Plano de Disciplina — Estatística Aplicada à Engenharia Agronômica

Plano completo da disciplina de Estatística Aplicada à Engenharia Agronômica.

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PLANO DE DISCIPLINA

EMENTA: Estatística aplicada à Engenharia Agronômica; introdução ao R para ciências agrárias; testes paramétricos e não-paramétricos; ANOVA e pressupostos; regressão e correlação; análise multivariada; séries temporais ambientais.

OBJETIVO: Capacitar o(a) discente a aplicar métodos estatísticos fundamentais e intermediários na análise de dados agronômicos, utilizando o ambiente R como ferramenta computacional, com ênfase na interpretação de resultados e na tomada de decisão em experimentação agrícola e estudos ambientais.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

Compreender os fundamentos da estatística descritiva e inferencial aplicada às ciências agrárias.

Utilizar o ambiente R para importação, manipulação, visualização e análise de dados agronômicos.

Aplicar testes paramétricos (t-Student, Tukey) e não-paramétricos (Wilcoxon, Kruskal-Wallis, Mann-Whitney) na comparação de tratamentos.

Realizar análises de variância (ANOVA) com verificação de pressupostos e interpretação de resultados.

Construir e interpretar modelos de regressão linear simples e múltipla, e coeficientes de correlação.

Aplicar técnicas de análise multivariada (PCA, análise de agrupamento e discriminante) a dados agrícolas.

Analisar séries temporais de dados climáticos e agronômicos, incluindo decomposição e modelos ARIMA.

HABILIDADES E COMPETÊNCIAS: Ao final da disciplina, o(a) discente deverá estar apto(a) a planejar coletas de dados e delineamentos experimentais com rigor estatístico, executar análises estatísticas no R com autonomia, interpretar saídas de testes e modelos de forma crítica e contextualizada, comunicar resultados estatísticos em relatórios técnicos e artigos científicos, e avaliar a adequação de diferentes métodos estatísticos a problemas agronômicos distintos.

METODOLOGIA: A disciplina será desenvolvida ao longo de 7 encontros, combinando exposição teórica dos fundamentos estatísticos com sessões práticas no ambiente R. Cada encontro contemplará uma parte conceitual (pressupostos, formulação e interpretação) e uma parte aplicada (exercícios com datasets agronômicos reais no R).

Os materiais de apoio (scripts, datasets, tutoriais) serão disponibilizados em formato digital. As atividades práticas incluirão exercícios orientados de análise, interpretação de saídas do R e elaboração de relatórios com resultados estatísticos.

FORMAS DE AVALIAÇÃO: O processo avaliativo contemplará:

Cada avaliação terá valor máximo de 10,0 pontos e a média final será calculada pela média aritmética simples.

PROGRAMA DO COMPONENTE CURRICULAR

O componente curricular será desenvolvido em 7 encontros. O programa articula fundamentos de estatística com aplicações práticas no R, abrangendo desde análises descritivas até séries temporais.

  1. Estatística Aplicada à Engenharia Agronômica (aula 01)

    • Visão geral da disciplina, importância da estatística na agronomia e competências a desenvolver.

    • Estatística descritiva: medidas de posição, dispersão e representação gráfica.

  2. Introdução ao R para Ciências Agrárias (aula 02)

    • Instalação, interface e ambiente de trabalho do R e RStudio.

    • R base, tidyverse; importação de dados; primeiro experimento agrícola no R.

  3. Testes Paramétricos e Não-Paramétricos (aula 03)

    • t-Student para uma e duas amostras; testes pareados; Tukey.

    • Wilcoxon, Kruskal-Wallis e Mann-Whitney: quando e como aplicar.

  4. ANOVA e Pressupostos (aula 04)

    • ANOVA one-way, two-way, fatorial e medidas repetidas.

    • Verificação de pressupostos: normalidade, homocedasticidade, independência.

  5. Regressão e Correlação (aula 05)

    • Regressão linear simples e múltipla; diagnóstico de resíduos.

    • Correlação de Pearson e Spearman; interpretação e limitações.

  6. Análise Multivariada (aula 06)

    • Análise de Componentes Principais (PCA); redução de dimensionalidade.

    • Análise de agrupamento (k-means, hierárquico) e análise discriminante no R.

  7. Séries Temporais Ambientais (aula 07)

    • Decomposição de séries temporais; tendência e sazonalidade.

    • Modelos ARIMA e suavização exponencial para dados climáticos e agronômicos.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

Quadro 1 — Conteúdo programático por aula de Estatística Aplicada à Engenharia Agronômica.

SEMANA AULA ASSUNTOS PREVISTOS
1ª 01 Estatística Aplicada à Engenharia Agronômica: visão geral, importância e competências.
2ª 02 Introdução ao R para Ciências Agrárias: do zero ao primeiro experimento agrícola no R.
3ª 03 Testes paramétricos e não-paramétricos: t-Student, Tukey, Wilcoxon, Kruskal-Wallis e Mann-Whitney.
4ª 04 ANOVA e pressupostos: ANOVA one-way, two-way, fatorial e medidas repetidas no R.
5ª 05 Regressão e correlação: regressão linear simples e múltipla, correlação de Pearson e Spearman.
6ª 06 Análise multivariada: PCA, análise de agrupamento e análise discriminante no R.
7ª 07 Séries temporais ambientais: decomposição, ARIMA e sazonalidade de dados climáticos e agronômicos.

SIGNIFICADO DO COMPONENTE CURRICULAR PARA FORMAÇÃO PROFISSIONAL

O componente curricular Estatística Aplicada à Engenharia Agronômica é essencial para a formação do(a) engenheiro(a) agrônomo(a), pois fornece ferramentas quantitativas indispensáveis ao planejamento experimental, à análise de resultados de campo e à tomada de decisão baseada em evidências. A capacidade de coletar, organizar, analisar e interpretar dados com rigor estatístico é competência transversal exigida em todas as áreas de atuação do profissional de agronomia — da pesquisa agropecuária à consultoria, do licenciamento ambiental à gestão de propriedades rurais.

A utilização do R como ferramenta computacional prepara o(a) discente para atuar com softwares de código aberto, amplamente adotados pela comunidade científica e técnica, promovendo autonomia, reprodutibilidade e alinhamento com as práticas da ciência aberta.

REFERÊNCIAS

Básica

Complementar