos principais motivos pelo qual o MLG era utilizado, era por causa do fornecimento de respostas para várias questões dos pesquisadores. Foi interessante a interface histórica a respeito da regressão, análise de variância e covariância. Neste sentido percebeu-se que a ANOVA foi criada e endereçada para as áreas diferentes e questões. Já a regressão emergiu na área biológica e psicológica, isso no fim do século dezenove. Esta época foi marcada, por exemplo, pelos estudos de Galton (1886, 1888) que verificou que os filhos de pessoas que eram mais baixo do que a média, geralmente eram mais altos que seus pais. A regressão foi um dos primeiros pontos de abordagem e foi apresentada como um meio que verifica o grau de relação linear entre um único indicador ou variável independente e uma resposta ou variável dependente, e isso permite que os valores da variável dependente sejam predito a partir dos valores registrados na variável independente. A regressão linear múltipla faz o

mesmo, mas acomoda um número ilimitado de variáveis de previsão. Como a regressão é uma forma bem simples da MLG é possível verificar modelos derivados como ANOVA e ANCOVA. Com relação a ANOVA, esta o autor indicava para os casos de se verificar as diferenças de diferentes grupos em diferentes condições. Em outras palavras, que a ANOVA tenta explicar os dados dentro das condições experimentais levando em consideração o componente de erro. Um pesquisador que aplicar ANOVA está interessado em determinar as diferenças significativas dos diferentes tratamentos. Existe também interesse em que proporção da variação da variável dependente pode ser atribuída a diferenças entre os grupos ou condições experimentais específicas. A análise de covariância (ANCOVA) foi resumida numa forma que une a regressão e ANOVA. Fisher (1932, l935b) originalmente desenvolvido ANCOVA para aumentar a precisão de análise experimental. Tradicionalmente, a modelagem linear foi aplicada exclusivamente à análise de regressão analisa. No entanto, como regressão, ANOVA, e ANCOVA são casos particulares do GLM, não é surpresa que a consideração dos processos envolvidos destas técnicas revela quaisquer diferenças que possam existir na realidade. Foi ressaltado pelo autor que a maioria dos pacotes estatísticos disponíveis no mercado têm a capacidade de implementar regressão, ANOVA e ANCOVA. Programas de regressão requerem especificação de variáveis de previsão, enquanto que a análise de variáveis experimentais independentes. Há, portanto, vários pacotes de software estatísticos oferecendo MLG (GENSTAT, MINITAB, STATISTICA, SYSTAT). O segundo capítulo delineia pontos fundamentais para o arranjo experimental para a situações peculiares. Assim, a aleatoriedade (sorteio) foi o primeiro critério a ser levado em consideração no momento da alocação dos objetos na composição do espaço experimental. O autor apresentou um exemplo com três tratamentos (condição A, B e C), sendo que cada tratamento eram alocados 4 estudantes perfazendo um n=12, e utilizou um teste t para verificar a diferença entre duas condições (A e B) e depois outro teste t para A e C, porém o autor ressalta que há maior probabilidade de incorrer-se ao erro do tipo I, pois os 5% de cada teste iriam se acumulando.

ótimo

33. [1.000] (IP:281473826505679 | 22:33:39 | 23:36:29 | 02:50 | 36.081) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. A princípio, não se dispõe de informações prévias a respeito das condições do ambiente no

qual este experimento será montado, quando há esta dúvida sobre a homogeneidade do ambiente onde o experimento será conduzido é mais eficiente utilizar o delineamento em blocos casualizados do que o delineamento inteiramente casualizado. Portanto, nesta condição, é melhor pecar em reduzir o número de graus de liberdade para o resíduo e, em consequência, diminuir a precisão experimental se o ambiente for na verdade homogêneo, do que utilizar o delineamento inteiramente casualizado e afirmar que as variações entre as unidades experimentais, excetuando as devidas a tratamentos, são consideradas como variações acidentais, quando na verdade não houve o isolamento do resíduo as variações resultantes da heterogeneidade das condições experimentais, prejudicando as conclusões do experimento. Fontes de variação: tratamentos (20 variedades); blocos (3 repetições) e resíduo (acaso), sendo os respectivos graus de liberdade: 19 (20-1); 2 (3-1) e 38 ([20-1]x[3-1]) para um total de 59 ([20x3]-1).

ok

34. [1.000] (IP:281473826505679 | 22:34:18 | 23:37:05 | 02:47 | 1.3) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância

(fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições Pela descrição destas informações do ambiente experimental, aceita-se que ele apresente

homogeneidade. Sendo assim, pode-se instalar o experimento apenas com o uso dos princípios de repetição e de casualização, sem a aplicação do controle local, ou seja, a utilização do delineamento inteiramente casualizado. Portanto, o número de graus de liberdade para o resíduo será o maior possível, e consequentemente menor a estimativa da variância do erro experimental, proporcionando uma maior precisão do experimento, além de tornar os testes de hipóteses mais sensíveis para detectar diferença significativa entre os tratamentos avaliados. As fontes de variação serão: tratamentos (50 variedades de cana-de-açúcar) e resíduo (acaso), sendo os respectivos graus de liberdade: 49 (50-1) e 100 (149-49) para um total de 149 ([50x3] – 1).

ok, embora duvide muito da homogeneidade de um experimento de campo com 150 parcelas

35. [1.000] (IP:281473826505679 | 22:34:48 | 23:37:22 | 02:34 | 16.583) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos A principal diferença entre os delineamentos é a aplicação do controle local, onde em um

não se aplica e nos outros só muda o modo como ele é aplicado, isso conduz a estimativas mais elevadas do erro experimental no delineamento inteiramente casualizado, pelo não uso do controle local, e estimativas menos elevadas para os delineamentos em blocos casualizados e quadrados latinos, pelo fato de ter o princípio do controle local, pois conseguem isolar do resíduo as variações resultantes da heterogeneidade das condições experimentais. Portanto, a aplicação ou não do controle local influi diretamente na distribuição do número de graus de liberdade (GL), sendo no delineamento inteiramente casualizado o maior número possível do GL para o resíduo. Dependendo desta distribuição, poderemos ter diferentes valores calculados de F. Isso ocorre porque a estimativa da variância do erro experimental (QM Resíduo), que é utilizada no cálculo dos coeficientes de variação e dos testes de hipóteses, onde se objetiva verificar se existe ou não diferença significativa entre os tratamentos, é calculada dividindo-se a soma de quadrados do resíduo (SQ Resíduo) pelo número de graus de liberdade do resíduo (GL Resíduo). Portanto, quanto maior o número de graus de liberdade do resíduo, menor será o QM Resíduo, o que proporcionará um maior valor do F que indica a maior precisão do experimento e maior sensibilidade dos testes de hipótese para detectar diferenças entre os tratamentos avaliados. Portanto, a partir do momento em que eu escolho o delineamento de forma incorreta, como em blocos, aplicando controle local, em um ambiente experimental suficientemente homogêneo, eu estou “gastando“ graus de liberdade no controle local, que não precisaria, e assim diminuindo o GL dos resíduos, calculando assim um maior QM Resíduo e consequentemente um menor valor calculado do teste F, podendo no fim das contas nem ser significativo, que seria se você tivesse usado o delineamento correto, neste caso, o inteiramente casualizado.

ok embora bastante confuso

36. [1.000] (IP:281473826505679 | 22:35:20 | 23:37:55 | 02:35 | 30.564) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação

homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 repetições. Neste experimento, sabendo da homogeneidade do ambiente experimental, pode-se

instalar o experimento apenas com o uso dos princípios de repetição e de casualização, sem a aplicação do controle local, portanto, o delineamento utilizado é o inteiramente casualizado. Dessa forma, o número de graus de liberdade para o resíduo é o maior possível, e consequentemente menor será a estimativa da variância do erro experimental, proporcionando uma maior precisão do experimento, além de tornar os testes de hipóteses mais sensíveis para detectar diferença significativa entre os tratamentos avaliados. As fontes de variação serão: tratamentos (20 adubações verdes) e resíduo (acaso), sendo os respectivos graus de liberdade: 19 (20-1) e 40 (59-19) para um total de 59 ([20x3] – 1).

ok

37. [1.000] (IP:281473826505679 | 22:35:32 | 23:38:18 | 02:46 | 18.119) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. A princípio, não se dispõe de informações prévias a respeito das condições do ambiente no

qual este experimento será montado, quando há esta dúvida sobre a homogeneidade do ambiente onde o experimento será conduzido é mais eficiente utilizar o delineamento em blocos casualizados do que o delineamento inteiramente casualizado. Portanto, nesta condição, é melhor pecar em reduzir o número de graus de liberdade para o resíduo e, em consequência, diminuir a precisão experimental se o ambiente for, na verdade, homogêneo, do que utilizar o delineamento inteiramente casualizado e afirmar que as variações entre as unidades experimentais, excetuando as devidas a tratamentos, são consideradas como variações acidentais, quando na verdade não houve o isolamento do resíduo as variações resultantes da heterogeneidade das condições experimentais, prejudicando as conclusões do experimento. Fontes de variação: tratamentos (20 variedades); blocos (3 repetições) e resíduo (acaso), sendo os respectivos graus de liberdade: 19 (20-1); 2 (3-1) e 38 ([20-1]x[3-1]) para um total de 59 ([20x3]-1).

deu sorte da mesma pergunta aparecer duas vezes hein

38. [0.750] (IP:281473826505679 | 22:35:47 | 23:38:47 | 03:00 | 1.331) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco repetições. Há espaço e material suficiente para todo o experimento. Neste experimento devido à perfeita homogeneidade do ambiente experimental, pode-se

instalar o experimento apenas com o uso dos princípios de repetição e de casualização, não havendo o porquê da aplicação do controle local, portanto, o delineamento utilizado é o inteiramente casualizado. Assim, o número de graus de liberdade para o resíduo é o maior possível, proporcionando uma maior precisão do experimento e mais fácil de detectar diferenças significativas entre os tratamentos avaliados. As fontes de variação serão: tratamentos (inoculação com 50 estirpes rizobianas) e resíduo (acaso), sendo os respectivos graus de liberdade: 49 (50-1) e 240 (249-49) para um total de 249 ([50x5] – 1).

com 250 parcelas é perto de impossível que o ambiente seja perfeitamente homogêneo quando se inclui o manejo do experimento na avaliação

39. [2.000] (IP:281473826505679 | 22:36:01 | 23:39:53 | 03:52 | 65.549) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? Delineamento pode ser entendido como o modo de se dispor as parcelas no experimento.

O delineamento inteiramente casualizado, por exemplo, é o delineamento mais simples de todos os experimentos, sendo os demais modificações deste, com uma ou mais restrições na distribuição dos tratamentos. Ou seja, este delineamento leva em conta somente os princípios da repetição e da casualização, não tendo, portanto, o princípio do controle local. Assim, os tratamentos são localizados nas parcelas de uma maneira totalmente aleatória, só que, para isso, o ambiente experimental tem que ser o mais uniforme possível. Os demais delineamentos diferem do inteiramente casualizado, por levar em conta, também, o princípio do controle local, além dos princípios da casualização e repetição, diferindo entre estes nas formas de controle local. O delineamento em blocos casualizados, provavelmente o mais comum, usa o controle local na sua forma mais simples possível representado pelos blocos, onde dentro de cada bloco inclui todos os tratamentos atribuídos às parcelas aleatoriamente. Para que o experimento seja eficiente, cada bloco deverá ser o mais uniforme possível, mas poderão diferir bastante uns dos outros. Já o delineamento em quadrados latinos, usa de forma mais eficiente o controle local, pois controla duas causas de variação, ou seja, os blocos são organizados em duas direções, uns constituindo as linhas e outros as colunas. Para isso, o número de repetições tem que ser igual ao número de tratamentos. Além destes delineamentos, há outra forma mais complexa, como o delineamento em blocos incompletos: equilibrados (ou balanceados); reticulados (ou látices) quadrados e os blocos casualizados com alguns tratamentos comuns. Como o próprio nome já diz, os blocos incompletos não inclui todos os tratamentos, porque o número de tratamentos é muito grande, ou o material em estudo é muito heterogêneo, ou, ainda, quando certas limitações restringem excessivamente o tamanho dos blocos.

ok, mas confuso

40. [1.000] (IP:281473660144517 | 09:54:30 | 23:31:12 | 36:42 | 1.133) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 repetições. Como o experimento será conduzido em um campo experimental homogêneo, o método

mais adequado é o delineamento inteiramente casualizado, isso proporciona “economia de graus de liberdade” já que não será necessário o uso de blocos para o controle local. Fontes de Variação GL Tratamento= 20 - 1 = 19 Resíduo= 20 x (3-1)= 40 Total= 20 x 3 - 1 = 59

ok

41. [1.000] (IP:281473660144517 | 09:58:56 | 23:31:15 | 32:19 | 1.024) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição.

Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. Sendo a helicônia uma planta destinada a ornamentação dar-se a entender que tal

experimento será realizado em ambiente protegido (casa de vegetação). É sabido que esses ambientes nem sempre são homogêneos podendo ocorrer diferenças de luminosidade, temperatura, as vezes, dependendo do tamanho e do tipo de sistema de irrigação, podemos ter também falhas que podem influenciar no resultado daquele ou aqueles tratamentos que estavam sobre essas influências. Sendo assim o recomendado seria a adoção do DBC (delineamento em blocos casualizados), o que garante que todos os tratamentos de um determinado bloco estão sofrendo igual efeito do ambiente. Com isso temos: fontes de variação: Tratamento; Bloco; Resíduo; Total GL Tratamento = 20-1= 19 Bloco = 3-1= 2 Resíduo = 19x2= 38 Total = (20x3) -1=59

ok

42. [1.000] (IP:281473660144517 | 13:01:47 | 20:15:09 | 13:22 | 17.875) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos A escolha correta do delineamento poderá pode fazer a diferença entre encontrar ou não

os efeitos dos tratamentos quando esses são comparados, já que a utilização de um delineamento adequado causa a redução do efeito do acaso, e com isso melhora a capacidade de visualizar as diferenças entre os tratamentos. Sendo assim o uso de um delineamento adequado aumenta a precisão e reduz os coeficientes de variação, através da redução máxima da soma de quadrados com uma mínima redução do grau de liberdade.

excelente

43. [1.000] (IP:281473660144517 | 09:59:38 | 23:31:21 | 31:43 | 0.791) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições Em decorrência do conhecimento de cultivos anteriores na área experimental, o

delineamento mais adequado a ser usado nesse caso seria o em blocos casualizados, pois elimina-se efeitos que poderiam ser causados por exemplo devido a resíduos de adubações. Com isso temos: fontes de variação: Tratamento; Bloco; Resíduo; Total GL Tratamento = 50 - 1 = 49 Bloco = 3-1= 2 Resíduo = 49 x 2 = 98 Total = (50 x 3) -1=149

excelente razão

44. [1.000] (IP:281473660144517 | 13:03:07 | 20:16:16 | 13:09 | 26.211) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. Igual a questão 2 deu sorte...

45. [0.750] (IP:281473660144517 | 13:03:44 | 23:31:27 | 27:43 | 0.678) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco repetições. Há espaço e material suficiente para todo o experimento. Como o experimento será conduzido em um ambiente homogêneo e não tendo limitações

para a sua implantação o delineamento mais adequado será o inteiramente casualizados, onde tem-se como principal vantagem, que justifica seu uso, o máximo de graus de liberdade para o resíduo. Com isso temos: fontes de variação: Tratamento; Bloco; Resíduo; Total GL Tratamento = 50 - 1 = 49 Resíduo = 50 x (5 – 1 ) = 200 Total = (50 x 5) -1 = 249

ok, mas com este tamanho de experimento é muito improvável que tudo seja homogêneo quando considera o manejo...

46. [1.500] (IP:281473660144517 | 13:04:11 | 23:32:03 | 27:52 | 35.798) Discuta os capítulos desta semana. A regressão e a análise de variância são as ferramentas estatísticas mais utilizadas. São

aplicadas em muitas áreas do conhecimento como biologia, medicina, educação, psicologia, economia e em várias outras ciências humanas, naturais ou sociais. A frequência no uso dessas analises se dá por várias razões sendo que uma das principais é a capacidade de determinar o quão relacionadas estão as variáveis de um determinado estudo, isso dá ao pesquisador subsídios para se responder perguntas relacionadas ao estudo que está sendo realizado.Com o uso da análise de variância é possível observar os grupos estudados e diferentes condições, sendo que a com a análise de covariância, que é a combinação de regressão e análise de variância, permite determinar se o grupo ou condições médias diferem após a influência de outra variável ou variáveis.Quando se tem mais de um fator para analisar pode se fazer uma ANOVA em arranjo fatorial onde são comparados o valor das variáveis dependentes entre os grupos com estruturas mais complexas ANOVA tenta explicar os dados (os valores das variáveis dependentes) dependendo das condições experimentais (o modelo) e o erro.Há também o interesse de que a variação da variável dependente possa ser atribuída as diferenças entre os grupos ou as condições experimentais, que são definidas pelas variáveis independentes. No entanto, a comparação de análise de variância é elaborada entre dois grupos que estão recebendo diferentes condições Outra analise bastante usada é a ANCOVA esse termo foi aplicado a uma série de diferentes operações estatísticas, mas ele é usado mais frequentemente para se referir à técnica estatística que combina regressão e análise de variância. Por ser a combinação de duas técnicas seus cálculos são mais elaborados quando comparados com cada uma das técnicas usada para sua criação separadamente. Devido ser construída por uma

combinação de regressão e analise de variância, essa analise pode ser descrita por um modelo como o MLG com a adição do acaso. Através da análise de covariância é possível determinar a covariação ou seja a correlação entre a co-variavel e a variável dependente, após se verificar isso é realizada a remoção da variância que está atrelada com a co-variavel, após isso é verificado a significância entre as diferentes condições experimentais.

putz, pelo menos dois encontraram esta mesma fonte, com este mesmo problema de não incluir as agrárias na lista de áreas de uso de anova e regressão... têm de pensar no que estão escrevendo.

47. [2.000] (IP:281473660144517 | 13:04:31 | 23:29:52 | 25:21 | 155.452) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? A diferença entre os principais tipos de delineamentos está na possibilidade ou não de se

realizar o controle local. Em um experimento implantado em uma área homogênea onde conseguintemente não será necessário o controle local ou no caso de tal controle não ser possível o delineamento inteiramente casualizado é o mais indicado por proporcionar o máximo grau de liberdade do resíduo, além de ser bastante flexível no que diz respeito ao número de tratamentos ou de repetições que podem ser usados, o que não acontece por exemplo no delineamento em quadrados latinos onde o número de tratamentos tem que ser igual ao número de repetições. Porém quando é necessário o uso de controle local, o delineamento mais correto a se usar é o em blocos casualizados, sendo que através desse é realizado o controle da heterogeneidade do ambiente o que reduz a variação devido ao acaso. O conhecimento das peculiaridades de cada modelo permite adotar o mais adequado para cada situação evitando incorrer no erro de pensar que em experimentos de campo sempre é necessário o controle local ou que em ambiente protegido (ex. casa de vegetação) sempre podem ser realizados sem o controle local.

excelente pela primeira frase

48. [0.000] (IP:281473247972959 | 21:53:06 | 23:53:12 | 00:06 | 0.801) Discuta os capítulos desta semana. Compreender os conceitos básicos de Regressão múltipla

- Y = a + bX (o modelo linear simples, X é a variável de previsão, Y é o resultado, e a e b são os parâmetros) - Y = a + bX + cX 2 as variáveis pode ser quadrado ou ao cubo, mas enquanto eles estão multiplicados por um coeficiente e somados, a função ainda é considerado linear nos parâmetros) - Y = a + bX + CZ + DXZ (o termo XZ, muitas vezes escrito como X * Z, é chamado na interacção) Basicamente, a montagem de um modo de regressão múltipla linear envolve a criação de um conjunto de equações simultâneas, uma para cada parâmetro no modelo. As equações envolvem os parâmetros do modelo e as somas de vários produtos das variáveis dependentes e independentes, assim como as equações simultâneas para a regressão linear, no Capítulo 18 envolvem a inclinação e intercepção da linha reta e as somas de X, Y , X2, e XY. Existem vários software que podemos executar a regressão, Os preditores de um modelo de regressão múltipla pode ser numérico ou categórico. As diferentes categorias que uma variável pode ter são chamados níveis que pode que 1, 2 ou mais níveis. Antes de usar uma variável categórica em um modelo de regressão múltipla, você (ou, melhor ainda, o computador) deve tabular quantos casos estão em cada nível. Você deve ter pelo menos dois casos (e de preferência mais) em cada nível. Para cada variável categórica em um modelo de regressão múltipla, o programa considera uma das categorias a ser o nível de referência, e avalia como cada um dos outros níveis afeta o resultado, em relação a esse nível de referência, O nível de referência deve ser escolhido forma sábia, ou os resultados não serão oruseful muito significativo. OUTROS TIPOS DE REGRESSÃO LINEARES Número de ocorrências de um evento sobre algum intervalo de tempo. Ex: como o número de acidentes rodoviários fatais em uma Cidade por ano. Se as ocorrências parecem estar ficando mais numerosas conforme o tempo passa , você pode querer executar uma análise de regressão para ver se a tendência de aumento é estatisticamente significativa e

estimar a taxa anual de aumento (com o seu erro padrão e intervalo de confiança) . Modelo linear generalizado (GLM) Modelo Linear Geral (LM) Modelo Linear Generalizado (GLM) Mas GLM amplia os recursos do LM em dois aspectos importantes:

com LM, a combinação linear torna-se o valor previsto do resultado, mas com GLM, você pode especificar uma transformação (chamada de função de ligação) que transforma a combinação linear para o valor previsto.

Com LM, o resultado é assumido como sendo um processo contínuo, normalmente distribuído variável, mas com GLM , o resultado pode ser contínuo ou inteiro, obedecendo a qualquer uma das várias funções de distribuição diferentes Executando uma regressão de Poisson

1. Montar os dados para a regressão de Poisson , assim como você faria para qualquer tipo de regressão.

2. Dizer o software que as variáveis de previsão e resultados são, por nome ou por escolher a partir de uma lista de variáveis, dependendo do software.

3. Dizer o software que tipo de regressão que você quer realizar, especificando a família de distribuição da variável dependente e da função de ligação.

Se faz necessário consultar o manual GLM ( fórmula = Acidentes ~ Ano, família = poisson (link = " identidade "))

Os resultados são as variáveis chamadas acidentes

O preditor é a variável chamada ano e as variáveis de resultados segue a distribuição de Poisson. 4. Pressione o botão iniciar e prepare-se O computador faz todo o trabalho e apresenta as respostas. Comparando modelos alternativos Valores menores AIC indicam um melhor ajuste, demodo que a tendência verdade é mais provável de ser exponencial, em vez que lineares. Mas você não pode concluir que o modelo com o menor AIC é realmente melhor a menos que o AIC é de cerca de seis unidades de melhor, por isso, neste exemplo, você não pode dizer com certeza se a tendência é linear ou exponencial (ou outra coisa). Mas a curva exponencial parece prever os altos índices de acidentes de visto em 2010 e 2011 melhor do que o modelo de tendência linear. Trabalhando com observações desiguais de intervalos Neste exemplo acidente fatal, cada um dos 12 pontos de dados representa os acidentes observados durante um intervalo de um ano. Mas em outras aplicações (como analisando a frequência de ER visitas após um tratamento para enfisema, onde existe um ponto de dados por pessoa), a largura do intervalo de observação poderá variar de uma pessoa para outra. O GLM permite fornecer, para cada ponto de dados, um intervalo juntamente com a contagem do evento. Por razões misteriosas, muitos programas de estatísticas referem-se a esta variável largura do intervalo, como o deslocamento. Acomodando eventos agrupados A distribuição de Poisson é aplicada quando os eventos observados são de ocorrências todos independentes. Mas esta suposição não é cumprida se os eventos ocorrem em aglomerados.

capítulos da sabatina anterior.

49. [0.000] (IP:281473247972959 | 23:05:32 | 23:53:19 | 47:47 | 0.716) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição.

Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. utiliza-se o DBC

Experimento em blocos casualizados são aqueles que levam em consideração os 3 princípios básicos da experimentação, sendo que o controle local é feito na sua forma mais simples e é chamado de blocos. Sempre que não houver homogeneidade das condições experimentais, deve-se utilizar o princípio do controle local,estabelecendo, então, sub ambientes homogêneos (blocos) e instalando, em cada um deles, todos os tratamentos, igualmente repetidos.Como cada bloco deve receber todos os tratamentos uma só vez, diz-se que blocos são repetições. Se receber mais de uma vez cada tratamento, diz-se experimentos em blocos com repetições dentro de blocos.O delineamento em blocos causalizados é mais eficiente que o inteiramente ao acaso e, essa eficiência depende da uniformidade das parcelas de cada bloco, podendo, inclusive, haver diferenças bem acentuadas de um bloco para outro.

qual a relação da resposta com a pergunta mesmo?

50. [0.000] (IP:281473247972959 | 23:31:24 | 23:36:23 | 04:59 | 296.394) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos Claro, O delineamento inteiramente casualizado por exemplo não é muito seguro, não

sendo em blocos, perde-se o controle dos tratamentos aumentando a variação do acaso, diminuindo as combinações entre os tratamentos bem como a probabilidade de se obter um resultado mais eficiente.

a única parte certa é o claro, porque daí para frente não tem relação com a pergunta, em particular quando fala que o DIC não é seguro porque não tem blocos, por exemplo.

51. [0.000] (IP:281473247972959 | 23:36:28 | 23:47:08 | 10:40 | 637.427) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco repetições. Há espaço e material suficiente para todo o experimento. O delineamento utilizado nesse experimento será o Delineamento em blocos casualizados,

serão 5 blocos, com 50 tratamentos, totalizando 250 tratamentos, onde eu chamarei o primeiro bloco de 1, o segundo de 2 até o bloco 5. As parcelas serão cada estirpe. As repetições serão distribuídas ao acaso.

conseguiu misturar tudo e mais alguma coisa... primeiro conseguiu em cinco palavras afirmar ao mesmo tempo que seriam 50 e 250 tratamentos, e simplesmente não se tocou disso

52. [0.000] (IP:281473247972959 | 23:47:14 | 23:53:40 | 06:26 | 2.144) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições

Delineamento em blocos casualizados serão 3 blocos com 50 repetições distribuidas ao acaso. bloco 1 bloco 2 bloco 3

justificativa e esquema da análise de variância?

53. [0.000] (IP:281473247972959 | 23:49:11 | 23:53:51 | 04:40 | 0.954) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? Delineamento em Blocos

Casualizados (DBC) É o mais empregado na pesquisa agropecuária, sobretudo, em pesquisas de campo. ◦ Utilizado em situações em que existe heterogeneidade entre as parcelas experimentais; ◦ Efetua-se o controle local numa única direção e no sentido perpendicular ao da variação a ser controlada, de tal forma a agrupar as parcelas homogêneas em blocos; ◦ Os tratamentos são designados de forma aleatória dentro de cada bloco.

você chegou a ler a pergunta? Eu pedi a diferença entre os delineamentos e você responde explicando o que é um deles...

54. [0.500] (IP:281473858000782 | 20:51:20 | 20:35:16 | 43:56 | 6.027) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. Fonte de variação GL

Tratamento 19 Blocos 2 Resíduo 38 Total 59 Na ausência de informações, sobre o local onde será implantado o experimento optei pelo delineamento em blocos inteiramente casualizados,com três blocos. Este tipo de delineamento levam em consideração os três princípios básicos da experimentação: repetição, casualização e controle local. É utilizado principalmente quando se têm condições experimentais heterogêneas ou quando não há informações sobre o local. Dentro de cada bloco os tratamentos são atribuídos às parcelas aleatoriamente(por sorteio). Para que o experimento seja eficiente, cada bloco deverá ser o mais uniforme possível, porém os blocos poderão diferir bastante uns dos outros. Quando se tem dúvida sobre a homogeneidade do ambiente onde o experimento será conduzido ou se tem certeza de sua heterogeneidade, deve-se utilizar o delineamento em blocos casualizados que, nestas condições, é mais eficiente do que o delineamento inteiramente casualizado.

embora esta seja uma prática comum, se você não tem ideia de como é a variação, como vai encontrar blocos mais homogêneos?

55. [1.000] (IP:281473858000782 | 19:01:16 | 20:51:43 | 50:27 | 2.945) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco repetições. Há espaço e material suficiente para todo o experimento. Fonte de variação GL

Tratamento 49 Resíduo 200 Total 249 O delineamento inteiramente casualizado é o mais simples de todos os delineamentos experimentais. Leva em conta somente os princípios da repetição e da casualização, não tendo, portanto, o princípio do controle local. Desse modo, os tratamentos são localizados nas parcelas de uma maneira totalmente aleatória. Como a condição dada é a de um ambiente homogêneo (casa de vegetação) não é necessária a aplicação do princípio do controle local.Este delineamento experimental apresenta certas vantagens importantes em relação aos demais, tais como: Qualquer número de tratamentos ou de repetições pode ser usado - Ele é bastante flexível, pois depende apenas do número de parcelas disponíveis.O número de repetições pode variar de um tratamento para o outro - O ideal é que os tratamentos apresentem o mesmo número de repetições.

embora eu tenha muita dificuldade de visualizar um experimento deste tamanho como homogêneo para ser honesto.

56. [0.750] (IP:281473858000782 | 19:01:32 | 21:01:06 | 59:34 | 3.47) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições Fonte de variação GL

Tratamento 49 Resíduo 100 Total 149 Apesar do experimento ser conduzido em campo, não há necessidade da aplicação do controle local, pois como a área apresenta histórico de cultivo que indica que não há variações aparente,ou seja, é homogênea, a aplicação do controle local só iria aumentar o trabalho e os custos com o experimento.

se em casa de vegetação já seria difícil conseguir 150 parcelas homogêneas, no campo então é algo perto de impossível. Quanto a aumentar custos do experimento, não faço ideia de como usar um DBC faça isso.

57. [1.000] (IP:281473858000782 | 19:02:03 | 21:10:36 | 08:33 | 2.037) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou.

Justifique sua posição. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 repetições. Fonte de variação GL

tratamento 19 resíduo 40 total 59 Para a condução desse experimento o delineamento inteiramente casualizado também pode ser utilizado, pois as condições do ambiente são homogêneas(solo plano,vetação homogênea),logo, não é necessário fazer uso do controle local, pois nesse caso o uso dessa prática só iria implicar em mais tempo e maior custo do experimento.

ok embora duvide que este ambiente seja realmente homogêneo

58. [1.000] (IP:281473858000782 | 21:10:36 | 22:10:55 | 00:19 | 10.175) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? Delineamento Inteiramente Casualizado: Nesse tipo de delineamento podem ser utilizados

qualquer número de tratamentos e de repetições, o que não ocorre com o delineamento em quadrado latino onde o número de tratamentos deve ser igual ao número de repetições.Apesar de ser ideal que os tratamentos apresentem o mesmo número de repetições é possível nesse tipo de delineamento que o número de repetições varie de um tratamento para o outro.Apresenta o maior número de graus de liberdade para o resíduo. Delineamento em blocos casualizados: Os experimentos em blocos casualizados levam em consideração os três princípios básicos da experimentação: repetição, casualização e controle local. Contudo, o controle local é usado na sua forma mais simples possível e é aqui representado pelos blocos, cada um dos quais inclui todos os tratamentos. Dentro de cada bloco os tratamentos são atribuídos às parcelas aleatoriamente. Para que o experimento seja eficiente, cada bloco deverá ser o mais uniforme possível, porém os blocos poderão diferir bastante uns dos outros.O DBC apresenta algumas vantagens em relações aos demais delineamentos.Nesse tipo de delineamento a perda de um bloco ou de uma parcela experimental, não dificulta a análise estatística.Por exemplo, em um experimento com quatro tratamentos e quatro repetições (blocos) se fosse perdido um dos blocos, restariam os outros três, tendo-se, agora, um experimento em blocos casualizados com quatro tratamentos e três repetições.De forma análoga, se fossem perdidas todas as parcelas de um dos tratamentos, restariam os outros três, tendo-se, agora, um experimento em blocos casualizados com três tratamentos e quatro repetições. Por outro lado, quando isso ocorre no delineamento em quadrado latino, a análise de variância é relativamente difícil.Por ser aplicado o princípio de controle local,há redução da estimativa do erro experimental,pois é possível separar o que é tratamento do que é acaso.Dentro dos limites do bom senso é possível utilizar qualquer número de tratamentos e de blocos, o que não ocorre com o delineamento em quadrado latino. Delineamento em quadrado latino:O delineamento em quadrado latino, apesar de sua alta eficiência, é pouco utilizado na pesquisa agropecuária por ter uma flexibilidade muito menor que os outros, ou seja, ele exige que o número de tratamentos seja igual ao número de repetições.Os experimentos em quadrado latino também levam em consideração os três princípios básicos da experimentação: repetição, casualização e controle local. Contudo, o controle local é mais eficiente que o delineamento em blocos casualizados, pois controla a heterogeneidade do ambiente tanto na horizontal como na vertical.Quanto à casualização, neste delineamento os tratamentos são distribuídos nos blocos de tal forma que cada um apareça uma só vez em cada linha e em cada coluna. Delineamento em blocos incompletos:É utilizado quando o número de tratamentos a ser testado é

elevado o que impossibilita colocar todos os tratamentos em um bloco, com isso parte dos tratamentos ficam no bloco e a outra parte não.É comumente utilizado na área de melhoramento genético vegetal, onde é comum testar mais de 100 tratamentos. Delineamento quadrado greco romano:É utilizado quando há grande variabilidade das condições locais(alta heterogeneidade),sendo necessária a adoção de três controles locais.

descrever delineamentos é discutir a diferença entre eles desde quando?

59. [1.000] (IP:281473858000782 | 21:10:46 | 22:11:08 | 00:22 | 12.546) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. Fonte de variação GL

Tratamento 19 Bloco 2 Resíduo 38 Total 59 Na ausência de informações, sobre o local onde será implantado o experimento optei pelo delineamento em blocos inteiramente casualizados, com três blocos. Este tipo de delineamento levam em consideração os três princípios básicos da experimentação: repetição, casualização e controle local. É utilizado principalmente quando se têm condições experimentais heterogêneas ou quando não há informações sobre o local. Dentro de cada bloco os tratamentos são atribuídos às parcelas aleatoriamente(por sorteio). Para que o experimento seja eficiente, cada bloco deverá ser o mais uniforme possível, porém os blocos poderão diferir bastante uns dos outros. Quando se tem dúvida sobre a homogeneidade do ambiente onde o experimento será conduzido ou se tem certeza de sua heterogeneidade, deve-se utilizar o delineamento em blocos casualizados que, nestas condições, é mais eficiente do que o delineamento inteiramente casualizado.

desde que consiga identificar como é a heterogeneidade

60. [0.000] (IP:281473858000782 | 21:14:14 | 22:23:01 | 08:47 | 7.918) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos Quando existe homogeneidade das condições experimentais, é um desperdício utilizar o

delineamento em blocos casualizados, pelo fato de reduzir o número de graus de liberdade para o resíduo e, em conseqüência, diminuir a precisão experimental, além dos testes de hipóteses ficarem menos sensíveis para detectar diferença significativa entre os tratamentos avaliados. Nestas condições, é preferível usar o delineamento inteiramente casualizado que tem um maior número de graus de liberdade associado ao resíduo.

a pergunta foi geral, e não a consequência de escolher erradamente os blocos.

61. [0.500] (IP:281473654096477 | 10:55:28 | 22:28:17 | 32:49 | 3.538) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição.

Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições Por se tratar de um ambiente com cultivo conhecido e sem variações aparentes, sendo um

ambiente homogêneo, o delineamento a ser utilizado seria o inteiramente casualizado. FV GL Tratamento: 50-1= 49 Total: 3x50-1= 149 Resíduo: 149-49= 100

desconsiderou o tamanho do experimento? um experimento de 150 parcelas, mesmo em campo aparentemente homogêneo, pode ser realmente homogêneo quando se consideram as atividades experimentais no pacote?

62. [1.000] (IP:281473654096477 | 10:56:29 | 22:28:54 | 32:25 | 2.908) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. Como não se tem apresentado dados referentes às condições ambientais, o delineamento

mais adequado é o Delineamento Inteiramente Casualizado. FV GL Tratamento: 20-1= 19 Total: 3x20-1= 59 Resíduo: 59-19= 40

ok

63. [1.000] (IP:281473654096477 | 10:56:47 | 22:30:03 | 33:16 | 5.308) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco repetições. Há espaço e material suficiente para todo o experimento. O ideal para essa situação seria o delineamento inteiramente casualizado, pois se tem uma

idéia que as casas de vegetação são homogêneas, porém na maioria das casas de vegetação, sabemos que é improvável apresentarem essa homogeneidade, pois existem por exemplo variações de temperatura e luminosidade, em vista disso, o delineamento mais ideal para essa situação seria o delineamento em blocos casualizados, pois teríamos a certeza de que todos os tratamentos dentro do bloco estariam submetidos às mesmas condições. FV GL Tratamento: 50-1= 49 Blocos: 5-1= 4 Total: 5x50-1= 249

Resíduo: 249-49= 200

excelente

64. [1.000] (IP:281473654096477 | 10:57:09 | 22:30:45 | 33:36 | 41.792) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos Quando fazemos a escolha correta do delineamento, conseguimos reduzir o máximo

possível o efeito da variação do acaso, reduzindo assim o erro experimental e aumentando as chances de encontrar diferenças significativas entre os tratamentos. De um modo geral, quanto melhor controlamos as variações do acaso, fica mais seguro afirmar que os efeitos são provenientes dos tratamentos e não do acaso. Quando realizamos um levantamento e observamos a presença de uma heterogeneidade, optamos pelo delineamento em blocos casualizado, pois este modelo leva em consideração os princípios básicos da repetição e da experimentação que são, casualização, repetição e controle local, o qual será usado na sua forma mais simples e é aqui representado pelos blocos e cada um dos quais inclui todos tratamentos. Quando temos um ambiente homogêneo ou com a ausência de informações sobre a heterogeneidade optamos pelo delineamento inteiramente casualizado onde sabemos que qualquer variação que possa ocorrer é devido à variação do acaso.

excelente. só cabia frisar que isto é particularmente importante quando as diferenças entre os tratamentos são pequenas.

65. [0.750] (IP:281473654096477 | 10:57:49 | 22:31:45 | 33:56 | 7.302) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 repetições. Como o experimento foi conduzido em campo plano com solo e vegetação homogêneos,

com ausência de informações sobre a heterogeneidade, optamos pelo delineamento inteiramente casualizado, onde sabemos que qualquer variação que possa ocorrer é devido à variação do acaso. FV GL Tratamento: 20-1= 19 Total: 3x20-1= 59 Resíduo: 59-19= 40

com este tamanho de experimento, já é pouco provável que seja realmente homogêneo

66. [2.000] (IP:281473654096477 | 10:58:08 | 22:32:27 | 34:19 | 40.832) Discuta os capítulos desta semana. Regressão e análise de variância (ANOVA) são as análises estatísticas mais aplicadas.

São utilizadas extensivamente em muitas áreas de pesquisa, como a psicologia, biologia, medicina, educação, sociologia, antropologia, economia, ciência política, bem como em indústria e comércio. Existem várias razões pelas quais a regressão e a análise de variância sejam aplicadas com frequência. Uma das principais razões é que elas fornecem respostas para as

perguntas dos pesquisadores, permitindo-os determinar como as variáveis estão relacionadas. ANOVA permite aos pesquisadores determinar os diferentes grupos ou condições diferentes. A análise de covariância (ANCOVA), uma combinação de regressão e análise de variância, permite aos pesquisadores determinar se o grupo ou condições médias diferem após a influência de outra variável ou variáveis. Uma terceira razão, o qual não deve ser esquecido, é que a regressão e software estatístico ANOVA são aplicáveis para analisar a maioria dos projetos de estudo. Análise de variância compara uma variável dependente, obtidos a partir de qualquer número de grupos. ANOVA fatorial compara o valor das variáveis dependentes entre os grupos com estruturas mais complexas. ANOVA tenta explicar os dados (os valores das variáveis dependentes) dependendo das condições experimentais (o modelo) e o erro. Existe também interesse em que proporção da variação da variável dependente pode ser atribuída as diferenças entre os grupos ou condições experimentais específicas, tal como definido pela variável independente. No entanto, a comparação de análise de variância é elaborada entre dois grupos recebendo diferentes condições experimentais e é categórico na natureza, mesmo quando as condições experimentais diferem ao longo de uma escala quantitativa. Como regressão também pode empregar preditores categóricas, ANOVA pode ser considerada como um tipo especial de análise de regressão que emprega apenas preditores categóricos. O termo ANCOVA foi aplicado a uma série de diferentes operações estatísticas, mas ele é usado mais frequentemente para se referir à técnica estatística que combina regressão e análise de variância. Como ANCOVA é a combinação dessas duas técnicas, seus cálculos são mais elaborados, que só uma dessas técnicas. Como ANCOVA combina regressão e ANOVA, também pode ser descrita em termos de um modelo mais o erro. Como na regressão e ANOVA, os valores das variáveis dependentes constituem os dados. No entanto, assim como as condições experimentais, o modelo inclui uma ou mais variáveis de previsão quantitativa. Estes indicadores quantitativos, conhecido como co-variáveis (também variáveis concomitantes ou controle), representam fontes de variação que podem influenciar a variável dependente, mas não têm sido controladas pelos procedimentos experimentais. ANCOVA determina a covariação (correlação) entre a co-variavél e a variável dependente e, em seguida, remove a variância associada com a co-variável a partir do valor da variável dependente, antes de determinar se as diferenças entre a condição experimental (valor da variável dependente) são significativas. Muitos pesquisadores adotam uma abordagem do MLG à análise de variância e ANCOVA, pois isto oferece vantagens conceituais e práticas sobre a abordagem tradicional. Uma importante vantagem é a continuidade que o MLG revela entre regressão, ANOVA e ANCOVA. Ao invés de ter que aplicar as três técnicas, é possível desenvolver uma compreensão de uma modelagem consistente podendo ser aplicada a situações diferentes. Variação é um conceito vital na análise de variância e muitas outras técnicas estatísticas. No entanto, ele pode ser um conceito intrigante, especialmente o conceito de variância total. As medidas de variação são quando os valores observados ou calculados desviam-se de alguma coisa. Os intervalos de confiança são úteis também na estatística. Um intervalo de confiança especifica o intervalo dentro do qual uma estimativa particular irá ocorrer. Por exemplo, ele pode ser afirmado com diferentes probabilidades (ou graus de confiança) onde qualquer população em condição experimental significativa estará dentro de um intervalo especificado. Usualmente, uma um intervalo de confiança é definido a 95%. Um intervalo de confiança de 95 % indica que 95 % das vezes, o intervalo incluirá a condição experimental da população e que a condição experimental significativa da população não irá cair dentro do intervalo especificado de 5 %. Para estes cálculos dois valores são importantes o primeiro é o F- e o segundo necessário é o erro padrão. O erro padrão é uma estimativa de variância e por isso pode ser calculada de duas formas: assumindo homogeneidade de variância nas diferentes condições experimentais ou empregando estimativas separadas das variações das condições experimentais. Na regressão convencional ou linear, o objetivo é tentar encontrar um conjunto mínimo de indicadores que acomoda a quantidade máxima de variância da variável dependente. Envolvendo MLG com regressão e análise de variância, tentando simplificar esses processos de seleção, as análises experimentais concisas são uma consequência do delineamento experimental utilizado.

putz faz uma lista enorme de assuntos que usam anova e regressão e não inclui justo o nosso... é isto que dá se basear tanto no texto dos outros...

67. [1.000] (IP:281473654096477 | 10:58:33 | 22:33:09 | 34:36 | 10.827) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? 1. Quando o material experimental é reconhecidamente homogêneo, não há necessidade

de utilização do princípio do controle local, e temos o delineamento inteiramente casualizado (DIC). O delineamento inteiramente casualizado tem como causas de variação nos resultados: - Tratamentos (fator controlado) - Resíduo (fatores não controlados ou acaso) 2. Quando o material experimental é heterogêneo, deve ser utilizado o controle local, através dos blocos e, então, temos o delineamento em blocos casualizados (DBC). O delineamento em blocos casualizados tem como causas de variação nos resultados: - Tratamentos (fator controlado); - Blocos (fator controlado) - Resíduo (fatores não controlados ou acaso) 3. Às vezes, o material experimental apresenta dupla variação, tornando-se necessário um duplo controle local, através da classificação das parcelas em linhas e colunas, com o delineamento em quadrado latino (DQL). O delineamento em quadrado latino tem como causas de variação nos resultados: - Tratamentos (fator controlado); - Linhas (fator controlado); - Colunas (fator controlado) - Resíduo (fatores não controlados ou acaso)

a pergunta foi sobre as diferenças entre eles, que com boa vontade ficaram implícitas...

68. [1.000] (IP:281473654096477 | 10:58:51 | 22:34:36 | 35:45 | 21.718) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. Como não se tem apresentado dados referentes às condições ambientais, o delineamento

mais adequado é o Delineamento Inteiramente Casualizado. FV GL Tratamento: 20-1= 19 Total: 3x20-1= 59 Resíduo: 59-19= 40

ok

69. [1.000] (IP:281473653672857 | 23:52:47 | 23:05:29 | 12:42 | 28.934) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco repetições. Há espaço e material suficiente para todo o experimento. Apesar do ambiente ser perfeitamente homogêneo, o experimento é bastante grande com

50 estirpes e 5 repetições, totalizando 250 parcelas experimentais. Dessa forma torna-se difícil assegurar que todos os tratamentos tenham as mesmas condições, sendo assim melhor utilizar o

delineamento em blocos casualizados do que o inteiramente casualizado. GL = 50-1= 49 5-1= 4 49X3= 147 (50X5)-1= 249

ok, mas sempre cai muito bem dizer o que é o que, sem o leitor ter de adivinuar que está falando em tratamentos, blocos, resíduo e total nesta ordem

70. [1.000] (IP:281473653672857 | 23:53:20 | 23:04:59 | 11:39 | 4.286) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. Um experimento desse tipo poderia ser montado em casa de vegetação por se tratar de

uma planta ornamental e se estar avaliando o enraizamento das variedades. Como não se sabe se o local onde o experimento será colocado apresenta homogeniedade nas suas condições, apesar de ser uma casa de vegetação, podem haver variações de temperatura e luminosidade por exemplo. Dessa forma o delineamento mais adequado seria em blocos cazualizados, havendo assim a garantia de que os tratamentos de um determinado bloco estaria sob as mesmas condições. Fator de Variação: Tratamento Bloco Resíduo Total Grau de Liberdade: 20-1= 19 3-1= 2 19x2= 38 (20x3)-1= 59

ok

71. [1.000] (IP:281473653672857 | 00:15:26 | 23:04:43 | 49:17 | 39.202) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos A escolha do delineamento mais adequado implica na determinação correta dos efeitos do

tratamento, acaso e bloco, o que aumenta a precisão dos resultados. O ideal seria que o delineamento reduzisse ao máximo a soma de quadrados com um gasto mínimo de graus de liberdade, diminuindo o coeficiente de variação e aumentando a precisão da análise. Ou seja, a escolha do delineamento vai ajudar a determinar o tamanho da variância do acaso. Quando essa escolha é correta, torna-se possível reduzir o máximo possível o efeito da variância do acaso, reduzindo assim o erro experimental, ficando mais fácil de encontrar diferença entre os tratamentos. Então quanto melhor controlamos a variação do acaso, maiores são as chances de serem encontradas diferenças entre os tratamentos, pois é mais seguro afirmar que os efeitos são provenientes dos tratamentos e não do acaso. Se, por exemplo, um delineamento em blocos casualizados e houver pouca variação entre os blocos, haverá um consumo excessivo de GL sem uma correspondente perda de soma de quadrados, alterando o F. Quando o GL do resíduo é baixo, são precisos maiores valores de F para que haja indicativo de diferença significativa entre os tratamentos. Dessa forma uma diferença que seria significativa em um delineamento inteiramente casualizado pode não ser significativa em blocos casualizados.

ok, apenas frisando que quem vai ser reduzido ao máximo é a SQR

72. [2.000] (IP:281473653672857 | 00:15:39 | 23:04:03 | 48:24 | 6.878) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? As principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais está entre, se o

controle local é aplicado ou não. No delineamento inteiramente casualizado o controle local não é aplicado por que as condições são consideradas iguais em todo o experimento; apresenta o maior grau de liberdade para o resíduo quando são comparadas as parcelas com as mesmas de

outro tipo de delineamento; não exige que o número de repetições seja o mesmo para todos os tratamentos, apesar de que o mesmo número de repetições seja o mais indicado. No delineamento em blocos casualizado é utilizado quando são encontradas diferentes condições na montagem do experimento, sendo necessária a aplicação do controle local; diferentemente do inteiramente casualizado este delineamento exige o mesmo número de repetições para todos os tratamentos; pode ser utilizado para controlar a heterogeneidade.O outro deliamento é o quadrado latino onde também tem a aplicação do controle local, é aplicado quando a heterogeneidade ocorre em dois sentidos, neste caso temos um outro controle a ser realizado perpendicular. No quadrado latino o controle local é feito em linhas e colunas.

a primeira frase já disse tudo, e continuou no bom caminho depois

73. [1.000] (IP:281473653672857 | 23:53:42 | 23:00:46 | 07:04 | 3.846) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 repetições. Como as condições experimentais são consideradas homogêneas (solo, relevo e

vegetação), não há a necessidade da aplicação do controle local, sendo utilizado para este caso o delineamento inteiramente casualizado. A distribuição dos tratamentos (adubos verdes) no ambiente ocorre de forma aleatória, através de sorteio, com o objetivo de manter a mesma chance de todos os tratamentos ocuparem qualquer parcela experimental no experimento. O experimento contém 60 unidades experimentais, sendo 20 adubações verdes e 3 repetições. As fontes de variação serão determinadas devido ao tratamento e ao acaso. GL= 20-1= 19 Resíduo= (60-1)-(20-1)= 40

ok, embora neste tamanho de experimento no campo já é provavelmente desejável que haja controle local

74. [1.000] (IP:281473653672857 | 00:15:58 | 23:00:08 | 44:10 | 5.071) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. Um experimento desse tipo poderia ser montado em casa de vegetação por se tratar de

uma planta ornamental e se estar avaliando o enraizamento das variedades. Como não se sabe se o local onde o experimento será colocado apresenta homogeniedade nas suas condições, apesar de ser uma casa de vegetação, podem haver variações de temperatura e luminosidade por exemplo. Dessa forma o delineamento mais adequado seria em blocos cazualizados, havendo assim a garantia de que os tratamentos de um determinado bloco estaria sob as mesmas condições. Fator de Variação: Tratamento Bloco Resíduo Total Grau de Liberdade: 20-1= 19 3-1= 2 19x2= 38 (20x3)-1= 59

ok

75. [1.000] (IP:281473653672857 | 00:16:09 | 23:00:02 | 43:53 | 3.953) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições Nas condições apresentadas mesmo com histórico de cultivo conhecido e sem variações

aparentes, pelo tamanho do experimento e por este ser montado em campo não tenho como assegurar a homogeneidade, neste caso é muito possível que haja a heterogeneidade, podendo haver a necessidade de aplicação de controle local, sendo assim o delineamento mais adequado o de blocos casualizados. GL= 50-1= 49 3-1= 2 49x2= 98 (50x3)-1= 149

ótimo

76. [0.000] (IP:281473696669229 | 01:20:47 | 23:27:39 | 06:52 | 43.406) Discuta a afirmativa: "A escolha correta do delineamento poderá fazer a diferença entre encontrar ou não diferenças entre os tratamentos", levando em consideração particular o tamanho do efeito de tratamentos A escolha do delineamento passa necessariamente pela avaliação das condições do

ambiente onde o experimento será conduzido, optando-se por aquele que priorize o efeito do tratamento e minimize o efeito da variação do acaso. O delineamento inteiramente casualizado - DIC (não exige controle local porque considera que as condições são homogêneas ou a heterogeneidade é desconhecida) e o delineamento em blocos casualizados – DBC (requer controle local, onde um ambiente heterogêneo é particionado em subambientes homogêneos que receberão os tratamentos) são os mais empregados nas ciências agrárias. O delineamento a ser escolhido deve apresentar a menor soma de quadrados com o mínimo de grau de liberdade, situação em que o coeficiente de variação é reduzido e a precisão do experimento é melhorada.

não vi um porque ou como, e para piorar, o delineamento deve levar à menor SQR com o máximo GLR, não com o mínimo GLR

77. [0.750] (IP:281473696669229 | 01:22:31 | 23:28:37 | 06:06 | 2.398) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um trabalho será conduzido em casa de vegetação perfeitamente homogênea com 50 estirpes rizobianas e cinco repetições. Há espaço e material suficiente para todo o experimento. Considerando a homogeneidade do ambiente somada à disponibilidade de material para

condução do experimento, o melhor delineamento a ser empregado é o inteiramente casualizado (DIC), que não exige controle local (economiza graus de liberdade) e utiliza apenas os princípios da repetição e casualização. Fontes de Variação GL Tratamentos (n-1) = 50 – 1 = 49 Resíduo (tot – trat) = 249 – 49 = 200 Total (rep.*trat -1) = 5 x 50) – 1 = 249

250 unidades experimentais e perfeitamente homogêneo?

78. [1.000] (IP:281473696669229 | 01:23:14 | 23:29:21 | 06:07 | 1.712) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. Sendo o enraizamento, bem como qualquer processo de crescimento e/ou

desenvolvimento vegetal, dependente de reações fisiológicas influenciadas por condições do ambiente e, considerando que mesmo em casas de vegetação alguns fatores como temperatura, umidade e luminosidade sejam variáveis (ainda que menos heterogêneas do que no campo), o melhor delineamento a ser empregado neste caso seria o delineamento em blocos casualizados (distribui todos os tratamentos em subambientes mais homogêneos do que o ambiente geral). Fontes de Variação GL Tratamentos (n-1) = 20 – 1 = 19 Blocos (n-1) = 3 – 1 = 2 Resíduo (diferença) = 59 – (19 + 2) = 38 Total (bloc.*trat -1) = (3 x 20) – 1 = 59

ok

79. [1.000] (IP:281473696669229 | 01:24:23 | 23:30:12 | 05:49 | 2.04) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai ser executado em campo, com histórico de cultivo conhecido e sem variações aparentes, estudando 50 variedades de cana-de-açúcar, com três repetições Ainda que haja um histórico de cultivo sem variações aparentes optaria pelo delineamento

em blocos casualizados. Experimentos com cana-de-açúcar geralmente são conduzidos em grandes áreas, sendo difícil garantir que toda esta seja homogênea. Neste sentido, optar por um DIC poderia fazer com que alguma(s) das 50 variedades a serem testadas caísse(m) numa mancha de solo com menor fertilidade, maior compactação ou com focos de nematoides (reboleiras), o que poderia finalmente levar à conclusão errônea de que esta(s) variedade(s) apresenta(m) menor rendimento que as demais quando na verdade esta foi prejudicada por condições específicas do local de implantação. Fontes de Variação GL Tratamentos (n-1) = 50 – 1 = 49 Blocos (n-1) = 3 – 1 = 2 Resíduo (diferença) = 149 – (49 + 2) = 98 Total (bloc.*trat -1) = (3 x 50) – 1 = 149

ótimo

80. [2.000] (IP:281473696669229 | 01:26:06 | 23:31:40 | 05:34 | 2.842) Discuta os capítulos desta semana. Capítulo 1: “An introduction to general linear models: regression, analysis of variance and

analysis of covariance” Capítulo 2: “Traditional and GLM approaches to independent measures single factor ANOVA

designs” Ressalta a importância e a frequência com que se encontram análises de regressão e de variância (ANOVA) nas mais diversas áreas do conhecimento e as razões por que elas são tão aplicadas. Dentre as razões destacam-se as respostas por elas fornecidas às questões levantadas pelos pesquisadores, a possibilidade de aplicação em dados experimentais e não experimentais e a disponibilidade de softwares adequados para sua rápida execução. A análise de regressão permite determinar se e como as variáveis se relacionam, enquanto a ANOVA permite diferenciar médias de diferentes grupos ou condições. Já a análise de covariância (ANCOVA), uma combinação da regressão e a ANOVA, permite determinar se um grupo de médias sofre alguma influência após introdução de outra(s) variável(is) ao grupo original. O autor faz uma revisão dessas análises relatando que o primeiro a utilizar o termo regressão foi Galton (1886, 1888), que estudou a relação entre a altura de pais e filhos e concluiu que a destes últimos tende (retorna, regressa) para uma média da altura dos primeiros, não para os extremos. A ANOVA, por sua vez, foi descrita por Fisher (1924) para comparar médias de qualquer número de grupos ou condições experimentais sem aumentar a taxa de erro tipo I, ao passo que a ANCOVA foi descrita também por Fisher em 1932. Todas essas análises foram aprimoradas com o passar dos anos até se obterem softwares que facilmente as executam por meio de matizes algébricas que culminam em resultados sucintos e mais confiáveis do que os anteriormente calculados manualmente. A regressão linear simples examina o grau de relação linear entre um preditor simples e a variável resposta, enquanto a regressão múltipla faz o mesmo, mas acomoda um número ilimitado de preditores. Tais preditores podem ser de caráter quantitativo ou qualitativo (categóricos). A ANOVA simples compara as médias de variáveis dependentes obtidas de qualquer número de grupos, enquanto que a fatorial compara as médias de variáveis dependentes de grupos com estruturas mais complexas. Apesar da variável dependente na ANOVA ser geralmente uma medida quantitativa, a comparação entre os grupos que receberam as diferentes condições experimentais assumem natureza categórica e, como a regressão também pode empregar preditores categóricos, a ANOVA pode ser considerada como um tipo particular de análise de regressão. Quando a regressão, ANOVA e ANCOVA são expressas numa matriz algébrica, uma mesma equação é capaz de sumarizar estas três análises. Como as três podem ser descritas de forma idêntica, elas compartilham um padrão comum denominado modelo linear geral (GLM). O termo geral se refere à capacidade de acomodar diferentes variáveis quantitativas representando medidas contínuas (como em regressão) e variáveis categóricas representando grupos ou condições experimentais (ANOVA). O termo linear representa a relação entre qualquer dado e qualquer preditor descrita por uma linha reta. O design experimental determina a ANOVA a ser aplicada. Existem muitos tipos de ANOVA e o mais simples deles é o de medidas independentes, cujos elementos são selecionados aleatoriamente da população de interesse e alocado em apenas uma das condições experimentais. A variância é um conceito importante na ANOVA e em muitas outras técnicas estatísticas e mede o quanto do fenômeno estimado difere (desvia) do observado. O intervalo de confiança especifica a extensão em que uma estimativa particular esperada pode ocorrer. Um intervalo de confiança de 95%, o mais comumente utilizado, indica que 95% das vezes o intervalo irá incluir a condição experimental da população. Nestes cálculos devem-se observar o valor de F e o erro padrão, que pode ser calculado assumindo homogeneidade de variância nas diferentes condições experimentais ou empregando estimativas separadas da variação das condições experimentais.

ok

81. [1.000] (IP:281473696669229 | 01:26:46 | 23:32:02 | 05:16 | 21.262) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento vai avaliar o enraizamento de 20 variedades de helicônia, com três repetições. Mesma questão 03. nota também repetida

82. [2.000] (IP:281473696669229 | 01:27:40 | 23:33:00 | 05:20 | 1.491) Quais as principais diferenças entre os diferentes delineamentos experimentais? O delineamento faz parte do planejamento experimental e implica na maneira como os

diferentes tratamentos serão distribuídos nas unidades experimentais e como devem ser analisados os dados obtidos. Os delineamentos mais comumente utilizados são o inteiramente casualizado (DIC), em blocos casualizados (DBC) e o quadrado latino (DQL), cuja diferença básica consiste na necessidade de utilizar ou não e como empregar o princípio do controle local em virtude das condições do ambiente. Em ambientes homogêneos ou com heterogeneidade desconhecida, o mais indicado é o DIC, que tem como fontes de variação apenas os tratamentos (fator controlado) e a variação do acaso (fatores não controlados), não necessitando controle local, apenas repetição e casualização. O DIC é bastante flexível, pois o número repetições pode variar de um tratamento para outro e o número de graus de liberdade do resíduo é o maior possível. Em ambientes heterogêneos, o controle local deve ser considerado, uma vez que este preconiza a divisão de um ambiente heterogêneo em subambientes mais homogêneos, reduzindo assim o efeito da variação do acaso e aumentando a precisão do resultado. Neste caso podemos escolher o DBC, que tem como causas de variação os tratamentos (controlado), os blocos (controlado) e o acaso (não controlado). O DBC apresenta a desvantagem de penalizar os graus de liberdade do resíduo e de necessitar que o número de parcelas por bloco seja igual ao número de tratamentos. Se o material experimental apresentar dupla variação, recomenda-se então a utilização do DQL, que tem como causas de variação os tratamentos (controlado), as linhas (controlado), as colunas (controlado) e o resíduo ou acaso (não controlado). O DQL tem a desvantagem de ser inflexível (o número de tratamentos deve ser igual ao número de repetições) e de penalizar ainda mais os graus de liberdade do resíduo, uma vez que é realizado um duplo controle local (linhas e colunas).

se livrou pela segunda frase

83. [1.000] (IP:281473696669229 | 01:28:20 | 23:35:51 | 07:31 | 7.943) Selecione o delineamento mais adequado e monte o esquema de análise de variância (fontes de variação e seus respectivos graus de liberdade) para o que selecionou. Justifique sua posição. Um experimento foi conduzido em um campo plano com solo e vegetação homogêneos, estudando vinte adubações verdes em milho. O experimento terá um total de 3 repetições. Na verdade a escolha do delineamento faz parte do planejamento experimental, ou seja,

ele deve ser escolhido antes da implantação do experimento com base no levantamento das condições do ambiente. Como neste caso o experimento já FOI conduzido e as condições de relevo, solo e vegetação são consideradas homogêneas, muito provavelmente ele foi conduzido em DIC. Se o experimento ainda FOSSE ser implementado optaria pelo DBC, levando em consideração a dificuldade de garantir a homogeneidade das condições que poderiam influenciar meus resultados (Solo: fertilidade, compactação, capacidade de armazenamento de água; Microbiota:

fitopatógenos e espécies decompositoras que processam o material vegetal de diferentes formas e velocidades; Espécie a ser usada como adubo verde: relação carbono/nitrogênio e forma de incorporação). Assim, apesar de “perder” dois graus de liberdade, teria maior segurança de que o resultado obtido foi realmente devido ao tratamento e não em virtude de variação do acaso. Dessa forma teríamos: Fontes de Variação GL - DIC GL - DBC Tratamentos 20 – 1 = 19 20 – 1 = 19 Blocos *** 3 – 1 = 2 Resíduo 59 – 19 = 40 59 – (19 + 2) = 38 Total (3 x 20) – 1 = 59 (3 x 20) – 1 = 59

gostei da consideração da escrita...