Introdução a Análise Multivariada em Ecologia
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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 Pág. 1 de 2 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 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 Pág. 2 de 2 Orlóci, L. 1978. Multivariate Analysis in Vegetation Research 2nd ed. Junk, The Hague. 451 p. 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. 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