Pacotes estatísticos em linguagem R aplicados na pesquisa e ensino na área de ciências agrárias

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dc.contributor.advisorGonçalves, Leandro Simões Azeredo
dc.contributor.authorShimizu, Gabriel Danilo
dc.contributor.bancaBiz, Guilherme
dc.contributor.bancaFonseca, Inês Cristina de Batista
dc.contributor.bancaCunha, Lucas Santana da
dc.contributor.bancaPeternelli, Luiz Alexandre
dc.coverage.extent122 p.
dc.coverage.spatialLondrina - PR
dc.date.accessioned2024-10-15T12:03:16Z
dc.date.available2024-10-15T12:03:16Z
dc.date.issued2024-03-26
dc.description.abstractA análise estatística é uma etapa primordial na pesquisa, pois é a partir dela que se conclui sobre os objetivos de um estudo. Para isso, normalmente os pesquisadores têm utilizado um software estatístico para realizar tais análises e, dentre estes, há de se destacar o software R. O R é uma linguagem de programação que apresenta vantagens frente aos demais programas por ser de código fonte livre e gratuito, além de conter uma grande comunidade que disponibiliza códigos em fóruns e tutoriais em livros ou na internet. As análises no R podem ser acessadas ainda em sua base, com pacotes que são nativos, ou também pacotes que são instalados conforme a necessidade do usuário. Contudo, embora a riqueza de materiais disponíveis, além de muitos pacotes estatísticos, ainda carece de pacotes que apresentam uma estrutura de funções simples, com muitas informações e que explore a questão da representação gráfica de resultados. Isso é particularmente verdadeiro, quando os experimentos são voltados para algumas áreas específicas que apresentam certa particularidade, como a tecnologia de sementes. Por outro lado, há também a demanda da academia pela criação de softwares ou aplicativos que apresentam a mesma ideia dos pacotes R já citados, mas com uma estrutura mais intuitiva e dessa forma, sem a necessidade de escrever códigos. Partindo dessas ideias, o objetivo do trabalho foi desenvolver os pacotes AgroR, AgroReg e seedreg, além de construir os respectivos aplicativos shiny. O AgroR aborda os principais projetos experimentais e oferece diversas funções para análise exploratória de dados, análises inferenciais, representações gráficas e algumas funções auxiliares, bem como um vasto conjunto de dados. O AgroReg apresenta diversas funções e modelos de regressão, como por exemplo, polinomial, não paramétrico (loess), segmentado, logístico, exponencial e logarítmico, entre outros. As funções fornecem o coeficiente de determinação (R2), coeficientes do modelo e os respectivos p-valores do teste t, raiz do erro quadrático médio (RMSE), critério de informação de Akaike (AIC), critério de informação bayesiano (BIC), máximo e mínimo valores preditos e o gráfico de regressão. Além disso, outras medidas de qualidade do modelo e análise gráfica de resíduos também estão incluídas. Por sua vez, o seedreg aborda cálculos tradicionalmente usados na área de tecnologia de sementes e outras abordagens potenciais, bem como testes estatísticos com aplicações na área. O pacote apresenta 18 funções, realizando o cálculo de IVG ou IVE tradicionais ou baseados em regressão logística, tempo médio de germinação ou emergência tradicionais e baseados em T50 (TME ou TMG) e velocidade de emergência ou germinação (v). Todos os pacotes desenvolvidos podem ser instalados através do repositório CRAN, enquanto os aplicativos shiny podem ser acessados no website https://fisher.uel.br. Espera-se que os pacotes e aplicativos facilitem a análise estatística de experimentos e atenda a demanda pela comunidade científica
dc.description.abstractother1Statistical analysis is a fundamental step in research, as it is from this analysis that conclusions are drawn regarding the objectives of a study. For this purpose, researchers typically use statistical software to perform such analyses, among which R software stands out. R is a programming language that offers advantages over other programs due to being open source and free, in addition to having a large community that shares codes in forums and tutorials in books or online. Analyses in R can be accessed in its base, with native packages, or with packages that are installed according to the user's needs. However, despite the wealth of materials available and many statistical packages, there is still a lack of packages that present a simple function structure, with lots of information and that explore the issue of graphical representation of results. This is particularly true when experiments are focused on certain specific areas that present certain particularities, such as seed technology. On the other hand, there is also a demand from academia for the creation of software or applications that present the same idea as the mentioned R packages, but with a more intuitive structure and thus, without the need for writing codes. Based on these ideas, the aim of the work was to develop the AgroR, AgroReg, and seedreg packages, as well as to build the respective shiny applications. AgroR addresses the main experimental designs and offers various functions for exploratory data analysis, inferential analyses, graphical representations, and some auxiliary functions, as well as a vast dataset. AgroReg features various functions and regression models, such as polynomial, non-parametric (loess), segmented, logistic, exponential, and logarithmic, among others. The functions provide the coefficient of determination (R2), model coefficients and their respective t-test p-values, root mean squared error (RMSE), Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC), maximum and minimum predicted values, and the regression graph. Additionally, other model quality measures and graphical analysis of residuals are also included. In turn, seedreg addresses calculations traditionally used in the field of seed technology and other potential approaches, as well as statistical tests with applications in the area. The package features 18 functions, performing the calculation of traditional GGI or GGE based on logistic regression, traditional average germination or emergence time and based on T50 (TME or TMG), and emergence or germination speed (v). All developed packages can be installed through the CRAN repository, while the shiny applications can be accessed on the website https://fisher.uel.br. It is hoped that the packages and applications will facilitate the statistical analysis of experiments and meet the demand by the scientific community
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/18035
dc.languagepor
dc.language.isopor
dc.relation.departamentCCA - Departamento de Agronomia
dc.relation.institutionnameUniversidade Estadual de Londrina - UEL
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Agronomia
dc.subjectEstatística experimental
dc.subjectAgroR
dc.subjectAgroReg
dc.subjectSeedreg
dc.subjectAgronomia
dc.subject.capesCiências Agrárias - Agronomia
dc.subject.cnpqCiências Agrárias - Agronomia
dc.subject.keywordsExperimental statistics
dc.subject.keywordsAgroR
dc.subject.keywordsAgroReg
dc.subject.keywordsSeedreg
dc.titlePacotes estatísticos em linguagem R aplicados na pesquisa e ensino na área de ciências agrárias
dc.title.alternativeStatistical packages in R language applied in research and teaching in the field of agricultural sciences
dc.typeTesept_BR
dcterms.educationLevelDoutoradopt_BR
dcterms.provenanceCentro de Ciências Agráriaspt_BR

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