Introdução a Análise Multivariada em Ecologia

Ministério do Meio Ambiente
Instituto de Pesquisas Jardim Botânico do Rio de Janeiro
Escola Nacional de Botânica Tropical
Programa de Pós-graduação Stricto Sensu em Botânica
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Disciplina: Introdução a Análise Multivariada em Ecologia
Código: EB029
Responsável: Dr. Valério Pillar
Carga Horária: 40 horas
Créditos: 2
Oferecida no 2º semestre de 2010
Ementa: Aprender conceitos e métodos de análise de dados, com ênfase em métodos exploratórios
de análise multivariada e probabilísticos usando permutação, compatíveis com a natureza de
fenômenos ecológicos. Destina-se a estudantes de pós-graduação.
Conteúdo Programático:
- Termos e conceitos gerais, tipos de variáveis e escalas de medida.
- Amostragem (objetivos da amostragem, métodos de amostragem, suficiência amostral,
limites de confiança, reamostragem “bootstrap”, precisão de estimativas).
- Medidas de semelhança (espaço geométrico de comparação, transformações de dados,
tipos de medidas, comparação de comunidades).
- Análise de agrupamentos (métodos por ligação simples e completa, e soma de quadrados,
nitidez de grupos via autorreamostragem, suficiência amostral).
- Ordenação (análise de componentes principais, análise de correspondência, análise de
coordenadas principais, significância de eixos de ordenação, suficiência amostral).
- Testes de hipóteses (hipótese de nulidade, procedimentos, erros, testes de aleatorização).
- Comparações probabilísticas entre grupos (univariada, multivariada, análise da variância
multivariada, delineamentos experimentais, testes de aleatorização).
- Comparações probabilísticas entre variáveis (testes de aleatorização, teste de Mantel).
- Modelos de regressão e ordenação canônica.
- Uso do software computa MULTIV
(disponível em http://ecoqua.ecologia.ufrgs.br/Arquivos/Software/ )
Bibliografia básica:
Legendre, P.; Legendre, L. 1998. Numerical Ecology 2nd ed. Elsevier, Amsterdam. 853 p.
Manly B.F.J. 2007. Randomization, bootstrap, and Monte Carlo methods in biology. 3 ed.
Chapman& Hall/ CRC, Boca Raton, Fla.
Podani, J. 2000. Introduction to the Exploration of Multivariate Biological Data. Leiden,
Backuys Publishers. 407 p. ISBN 90-5782-067-6
Bibliografia adicional:
Edgington, E. S. 1987. Randomization Tests. New York, Marcel Dekker. 341 p.
Gomes, F. P. 1990. Curso de Estatística Experimental. Piracicaba, Nobel. 468 p.
Krebs, C. J. 1999. Ecological Methodology 2nd ed. Addison-Welsey Educational Publishers, Menlo
Park, California. 620 p.
Magnusson, W. E. & Mourão, G. 2005. Estatística Sem Matemática. Londrina, Editora Planta. 138
p.
McCune, B.; Grace, J.B.; Urban, D.L. 2002. Analysis of Ecological Communities. MjM Software
Design, Oregon.
Rua Pacheco Leão no. 2040 - Solar da Imperatriz
CEP 22460-030 - Horto – Rio de Janeiro, RJ
Tel: (21) 38756201 - Fax: (21) 38756206 Sítio: www.jbrj.gov.br/enbt
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Orlóci, L. 1993. The complexities and scenarios of ecosystem analysis. In: Rao, C. R. Multivariate
Analysis: Future Directions, p.421-430. Elsevier.
Orlóci, L.; Orlóci, M. 1995. Data Analysis in Ecology and Related Fields. University of Western
Ontario, London, Canada. 279p. Disponível em PDF em ecoqua.ecologia.ufrgs.br. (ou Orlóci, L.;
Kenkel, N. C. 1985. Introduction to Data Analysis; with examples from population and
community ecology. International Co-operative Publishing House, Fairland, Maryland USA.
340p.)
Pielou, E. C. 1984. The Interpretation of Ecological Data; a Primer on Classification and
Ordination. New York, J. Wiley. 263 p.
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Pillar, V. D. 1999. How sharp are classifications? Ecology, v.80, n.8, p.2508-2516.
Pillar, V. D. 1999. The bootstrapped ordination reexamined. Journal of Vegetation Science,
Uppsala, vol. 10, p. 895-902.
Pillar, V. D. 2004. Suficiência amostral. In: Bicudo, C.E.M. & Bicudo, D.C. Amostragem em
Limnologia. p. 24-44. Editora Rima, São Carlos.
Pillar, V. D. 2006. MULTIV; Multivariate Exploratory Analysis, Randomization Testing and
Bootstrap Resampling. User’s Guide v. 2.4. 51 p. (disponível em http://ecoqua.ecologia.ufrgs.br).
Pillar, V. D.; Orlóci, L. 1996. On randomization testing in vegetation science: multifactor
comparisons of relevé groups. Journal of Vegetation Science, Uppsala, v.7, p.585-592.
Searle, S. R. 1982. Matrix Algebra Useful for Statistics. New York, Wiley. 438 p.
Sokal, R.; Rohlf, F. J. 1987. Introduction to Biostatistics 2nd ed. San Francisco, Freeman.
Valentin, J. L. 2000. Ecologia Numérica: Uma Introducão à Análise Multivariada de Dados
Ecológicos. Rio de Janeiro, Interciência. 117 p.
Wildi, O.; Orlóci, L. 1990. Numerical Exploration of Community Patterns. The Hague, SPB
Academic Publishing. 124 p.
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