Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro Seropédica, 16 de Agosto de 2025

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: MÓDULO
Unidade Responsável: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM BIOLOGIA ANIMAL/ICBS (12.28.01.00.00.00.42)
Código: PGBA0026
Nome: TRATAMENTOS ESTATÍSTICOS UNI E MULTIVARIADOS EM ECOLOGIA
Carga Horária Teórica: 30 h.
Carga Horária Prática: 30 h.
Carga Horária de Ead: 0 h.
Carga Horária Total: 60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Sim
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Sim
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Permite Múltiplas Aprovações: Não
Quantidade de Avaliações: 1
Ementa/Descrição: Entender e aplicar procedimentos básicos de análises uni e multivariada sobre dados ecológocos visando o teste hipóteses e/ou descrição de padrões.
Referências: BIBLIOGRAFIA: Anderson, M. J., 2006. Distance-based tests for homogeneity of multivariate dispersions. Biometrics 62: 245–253. Anderson, M.J, 2008. A new method for non-parametric multivariate analysis of variance. Austral Ecology 26: 32–46. Anderson MJ, Crist TO, Chase JM, Vellend M and others. 2011.Navigating the multiple meanings of β diversity:a roadmap for the practicing ecologist. Ecol Lett 14: 19−28 Bolker B, R Core Team (2019) bbmle:tools for general maximum likelihood estimation. R package version 1.0.22. https: //CRAN.R-project.org/package=bbmle Bolker BM, Brooks ME, Clark CJ, Geange SW, Poulsen JR, Stevens MHH, White JSS (2009) Generalized linear mixed models: a practical guide for ecology and evolution. Trends Ecol Evol 24: 127−135 Burnham KP, Anderson DR (2002) Model selection and multimodel inference: a practical information-theoretic approach. Springer-Verlag, New York, NYATFIELD, C. & COLLINS, A. J. 1980. Introduction to multivariate analysis. Chapman & Hall, London. Digby, P. G. N. & Kempton, R. A. 1987. Multivariate analysis of ecological communities. Population and community biology series. Chapman & Hall. London, 206 p. Dufrene, M. & P. Legendre, 1997. Species assemblages and indicator species: the need for a flexible assymetrical approach. Ecological Monographs 67: 345–366 Everitt, B. 1974. Cluster analysis. Willey, New York. Gauch, H. G. 1982. Multivariate analysis in community ecology. Cambridge Univ. Press, Cambridge, U.K. 298 pp. Green, R. H. 1979. Sampling design and statistical methods for environmental biologists. Willey-Interscience, London. 257 pp. Hurlbert, S.H. 1984 Pseudoreplication and the design of ecological field experiments. Ecol. Monogr., 54(2):187-211 Krebs,C.J.1989.Ecological Methodology.Harper & Row,Publs.New York.654pp. Legendre P, Gallagher ED (2001) Ecologically meaningful transformations for ordination of species data. Oecologia 129: 271−280 Legendre P, Legendre L (2012) Numerical ecology. Elsevier, Amsterdam Ludwig , J. A. & Reynolds, J. F. 1988. Statistical ecology - a primner on methodos and computing. John Willey & Sons, New York. 337 pp. Magurran, A. 1988 Ecological diversity and its measurement. London, Croom Helm. Oksanen J, Blanchet FG, Friendly M, Kindt R and others (2019) vegan: community ecology package. R package version 2.5-5. https: //CRAN.R-project.org/ package= vegan Peres-Neto, P. R., Valentin, J. L. & Fernandez, F. 1995. Tópicos em tratamento de dados biológicos. Oecologia brasiliensis, Vol. II. PPE, UFRJ. Rio de Janeiro, 161 p. R Core Team (2019) R: a language and environment for statistical computing (version 3.6.2). R Foundation for Statistical Computing, Vienna Sneath, P.H.A.; Sokal, K.R. 1973 Numerical taxonomy - The principles and practice of numerical classification., . W. H. Freeman, San Francisco. 573p Sokal, R. R. & Rohlf, F. J. 1981. Biometry. 2nd. ed. Freeman, San Francisco, CA. Ter Braak, C. J. F. & Verdondchot, P.F.M. 1995. Canonical correspondence analysis and related multivariate methods in aquatic ecology. Aquatic Sciences 57, 255-289. Underwood, A.J. 1981 Techniques of analysis of variance in experimental marine biology and ecology. Oceanogr. Mar. Biol. Annu. Rev., 19():513-605 Vieira, S. 1980. Introdução à Estatística. 3ª. Ed. Ed. Campus, Rio de Janeiro, 196 p. Valentin, J. L. 2000. Ecologia numérica – Uma introdução à análise multivariada de dados ecológicos. Ed. Interciência. Rio de Janeiro, 117 p. Zar,J.H.1984.Biostatistical analysis.2nd.Ed.Prentice-HallInter.Inc. London 718 pp. Zuur AF, Ieno EN, Elphick CS (2010) A protocol for data exploration to avoid common statistical problems. Methods Ecol Evol 1: 3−14

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