PRÉ-INSCRIÇÕES NO SITE: 04 a 22 de outubro

DATAS DE REALIZAÇÃO: 08 a 12 de novembro (segunda à sexta)

HORÁRIO: 8 às 17 horas

VAGAS: 10

LOCAL: Escola Nacional de Botânica Tropical - EBNT

CUSTO: R$ 50,00

OBS: Caso o número de inscritos ultrapasse o número de vagas oferecidas, haverá uma seleção.

Nível: pós-graduação

Professores:
- Thiago Fernando L. V. B. Rangel - Departamento de Biologia Geral, ICB-UFG, Brasil / Dept. of Ecology & Evolutionary Biology,University of Connecticut, USA
- José Alexandre Diniz Filho

Carga Horária: 40 horas

Público Alvo: profissionais pós-graduados e alunos de programas de mestrado e doutorado das áreas de ciências biológicas e afins .

Pré-requisitos: Espera-se dos alunos:
- Familiaridade com inferência estatística (teste de hipóteses),
- Estatísticas descritivas (média, variância, desvio padrão, etc...),
- Estatística básica (teste t, correlação, regressão, análise de variância),
- Interesse em análises espaciais,
- Interesse em ecologia geográfica,
- Interesse em padrões de diversidade

Justificativa:
O curso tem por objetivo principal introduzir aos alunos os mais atuais conceitos e técnicas em análise estatística de dados espacialmente estruturados. Análise espacial é hoje de fundamental importância para descrever padrões, inferir processos ecológicos e tomar decisões que envolvem conservação da biodiversidade.

Ementa:
O curso é composto por duas etapas: aulas teóricas e práticas. Durante as aulas práticas os alunos têm contato com princípios fundamentais em análise espacial, como mapeamento, descrição de dados espaciais e métricas de pradrão espacial. O curso também proporciona uma revisão de modelagem e inferência estatística, com ênfase em técnicas aplicadas a dados espacialmente explícitos. Por fim, durante as aulas práticas os alunos têm ampla oportunidade de testar e aprimorar o conhecimento adquirido durante as aulas teóricas, utilizando o software SAM. A proposta didática para as aulas práticas inclui também a oportunidade dos alunos aplicarem os conceitos e técnicas expostos durante o curso aos seus próprios dados, sob supervisão do instrutor.

Conteúdo programático:

Análises exploratórias de dados
1. Introdução – análise espacial em ecologia e biologia evolutiva
2. Dados e estrutura espaciais
3. Índices de autocorrelação espacial
4. Spatial correlograms in ecology and evolutionary biology
5. Semi-variogramas

Modelagem espacial
6. Correlação espacial e inferência estatística
7. Modelagem básica
8. Dados espaciais com OLS
9. Modelagem espacial I –análises e mapeamento de tendências de superfície
10. Modelagem espacial II – regressão parcial
11. Modelagem espacial III – filtragem de autovetores
12. Modelagem espacial IV – quadrados mínimos generalizados
13. Modelagem espacial V - autoregressão
14. Modelagem espacial VI – regressão geograficamente ponderada
15. Red shifts and red herrings

Aulas práticas
16. Uso prático do programa SAM (Rangel et al. 2006, see www.ecoevol.ufg.br/sam)
17. Discussão de projetos dos alunos

Bibliografia de Apoio:

Cressie, N. A. C. (1993). Statistics for spatial data analysis. John Wiley & Sons, NY.
Fotheringham, A. S., Brunsdon, C. & Charlton, M. (2002). Quantitative Geography: perspectives on spatial data analysis. SAGE, London.
Griffith, D. A. (1987). Spatial Autocorrelation: a primer. Resource publications in Geography, Association of American Geographers, Washington DC.
Griffith, D.A. (2003) Spatial autocorrelation and spatial filtering. Springer-Verlag, Berlin.
Haining, R. (1990). Spatial Data Analysis in the Social and Environmental Sciences. Cambridge University Press, Cambridge.
Legendre, P. & Legendre, L. (1998). Numerical Ecology. Elsevier, Amsterdam.
Schabenberger, O. & Gotway, C. A. (2005) Statistical methods for spatial data analysis. Chapman & Hall, London.
Periódicos: Global Ecology & Biogeography, Ecography, Biological Journal of Linnean Society, Ecology, Ecological Applications, Journal of Biogeography, American Naturalist

Currículo Resumido do Professor:

Thiago Fernando Lopes Valle de Britto Rangel
Graduação em Ciências Biológicas - Bacharelado Em Biologia pela Universidade Federal de Goiás (2003) e mestrado em Ecologia e Evolução pela Universidade Federal de Goiás (2005).
Atualmente é estudante de doutorado na Universidade de Connecticut (EUA), sob orientação do Prof. Dr. Robert K. Colwell.
Tem experiência nas áreas de Biologia, Ecologia, Estatística e Computação, com ênfase em Macroecologia, Ecologia Geográfica e Biogeografia, atuando principalmente nos seguintes temas: biodiversidade, padrões espaciais em riqueza de espécies, padrões continentais, estatística espacial, métodos estatísticos computacionais e simulações computacionais.
É autor e lider do projeto SAM (Spatial Analysis in Macroecology), que tem como principal produto um software dedicado a estatística espacial.
Possui mais de 30 artigos completos publicados em periódicos nacionais e internacionais, tendo uma produção científica de mais de quinze artigos publicados nos últimos 3 anos.