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kit Aprendendo Estatística

Editora UFV
0E60702
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Produtos no Kit
Estatística Matemática, Biométrica e Computacional
de R$ 100,00 por R$ 80,00 no kit
Quantidade: 1,0
Estatística Experimental Aplicada às Ciências Agrárias
de R$ 138,00 por R$ 110,40 no kit
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Amex
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Elo
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Aura
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Jcb
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Diners
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Discover
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Descrição das Obras:

Este kit é para os interessados no estudo da Estatística, o livro Estatística matemática, biométrica e computacional é um guia básico que irá lhe orientar no estudo inicial da estatística, o livro Estatística Experimental Aplicada a Ciências Agrárias é um bônus que apresenta a estatística em aplicação prática num campo mais específico, más que pode ser aplicada em diversas outras áreas, ambos os livros são fruto dos renomados professores da Universidade Federal de Viçosa.

Sumário
Introdução
[1]
1. Matemática [7]
1.1 Disciplinas da Matemática e Estatística [8]
1.2 Cálculo: Limites, Derivadas, Diferenciais e Integrais, Diferenciais Matriciais [10]
1.3 Álgebra: Linear e de Matrizes, Sistemas de Equações Lineares, Inversas Generalizadas [32]
2. Estatística [56]
2.1 Probabilidade: Cálculo e Distribuições [57]
2.2 Estatística Matemática ou Inferência Estatística: Esperança Matemática, Estimação, Testes de Hipótese [71]
2.3 Processos Estocásticos e Independência [121]
3. Modelos Lineares [130]
3.1 Matemática de Espaços Vetoriais: Modelos de Médias e de Efeitos [131]
3.2 Funções Estimáveis, Contrastes e Regiões de Confiança [146]
3.3 Vetor Multivariado: Inferência sobre Médias e Matrizes de Covariância [150]
3.4 Modelos Lineares Mistos [159]
3.5 Componentes de Variância [191]
4. Modelos Computacionais BLUP [206]
4.1 Modelo Animal ou Individual [208]
4.2 Modelo de Genitores [215]
4.3 Modelo Animal Reduzido [217]
4.4 Modelo Animal com Efeito de Grupo Genético [221]
5. Modelos Univariados Multi-Efeitos [226]
5.1 Modelo de Repetibilidade [227]
5.2 Modelo com Efeito de Ambiente Comum [230]
5.3 Modelo para Caracteres com Efeito Materno [233]
5.4 Modelo com Efeitos de Dominância [235]
5.5 Modelo com Efeitos de Heterose [239]
5.6 Modelo com Efeitos Epistáticos [240] 5.7 Modelo com Estruturação em Populações, Endogamia e Desequilíbrio em Fase Gamética (Espécies Autógamas e Alógamas) [243]
5.8 Definição de Efeitos como Fixos ou Aleatórios [253]
6. Modelos Multivariados [257]
6.1 Técnicas de Análise Multivariada [258]
6.2 Modelos BLUP Multivariados [260]
6.3 Modelo Multivariado para caracteres com Efeito Materno [267]
6.4 Transformação Canônica e Cholesky [268]
6.5 Índices de Seleção [270]
6.6 Distâncias Estatísticas e Análise de Agrupamento [287]
6.7 Análise de Componentes Principais sob Modelos Mistos [290]
6.8 Análise de Fatores sob Modelos Mistos [295]
6.9 Equações Estruturais ou Análise de Trilha sob Modelos Mistos [307]
Estatística Matemática, Biométrica e Computacional
Marcos Deon Vilela de Resende; Fabyano Fonseca e Silva; Camila Ferreira Azevedo
7. Análise Estatística de Dados Longitudinais [312]
7.1 Métodos de Análise de Dados Longitudinais ou Medidas Repetidas [313]
7.2 Modelo de Repetibilidade [316]
7.3 Modelo de Simetria Composta [318]
7.4 Modelo Multivariado [318]
7.5 Modelo de Regressão Aleatória via Polinômios Ortogonais de Legendre [319]
7.6 Modelos Processo Caráter e Autoregressivos [320]
7.7 Modelo de Regressão Aleatória via Splines [321]
7.8 Modelos Ante-Dependência Estruturado (SAD) [322]
7.9 Modelo Toeplitz ou de Correlação Bandada [323]
7.10 Comparação entre Estruturas de Covariância [323]
7.11 Ajuste de Modelos Curvilíneos [327]
7.11.1 Modelo de Regressão Aleatória via Polinômio de Legendre [328]
7.11.2 Modelo de Regressão Aleatória via Polinômio de Legendre na Detecção de QTL [346]
7.11.3 Modelo de Regressão Aleatória via Spline B Cúbica [348]
7.11.4 Modelo de Regressão Aleatória via Processo Autoregressivo [361]
8. Análise Estatística da Interação Genótipos x Ambientes e Normas de Reação [369]
8.1 BLUP Univariado com Interação Genótipos x Ambientes [371]
8.2 Modelo Multivariado com Interação Genótipos x Ambientes [371]
8.3 Modelos Fator Analíticos Mistos [373]
8.4 Modelos BLUP de Normas de Reação (MNR) [385]
8.5 Modelos Hierárquicos Bayesianos de Normas de Reação (MHBNR) [386]
9 REML e Componentes de Variância [395]
9.1 Verossimilhança [396]
9.2 Máximo e curvatura da verossimilhança [404]
9.3 Derivação do Método Máxima Verossimilhança Residual (REML) [407]
9.4 Verossimilhança perfilada modificada e REML [412]
9.5 Escolha e comparação entre modelos de análise [414]
9.6 Teste de efeitos fixos e aleatórios em Modelos Mistos [418]
9.7 Métodos matemáticos numéricos para modelagem e inferência verossimilhança [422]
9.7.1 Método de Newton-Raphson (NR) [424]
9.7.2 Método de Escores de Fisher (FS) [425]
9.7.3 Método Esperança - Maximização (EM) [426]
9.7.4 Método Livre de Derivadas (DF) [430]
9.7.5 Método de Informação Média (AI) [433]
9.7.6 Método Esperança - Maximização com Parâmetros Estendidos (PX-EM) [436]
9.7.7 Métodos de Cadeias de Markov e Monte Carlo (MCMC) [438]
9.7.8 Método Esperança - Maximização Estocástico (SAEM) [439]
9.8 Aspectos computacionais para obtenção do REML [439]
9.9 Modelos lineares mistos generalizados: REML para variáveis não normais [445]
10. Inferência Bayesiana [449]
10.1 Estimação e Predição Bayesiana [450]
10.2 Estimação Bayesiana de Valores Genéticos [451]
10.3 Estimação Bayesiana de Componentes de Variância [464]
10.4 Implementação Prática da Análise Bayesiana [472]
10.5 Estimação Bayesiana via Modelos Lineares Robustos [487]
10.6 Procedimento Estatístico para Teste de Identidade de Duas Metodologias [488]
10.7 Acurácia Seletiva via Inferência Bayesiana [491]
10.8 Intervalo de Credibilidade Bayesiano [493]
10.9 Testes de Hipótese Bayesiano [495]
10.10 Redes Neurais Bayesianas [499]
Estatística Matemática, Biométrica e Computacional
Marcos Deon Vilela de Resende; Fabyano Fonseca e Silva; Camila Ferreira Azevedo
11. Estatística Espacial, Séries Temporais e Competição (Interação Social) [504]
11.1 Análise Estatística Espacial [505]
11.1.1 Análise Exploratória de Dados e de Resíduos [505]
11.1.2 Estatística Descritiva Espacial e Variograma [513]
11.2 Métodos Geoestatísticos [521]
11.2.1 Origem e Fundamentos da Geoestatística [521]
11.2.2. Semivariância e Autocovariância Espacial [524]
11.2.3 Semivariograma e Correlograma [526]
11.2.4 Métodos de Análise Espacial de Experimentos [527]
11.3 Métodos de Análise de Séries Temporais [529]
11.3.1 Análise de Séries Temporais [529]
11.3.2 Modelos ARIMA na Análise Espacial de Experimentos [533]
11.3.3 Modelos Lineares Mistos Espaciais com Estrutura Autoregressiva de Erros [539]
11.3.4 Estrutur

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