SIG

25/02/2026

• 09:00 - 11:00 / Delineamentos Robustos e Análise da Perda Econômica em Experimentos Industriais com Aplicações nas Engenharias (continuação)* (70 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista: MARCELO ANGELO CIRILLO -

  Carga Horária: 4

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 70

  Vagas Disponíveis: 10

  Resumo: O objetivo do minicurso consiste em apresentar a classe de delineamentos Taguchi com aplicações no R em situações experimentais direcionados a problemas de engenharia com aplicações na indústria. Neste contexto, a proposta do minicurso envolve estudos de casos em situações reais, introduzindo conceitos que permitirão ao aluno ampliar técnicas de planejamento em um ambiente industrial, com estudo de fatores que supostamente poderão contribuir para análise de um controle de qualidade, que seja previsível a deterioração ou previsão de duração de um determinado produto, com vistas a análise econômica em relação à custo e benefício para a produção e/ou reparo em um determinado produto. A temática do minicurso, envolve aplicações nas áreas das engenharias civil, mecânica e de materiais.

• 13:00 - 15:00 / Delineamentos Robustos e Análise da Perda Econômica em Experimentos Industriais com Aplicações nas Engenharias* (70 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista: MARCELO ANGELO CIRILLO -

  Carga Horária: 4

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 70

  Vagas Disponíveis: 10

  Resumo: O objetivo do minicurso consiste em apresentar a classe de delineamentos Taguchi com aplicações no R em situações experimentais direcionados a problemas de engenharia com aplicações na indústria. Neste contexto, a proposta do minicurso envolve estudos de casos em situações reais, introduzindo conceitos que permitirão ao aluno ampliar técnicas de planejamento em um ambiente industrial, com estudo de fatores que supostamente poderão contribuir para análise de um controle de qualidade, que seja previsível a deterioração ou previsão de duração de um determinado produto, com vistas a análise econômica em relação à custo e benefício para a produção e/ou reparo em um determinado produto. A temática do minicurso, envolve aplicações nas áreas das engenharias civil, mecânica e de materiais.

• 15:00 - 17:00 / Uma só Ferramenta, um Universo de Análises: o Poder das Wavelets* (79 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista 1: LUCIENE RESENDE GONÇALVES -

  Prelecionista 2: LUCAS PEREIRA BARBOSA -

  Carga Horária: 2

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 79

  Vagas Disponíveis: 1

  Resumo: Variações locais e estruturas ocultas em diferentes escalas frequentemente não são capturadas por métodos tradicionais de análise. As wavelets, por meio da decomposição multiescala, oferecem simultaneamente resolução em tempo e frequência, o que permite distinguir sazonalidades, identificar quebras estruturais, analisar clusters de volatilidade, caracterizar propriedades locais e globais de processos em diferentes horizontes temporais, entre diversas outras aplicações. Trata-se de uma metodologia que, aplicada às mais variadas áreas do conhecimento, possibilita a análise de dinâmicas não estacionárias tornando-se particularmente adequada para a investigação de relações de escala em mercados financeiros, ciclos econômicos e fenômenos naturais complexos. Esta apresentação tem como objetivo expor os fundamentos teóricos das wavelets e demonstrar sua aplicação prática em dados financeiros, com ênfase na interpretação dos resultados nos domínios do tempo e da frequência.

26/02/2026

• 09:00 - 11:00 / Introdução à Modelagem de Equações Estruturais: da Teoria à Prática (continuação)* (75 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista: MARIANA RESENDE -

  Carga Horária: 4

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 75

  Vagas Disponíveis: 5

  Resumo: A Modelagem de Equações Estruturais (Structural Equation Modeling – SEM) é uma abordagem estatística multivariada para analisar relações complexas entre variáveis observadas e latentes, amplamente aplicada em áreas como ciências sociais, saúde, administração, educação e agrárias. Este minicurso apresenta, de forma introdutória e prática, os principais fundamentos teóricos e metodológicos da SEM, abordando a especificação, estimação e avaliação de modelos de mensuração e estruturais. Serão discutidos conceitos essenciais, critérios de confiabilidade e validade, além da interpretação dos índices de ajuste, com aplicação ilustrativa no software SmartPLS.

• 13:00 - 15:00 / Revisão de Cálculo para Estatística (continuação)* (79 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista: RAFAEL GENARO -

  Carga Horária: 4

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 79

  Vagas Disponíveis: 1

  Resumo: Devido ao perfil diversificado dos estudantes que estão adentrando no programa de mestrado e doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária, é observável que muitos deles provêm de áreas distintas, tais como Agronomia e Biologia, nas quais a matemática não é abordada de forma intensiva ao longo do curso. Adicionalmente, alguns participantes ingressam no programa após alguns anos afastados da vida acadêmica. Mesmo aqueles que possuem formação em Matemática e/ou Estatística podem apresentar dificuldades devido à falta de prática, resultando no esquecimento de conceitos essenciais. O propósito fundamental deste curso é proporcionar uma breve revisão dos conceitos matemáticos indispensáveis, via resolução direta de exemplos, visando capacitar os ingressantes do programa a prosseguirem com sucesso em seus estudos.

• 15:00 - 17:00 / Aprendizado Estatístico e Inteligência Artificial para Predição e Associação Genômica* (84 inscritos / 120 vagas)

  Tipo: Palestra online

  Prelecionista: Camila Ferreira Azevedo -

  Carga Horária: 2

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 120

  Participantes Inscritos: 84

  Vagas Disponíveis: 36

  Resumo: O objetivo da palestra é apresentar como métodos de Aprendizado Estatístico e Inteligência Artificial podem impulsionar a Predição e a Associação Genômica em programas de melhoramento. Serão discutidas abordagens clássicas e algoritmos avançados, incluindo modelos lineares penalizados, métodos de ensemble, aprendizado profundo e técnicas de seleção de variáveis, destacando como cada estratégia captura diferentes padrões de variação genética associados a características fenotípicas. Além disso, serão abordados desafios práticos, como alta dimensionalidade, integração de dados e interpretação dos modelos. A intenção é mostrar como e quando essas ferramentas podem aumentar a acurácia preditiva e auxiliar na identificação de variantes relevantes para características de interesse.

27/02/2026

• 09:00 - 11:00 / Introdução à Modelagem de Equações Estruturais: da Teoria à Prática* (75 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista: MARIANA RESENDE -

  Carga Horária: 4

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 75

  Vagas Disponíveis: 5

  Resumo: A Modelagem de Equações Estruturais (Structural Equation Modeling – SEM) é uma abordagem estatística multivariada para analisar relações complexas entre variáveis observadas e latentes, amplamente aplicada em áreas como ciências sociais, saúde, administração, educação e agrárias. Este minicurso apresenta, de forma introdutória e prática, os principais fundamentos teóricos e metodológicos da SEM, abordando a especificação, estimação e avaliação de modelos de mensuração e estruturais. Serão discutidos conceitos essenciais, critérios de confiabilidade e validade, além da interpretação dos índices de ajuste, com aplicação ilustrativa no software SmartPLS.

• 13:00 - 15:00 / Revisão de Cálculo para Estatística* (79 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista: RAFAEL GENARO -

  Carga Horária: 4

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 79

  Vagas Disponíveis: 1

  Resumo: Devido ao perfil diversificado dos estudantes que estão adentrando no programa de mestrado e doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária, é observável que muitos deles provêm de áreas distintas, tais como Agronomia e Biologia, nas quais a matemática não é abordada de forma intensiva ao longo do curso. Adicionalmente, alguns participantes ingressam no programa após alguns anos afastados da vida acadêmica. Mesmo aqueles que possuem formação em Matemática e/ou Estatística podem apresentar dificuldades devido à falta de prática, resultando no esquecimento de conceitos essenciais. O propósito fundamental deste curso é proporcionar uma breve revisão dos conceitos matemáticos indispensáveis, via resolução direta de exemplos, visando capacitar os ingressantes do programa a prosseguirem com sucesso em seus estudos.

02/03/2026

• 08:00 - 11:00 / Introdução ao SAS e SAS OnDemand for Academics (continuação)* (48 inscritos / 100 vagas)

  Tipo: Minicurso

  Prelecionista: RENATO RIBEIRO DE LIMA -

  Carga Horária: 8

  Local: _.fakeDEX16 (Sala Dex 16)

  Vagas Totais: 100

  Participantes Inscritos: 48

  Vagas Disponíveis: 52

  Resumo: Neste curso será apresentada uma introdução ao software SAS, utilizando o SAS On Demand for Academics (https://www.sas.com/pt_br/software/on-demand-for-academics.html), que tem acesso gratuito para professores e estudantes. Serão abordados tópicos de manipulação de arquivos de dados e análise de dados, com ênfase em Estatística Descritiva, Análise de Regressão, Análise de Variância e Procedimentos de Comparações Múltiplas de Médias.

• 13:00 - 15:00 / Introdução ao Uso do R para Estatística Básica e Estatística Experimental (continuação)* (78 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista 1: JOÃO VITOR ANDRADE ALVES DE SOUZA -

  Prelecionista 2: YASMIN BEATRIZ PEREIRA SANTANA -

  Carga Horária: 6

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 78

  Vagas Disponíveis: 2

  Resumo: Este minicurso apresenta uma introdução do uso do software R no âmbito da estatística básica e da estatística experimental, tendo como ponto de partida a trajetória de um estudante que, habituado aos métodos tradicionais de cálculo manual, é apresentado ao R como uma ferramenta gratuita, versátil e reprodutível, capaz de transformar processos antes demorados. O objetivo é introduzir as principais funções e pacotes dessas áreas, destacando como eles contribuem desde a estruturação inicial das bases de dados até a aplicação de análises estatísticas completas. A metodologia envolve uma abordagem prática, iniciando pela instalação do R e do RStudio, seguida da apresentação dos procedimentos de importação de dados em diferentes formatos, como planilhas e arquivos CSV. Em seguida, serão abordadas técnicas de manipulação, incluindo filtragem, tratamento e imputação de valores faltantes, organização das tabelas e preparação das variáveis para análise.

03/03/2026

• 08:00 - 11:00 / Introdução ao SAS e SAS OnDemand for Academics (continuação)* (48 inscritos / 100 vagas)

  Tipo: Minicurso

  Prelecionista: RENATO RIBEIRO DE LIMA -

  Carga Horária: 8

  Local: _.fakeDEX16 (Sala Dex 16)

  Vagas Totais: 100

  Participantes Inscritos: 48

  Vagas Disponíveis: 52

  Resumo: Neste curso será apresentada uma introdução ao software SAS, utilizando o SAS On Demand for Academics (https://www.sas.com/pt_br/software/on-demand-for-academics.html), que tem acesso gratuito para professores e estudantes. Serão abordados tópicos de manipulação de arquivos de dados e análise de dados, com ênfase em Estatística Descritiva, Análise de Regressão, Análise de Variância e Procedimentos de Comparações Múltiplas de Médias.

• 13:00 - 15:00 / Modelos de Regressão Espacial para Áreas e Geoestatística Aplicada a Dados Não Normais (continuação)* (76 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista 1: MARCELA SILVA DE ARAUJO -

  Prelecionista 2: DAVÍ BARBOSA PEREIRA DE SOUSA -

  Carga Horária: 4

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 76

  Vagas Disponíveis: 4

  Resumo: Este minicurso dá continuidade à abordagem prática iniciada na primeira edição (Estatística Espacial na Prática), agora com foco em modelos de regressão espacial e geoestatística para dados não normais. No primeiro módulo, Modelos de Regressão Espacial para Áreas, exploraremos os modelos Spatial Autoregressive Model (SAR) e Conditional Autoregressive Model (CAR), com aplicação em dados reais e no segundo módulo, Geoestatística para Dados Não Normais, apresentaremos métodos para análise de variáveis contínuas que violam o pressuposto de normalidade. O minicurso mantém a proposta de experiência aplicada e prática, com foco na interpretação de resultados e no uso de pacotes do R para análise, modelagem e visualização espacial.

04/03/2026

• 09:00 - 11:00 / Introdução ao SAS e SAS OnDemand for Academics* (48 inscritos / 100 vagas)

  Tipo: Minicurso

  Prelecionista: RENATO RIBEIRO DE LIMA -

  Carga Horária: 8

  Local: _.fakeDEX16 (Sala Dex 16)

  Vagas Totais: 100

  Participantes Inscritos: 48

  Vagas Disponíveis: 52

  Resumo: Neste curso será apresentada uma introdução ao software SAS, utilizando o SAS On Demand for Academics (https://www.sas.com/pt_br/software/on-demand-for-academics.html), que tem acesso gratuito para professores e estudantes. Serão abordados tópicos de manipulação de arquivos de dados e análise de dados, com ênfase em Estatística Descritiva, Análise de Regressão, Análise de Variância e Procedimentos de Comparações Múltiplas de Médias.

• 13:00 - 15:00 / Introdução ao Uso do R para Estatística Básica e Estatística Experimental (continuação)* (78 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista 1: JOÃO VITOR ANDRADE ALVES DE SOUZA -

  Prelecionista 2: YASMIN BEATRIZ PEREIRA SANTANA -

  Carga Horária: 6

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 78

  Vagas Disponíveis: 2

  Resumo: Este minicurso apresenta uma introdução do uso do software R no âmbito da estatística básica e da estatística experimental, tendo como ponto de partida a trajetória de um estudante que, habituado aos métodos tradicionais de cálculo manual, é apresentado ao R como uma ferramenta gratuita, versátil e reprodutível, capaz de transformar processos antes demorados. O objetivo é introduzir as principais funções e pacotes dessas áreas, destacando como eles contribuem desde a estruturação inicial das bases de dados até a aplicação de análises estatísticas completas. A metodologia envolve uma abordagem prática, iniciando pela instalação do R e do RStudio, seguida da apresentação dos procedimentos de importação de dados em diferentes formatos, como planilhas e arquivos CSV. Em seguida, serão abordadas técnicas de manipulação, incluindo filtragem, tratamento e imputação de valores faltantes, organização das tabelas e preparação das variáveis para análise.

• 15:00 - 17:00 / Desenrolando aplicações de análise de sobrevivência para tempos discretos com auxilio do pacote autoSurv no R (continuação)* (76 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista: NAYARA MARIA BARBOSA DE SOUSA -

  Carga Horária: 4

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 76

  Vagas Disponíveis: 4

  Resumo: Este minicurso traz uma introdução sobre Análise de Sobrevivência, cujo foco é analisar o tempo até um evento de interesse. Quando esse tempo é incerto, ou seja, não sabemos exatamente o momento em que ele aconteceu, mas temos uma ideia do período ou intervalo de tempo em que ocorreu, podemos sugerir modelos de predição de sobrevivência em tempo discreto com o auxílio do pacote autoSurv do Software R. O cerne do curso é a aplicação desse pacote de forma descomplicada, que automatiza o processo de discretização do tempo e treina não apenas o modelo de Cox, adaptado ao tempo discreto, mas também diversos modelos de aprendizado de máquina, avaliando sua performance preditiva em diferentes pontos de tempo. Focaremos na interpretação dos resultados, incluindo as probabilidades de sobrevivência preditas e as métricas de desempenho. Espera-se que, ao fim do curso, todos sejam capazes de construir modelos preditivos robustos, eficientes e automatizados.

05/03/2026

• 09:00 - 11:00 / Introdução ao Uso do R para Estatística Básica e Estatística Experimental* (78 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista 1: JOÃO VITOR ANDRADE ALVES DE SOUZA -

  Prelecionista 2: YASMIN BEATRIZ PEREIRA SANTANA -

  Carga Horária: 6

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 78

  Vagas Disponíveis: 2

  Resumo: Este minicurso apresenta uma introdução do uso do software R no âmbito da estatística básica e da estatística experimental, tendo como ponto de partida a trajetória de um estudante que, habituado aos métodos tradicionais de cálculo manual, é apresentado ao R como uma ferramenta gratuita, versátil e reprodutível, capaz de transformar processos antes demorados. O objetivo é introduzir as principais funções e pacotes dessas áreas, destacando como eles contribuem desde a estruturação inicial das bases de dados até a aplicação de análises estatísticas completas. A metodologia envolve uma abordagem prática, iniciando pela instalação do R e do RStudio, seguida da apresentação dos procedimentos de importação de dados em diferentes formatos, como planilhas e arquivos CSV. Em seguida, serão abordadas técnicas de manipulação, incluindo filtragem, tratamento e imputação de valores faltantes, organização das tabelas e preparação das variáveis para análise.

• 13:00 - 15:00 / Modelos de Regressão Espacial para Áreas e Geoestatística Aplicada a Dados Não Normais* (76 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista 1: MARCELA SILVA DE ARAUJO -

  Prelecionista 2: DAVÍ BARBOSA PEREIRA DE SOUSA -

  Carga Horária: 4

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 76

  Vagas Disponíveis: 4

  Resumo: Este minicurso dá continuidade à abordagem prática iniciada na primeira edição (Estatística Espacial na Prática), agora com foco em modelos de regressão espacial e geoestatística para dados não normais. No primeiro módulo, Modelos de Regressão Espacial para Áreas, exploraremos os modelos Spatial Autoregressive Model (SAR) e Conditional Autoregressive Model (CAR), com aplicação em dados reais e no segundo módulo, Geoestatística para Dados Não Normais, apresentaremos métodos para análise de variáveis contínuas que violam o pressuposto de normalidade. O minicurso mantém a proposta de experiência aplicada e prática, com foco na interpretação de resultados e no uso de pacotes do R para análise, modelagem e visualização espacial.

• 15:00 - 17:00 / Desenrolando aplicações de análise de sobrevivência para tempos discretos com auxilio do pacote autoSurv no R* (76 inscritos / 80 vagas)

  Tipo: Minicurso online

  Prelecionista: NAYARA MARIA BARBOSA DE SOUSA -

  Carga Horária: 4

  Local: Atividades Não Presenciais 001

  Vagas Totais: 80

  Participantes Inscritos: 76

  Vagas Disponíveis: 4

  Resumo: Este minicurso traz uma introdução sobre Análise de Sobrevivência, cujo foco é analisar o tempo até um evento de interesse. Quando esse tempo é incerto, ou seja, não sabemos exatamente o momento em que ele aconteceu, mas temos uma ideia do período ou intervalo de tempo em que ocorreu, podemos sugerir modelos de predição de sobrevivência em tempo discreto com o auxílio do pacote autoSurv do Software R. O cerne do curso é a aplicação desse pacote de forma descomplicada, que automatiza o processo de discretização do tempo e treina não apenas o modelo de Cox, adaptado ao tempo discreto, mas também diversos modelos de aprendizado de máquina, avaliando sua performance preditiva em diferentes pontos de tempo. Focaremos na interpretação dos resultados, incluindo as probabilidades de sobrevivência preditas e as métricas de desempenho. Espera-se que, ao fim do curso, todos sejam capazes de construir modelos preditivos robustos, eficientes e automatizados.

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