===> Gerenciarmos datas de seminários:
- 30/10: Inteligências Múltiplas (seminário) - O que fazer?
Cronograma:
09/10:
16/10: Prova / Postergada para 27/11
23/10: Brainstorming / 6 Sigma (OK)
30/10: Inteligências Múltiplas (seminário)
06/11 Aplicação das 7 Ferramentas da Qualidade / Equilíbrio pessoal para o sucesso profissional/ 5S aplicados na ESALQ
13/11 SQL- Banco de dados relacional/ Terceirização e empreendedorismo/Mind Map
20/11 Certificação Ambiental / Gestão Humana/ Mercado do esporte eletronico
27/11 Prova
????? Assunto: Equilíbrio pessoal para sucesso profissional.
Nomes: Marina Marangon Moreira, Mariana Rodrigues e Laura Dias.
Data: 16/10 - Ja foi
?????? Assunto: Certificação Ambiental
Nomes: Nathalia Brancalleão e Manuel Fuentes
Data: 16/ 10
--> Peso de:
o Prova (30%)
o Seminário:50%
o Exercícios e Participação:20%
OK?
===> Pesquisas com ferramentas Google
===> Divulgação científica, Blog: Ciência Informativa
www.ciencia-informativa.blogspot.com.br
===> Dinamica:
Replay de ANOVA para depois
aplicar MANOVA no mesmo conjunto
de dados
- Repetir rapidamente Cluster Analysis:
Estatística Mutivariada
- Programa SAS para Cluster Analysis (em fonte azul)
data imc_dat;
input cat $ imc corr kcal;
cards;
AT 20.475 54.35 3100
PR 25.175 2.55 2662.5
SE 25.575 2.925 2700
SEM 23.05 16.6 2950
;
proc cluster data=imc_dat outtree=tree method=average;
var imc corr kcal;
id cat;
run;
PROC TREE DATA=TREE;
RUN;
input cat $ imc corr kcal;
cards;
AT 20.475 54.35 3100
PR 25.175 2.55 2662.5
SE 25.575 2.925 2700
SEM 23.05 16.6 2950
;
proc cluster data=imc_dat outtree=tree method=average;
var imc corr kcal;
id cat;
run;
PROC TREE DATA=TREE;
RUN;
- Download arquivo em Excel:
- Programa SAS de ANOVA:
data Q_Vida;
data Q_Vida;
input Cat $ IMC Corri_s Kcal_d;
cards;
AT 20.2 60.7 3200
AT 21.3 54.8 3100
AT 19.3 49.6 2800
AT 21.1 52.3 3300
SEM 22.4 14.9 2600
SEM 21.9 17.8 2700
SEM 23.8 18.6 3200
SEM 24.1 15.1 3300
SE 27.3 2.5 2700
SE 23.4 4.3 2300
SE 25.2 2.3 2600
SE 26.4 2.6 3200
PR 26.2 4.1 2600
PR 24.2 2.1 2700
PR 25.4 1.9 2650
PR 24.9 2.1 2700
;
proc print;
run;
proc anova;
class Cat;
model IMC Corri_s Kcal_d = Cat;
means Cat / Tukey lines;
run;
Resultados do Programa SAS de ANOVA:
The ANOVA Procedure
Dependent Variable: IMC
Source
|
DF
|
Sum of Squares
|
Mean Square
|
F Value
|
Pr > F
|
Model
|
3
|
65.78187500
|
21.92729167
|
15.86
|
0.0002
|
Error
|
12
|
16.59250000
|
1.38270833
| ||
Corrected Total
|
15
|
82.37437500
|
R-Square
|
Coeff Var
|
Root MSE
|
IMC Mean
|
0.798572
|
4.989175
|
1.175886
|
23.56875
|
Source
|
DF
|
Anova SS
|
Mean Square
|
F Value
|
Pr > F
|
Cat
|
3
|
65.78187500
|
21.92729167
|
15.86
|
0.0002
|
The SAS System
|
The ANOVA Procedure
Tukey's Studentized Range (HSD) Test for IMC
Note:
|
This test controls the Type I experimentwise error rate, but it generally has a higher Type II error rate than REGWQ.
|
Alpha
|
0.05
|
Error Degrees of Freedom
|
12
|
Error Mean Square
|
1.382708
|
Critical Value of Studentized Range
|
4.19851
|
Minimum Significant Difference
|
2.4685
|
Means with the same letter
are not significantly different. | ||||
Tukey Grouping
|
Mean
|
N
|
Cat
| |
A
|
25.5750
|
4
|
SE
| |
A
| ||||
B
|
A
|
25.1750
|
4
|
PR
|
B
| ||||
B
|
23.0500
|
4
|
SEM
| |
C
|
20.4750
|
4
|
AT
| |
Fim de Dinâmica do Programa SAS para ANOVA !!!
============= ========= ============
============= ========= ============
============= ========= ============
============= ========= ============
Inicio de Programa SAS para MANOVA
data imc_dat;
input cat $ imc corr kcal;
cards;
AT 20.2 60.7 3200
AT 21.3 54.8 3100
AT 19.3 49.6 2800
AT 21.1 52.3 3300
SEM 22.4 14.9 2600
SEM 21.9 17.8 2700
SEM 23.8 18.6 3200
SEM 24.1 15.1 3300
SE 27.3 2.5 2700
SE 23.4 4.3 2300
SE 25.2 2.3 2600
SE 26.4 2.6 3200
PR 26.2 4.1 2600
PR 24.2 2.1 2700
PR 25.4 1.9 2650
;
proc print;
run;
proc glm;
class cat;
model imc corr kcal = cat;
contrast " Atl e Semiat Vs Seden e Prof" cat 1 1 -1 -1;
manova h=_all_ / printe printh;
run;
/* Se tirar o comando manova faz os contrastes univariados
contrast " Se Vs Prof " cat 0 0 1 -1;
*/
data imc_dat;
input cat $ imc corr kcal;
cards;
AT 20.2 60.7 3200
AT 21.3 54.8 3100
AT 19.3 49.6 2800
AT 21.1 52.3 3300
SEM 22.4 14.9 2600
SEM 21.9 17.8 2700
SEM 23.8 18.6 3200
SEM 24.1 15.1 3300
SE 27.3 2.5 2700
SE 23.4 4.3 2300
SE 25.2 2.3 2600
SE 26.4 2.6 3200
PR 26.2 4.1 2600
PR 24.2 2.1 2700
PR 25.4 1.9 2650
;
proc print;
run;
proc glm;
class cat;
model imc corr kcal = cat;
contrast " Atl e Semiat Vs Seden e Prof" cat 1 1 -1 -1;
manova h=_all_ / printe printh;
run;
/* Se tirar o comando manova faz os contrastes univariados
contrast " Se Vs Prof " cat 0 0 1 -1;
*/
===> Colcar o assunto NPS
===> Dinamica Uniformidade=Controle de Processos ≠ Capacidade de Processos
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