Líder: Prof a . Dr a . Simone Daniela Sartorio - [email protected]
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O GPEACA foi criado recentemente, maio de 2013, tendo por objetivos difundir ideias novas dentro das áreas de Modelos de Regressão e Estatística Multivariada, criando grupos de discussão de forma que os membros possam publicar trabalhos científicos conjuntamente, discutir sobre técnicas já existentes e também propor melhorias, utilizando de preferência softwares livres, como o R. Líder: Prof a . Dr a . Simone Daniela Sartorio - [email protected] 2 o Líder: Prof. Dr. Afrânio Márcio Corrêa Vieira - [email protected] Centro de Ciências Agrárias – CCA Grupo de Pesquisa em Estatística Aplicada à Ciências Agrárias – GPEACA Branco 100μm AISI 1040 steel BRANCO 100μm a ) b ) n. Nome Categoria Instituição Unidade/Departamento 1 Adriana Estela Sanjuan Montebello Docente UFSCar CCA/DTAiSER 2 Afrânio Márcio Corrêa Vieira (2. o Líder) Docente UnB IE/EST 3 César Gonçalves de Lima Docente USP FZEA/DCB 4 Elton Gean Araújo Docente UFMS - 5 Marta Cristina Marjotta- Maistro Docente UFSCar CCA/DTAiSER 6 Priscila Neves Farias Docente UFU FAMAT 7 Renata Alcarde Docente USP ESALQ/LCE 8 Simone Daniela Sartorio (Líder) Docente UFSCar CCA/DTAiSER 9 Taciana Villela Savian Docente USP ESALQ/LCE osso grupo é composto atualmente pelos seguintes membros: Nossas linhas de pesquisas são: Modelos de regressão Estatística experimental Econometria Análise multivariada Alguns projetos estão sendo discutidos e elaborados para atender os objetivos do grupo. Atualmente, a análise de regressão é uma das mais importantes técnicas estatísticas, sendo utilizada em aplicações de diversas áreas como Engenharia, Medicina, Economia, Agronomia, etc. Já as técnicas de análise multivariadas têm sido regularmente aplicadas em várias investigações científicas nas mais diversas áreas de pesquisa, com maior ou menor frequência. Muitos processos de experimentação são multivariados, pois envolvem a avaliação de diversas características, ou variáveis respostas, em todas as unidades experimentais. A disseminação do uso das técnicas multivariadas pode melhorar a qualidade das pesquisas, proporcionar uma economia relativa de tempo e de custo, e facilitar a interpretação das estruturas dos dados, diminuindo a perda de informação. Contudo, uma das principais barreiras para a utilização dessas técnicas é o seu desconhecimento pelos pesquisadores interessados na pesquisa quantitativa. Outra dificuldade é que a grande maioria de softwares que permitem esse tipo de não são de domínio público. A existência apenas de cursos de Ciências Agrárias no Centro de Ciências Agrárias (CCA) da UFSCar, bem como da falta de um departamento de Estatística neste Campus, impulsiona e contribui para que parcerias neste sentido sejam feitas, dentro da instituição e entre instituições em que seus profissionais trabalhem com os temas propostos pelo grupo. Desta forma, trocas de experiências e informações poderão ser realizadas, gerando trabalhos de qualidade científica. Alunos de graduação e pós-graduação futuramente serão incluídos nesse grupo. Nossos encontros com os membros externos serão realizados por meio de videoconferencia e, quando for necessário, por meio de encontros presenciais.
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Grupo de Pesquisa em Estatística Aplicada à Ciências Agrárias – GPEACA. Líder: Prof a . Dr a . Simone Daniela Sartorio - [email protected] 2 o Líder: Prof. Dr. Afrânio Márcio Corrêa Vieira - [email protected] Centro de Ciências Agrárias – CCA. - PowerPoint PPT Presentation
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O GPEACA foi criado recentemente, maio de 2013, tendo
por objetivos difundir ideias novas dentro das áreas de
Modelos de Regressão e Estatística Multivariada, criando
grupos de discussão de forma que os membros possam
publicar trabalhos científicos conjuntamente, discutir sobre
técnicas já existentes e também propor melhorias,
utilizando de preferência softwares livres, como o R.
Líder: Profa. Dra. Simone Daniela Sartorio - [email protected] 2oLíder: Prof. Dr. Afrânio Márcio Corrêa Vieira - [email protected]
Centro de Ciências Agrárias – CCA
Grupo de Pesquisa em Estatística Aplicada à Ciências Agrárias – GPEACA
Branco
100μm
AISI 1040 steelBRANCO
100μm
a)
b)
n. Nome Categoria Instituição Unidade/Departamento1 Adriana Estela Sanjuan Montebello Docente UFSCar CCA/DTAiSER2 Afrânio Márcio Corrêa Vieira (2.o Líder) Docente UnB IE/EST3 César Gonçalves de Lima Docente USP FZEA/DCB4 Elton Gean Araújo Docente UFMS -5 Marta Cristina Marjotta-Maistro Docente UFSCar CCA/DTAiSER6 Priscila Neves Farias Docente UFU FAMAT7 Renata Alcarde Docente USP ESALQ/LCE8 Simone Daniela Sartorio (Líder) Docente UFSCar CCA/DTAiSER9 Taciana Villela Savian Docente USP ESALQ/LCE
Nosso grupo é composto atualmente pelos seguintes membros:
Nossas linhas de pesquisas são:
Modelos de regressão
Estatística experimental
Econometria
Análise multivariada
Alguns projetos estão sendo discutidos e
elaborados para atender os objetivos do grupo.
Atualmente, a análise de regressão é uma das mais
importantes técnicas estatísticas, sendo utilizada em
aplicações de diversas áreas como Engenharia, Medicina,
Economia, Agronomia, etc. Já as técnicas de análise
multivariadas têm sido regularmente aplicadas em várias
investigações científicas nas mais diversas áreas de
pesquisa, com maior ou menor frequência. Muitos
processos de experimentação são multivariados, pois
envolvem a avaliação de diversas características, ou
variáveis respostas, em todas as unidades experimentais.
A disseminação do uso das técnicas multivariadas pode
melhorar a qualidade das pesquisas, proporcionar uma
economia relativa de tempo e de custo, e facilitar a
interpretação das estruturas dos dados, diminuindo a
perda de informação. Contudo, uma das principais
barreiras para a utilização dessas técnicas é o seu
desconhecimento pelos pesquisadores interessados na
pesquisa quantitativa. Outra dificuldade é que a grande
maioria de softwares que permitem esse tipo de não são
de domínio público.
A existência apenas de cursos de Ciências Agrárias
no Centro de Ciências Agrárias (CCA) da UFSCar, bem
como da falta de um departamento de Estatística
neste Campus, impulsiona e contribui para que
parcerias neste sentido sejam feitas, dentro da
instituição e entre instituições em que seus
profissionais trabalhem com os temas propostos pelo
grupo. Desta forma, trocas de experiências e
informações poderão ser realizadas, gerando
trabalhos de qualidade científica.
Alunos de graduação e pós-graduação futuramente
serão incluídos nesse grupo.
Nossos encontros com os membros externos serão
realizados por meio de videoconferencia e, quando
for necessário, por meio de encontros presenciais.
