Análise de Variância com Fator Fixo e Amostras Independentes

Carmen Diva Saldiva de André DATA SCIENCE II Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 3 ANOVA com um fator fixo e amostras independentes continuação Número de níveis k Em cada nível uma amostra de ni observações i1 k k amostras Notação Uma fábrica utiliza três máquinas para colocar detergente em embalagens em cujo rótulo consta o volume de 500 ml O gerente de produção suspeita que as três máquinas não colocam o mesmo volume nas embalagens como seria desejado Para verificar se sua suspeita procede ele selecionou aleatoriamente 6 embalagens envasadas em cada uma das máquinas e o conteúdo de cada uma delas foi cuidadosamente medido Os dados a seguir constituem os desvios ml em relação ao volume nominal observados em cada embalagem Exemplo 1 n número total de observações Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 4 Máquina M1 M2 M3 14 46 21 20 11 78 7 12 32 8 2 50 1 11 20 19 12 60 Desvios ml em relação ao volume nominal de 500 ml nas máquinas M1 M2 e M3 Variável resposta desvio Experimento com 1 fator fixo com 3 níveis k3 Há 10 observações réplicas em cada nível experimento balanceado n18 Banco de dados DesviosVolumexlsx Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 5 Fonte de Variação gl Soma de Quadrados SQ Quadrado Médio QM Teste F Entre grupos k 1 SQE QME SQE k 1 QME QMD Dentro de grupos n k SQD QMD SQD n k Total n 1 SQT Os resultados das expressões necessárias ao cálculo da estatística F podem ser dispostos em uma tabela denominada Tabela de Análise de Variância Note que QME e QMD 𝑆𝑑 2 𝑆𝑒2 𝐹 𝑆𝑒2 𝑆𝑑 2 Hipóteses H0 1 2 3 H1 pelo menos uma das médias é diferente das demais Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 6 No R Rcmdr As médias dos desvios não são todas iguais nas três máquinas Localizar as diferenças entre as três médias aplicando o método de Tukey Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 7 Continuidade da análise pelo método de Tukey Comparação das médias dos desvios nas três máquinas duas a duas Hipóteses 𝐻0 𝜇1 𝜇2 𝐻1 𝜇1 𝜇2 𝐻0 𝜇1 𝜇3 𝐻1 𝜇1 𝜇3 𝐻0 𝜇2 𝜇3 𝐻1 𝜇2 𝜇3 M1 x M2 M1 x M3 M2 x M3 O método de Tukey permite o controle do nível de significância α do conjunto das três comparações Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 8 No R Rcmdr Conclusões ao nível de significância α 005 Não há diferença entre as médias dos desvios das máquinas M1 e M2 A média dos desvios da máquina M3 é diferente das médias das máquinas M1 e M2 Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 9 Verificação das suposições da ANOVA Suposições da Análise de Variância k amostras independentes de k populações com distribuição Normal com média µi e variância 2 i1 k Assim há 3 suposições que precisam ser verificadas independência das observações normalidade igualdade de variâncias Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 10 16 14 12 10 8 6 4 2 0 04 03 02 01 00 N12 N22 Nk2 y11 y12 y1n1 y21 y22 y2n2 yk1 yk2 yknk Suposições da ANOVA Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 11 Para avaliar se as suposições são válidas será feita a análise dos resíduos O resíduo da observação yij é definido como 𝑟𝑖𝑗 𝑦𝑖𝑗 lj𝑦𝑖 Por meio de gráficos apropriados dos resíduos podemos verificar a validade das suposições Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 Suposição de normalidade Construir o gráfico de probabilidade normal dos resíduos gráfico quantilquantil normal e verificar se os pontos encontramse alinhados Suposição de igualdade de variâncias homocedasticidade Construir um gráfico representando no eixo das abcissas as médias amostrais em cada nível e no eixo das ordenadas os resíduos obtidos em cada nível Verificar se os pontos encontramse em um mesmo intervalo de valores Suposição de independência Se a ordem em que as observações foram obtidas for conhecida fazer um gráfico dos resíduos ordenadas x ordem abcissas 12 Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 13 No R Rcmdr No exemplo 1 Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 14 Resíduos x médias amostrais Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 15 Exemplo 2 Exemplo 11 da aula anterior Variação da altura de altura das plantas cm 50 100 200 400 132 16 10 23 124 126 144 168 128 148 20 211 172 13 158 178 13 14 17 20 14 236 27 28 142 14 196 231 216 17 18 24 15 222 202 27 20 244 232 202 Concentração galq Experimento com 1 fator fixo com 4 níveis Há 10 observações réplicas em cada nível Banco de dados Crisantemoxlsx Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 16 Na ANOVA foi obtido p0006 O prosseguimento da análise pelo método de Tukey apontou que a média do crescimento com a concentração de 400galq é maior que as médias com as concentrações de 50galq e 100 galq porém não há evidências para dizer que a média com 400galq é diferente da com 200galq Verificação das suposições do modelo Não são observados desvios grosseiros das suposições de igualdade de variâncias e independência Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 17 Exemplo 3 Um fabricante de sacolas de papel está interessado em aumentar a capacidade de carga de seu produto O engenheiro responsável pela fabricação do papel decide então investigar o efeito da concentração de fibras de celulose na massa para produção do papel As concentrações de interesse prático são 5 10 15 e 20 Foram fabricadas 6 unidades em cada concentração As 24 unidades foram testadas em laboratório em ordem aleatória medindose em cada uma delas a tensão do papel psi 5 10 15 20 7 12 14 19 8 17 18 25 15 13 19 22 11 18 17 23 9 19 16 18 10 15 18 20 média 100 157 170 212 Concentração Banco de dados TensaoPapel Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 18 Variável resposta tensão do papel Fator concentração de fibras de celulose na massa Níveis do fator 5 10 15 e 20 Unidades experimentais sacolas Experimento completamente casualizado com 1 fator com 4 níveis 4 tratamentos 6 observações em cada tratamento 6 réplicas A aleatorização da ordem em que foram feitas as 24 medidas é importante e pode evitar o aparecimento viés na resposta Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 19 Concentração N Média Desvio padrão Mínimo Mediana Máximo 5 6 100 28 7 95 15 10 6 157 28 12 16 19 15 6 170 18 14 175 19 20 6 212 26 18 21 25 H0 µ1 µ2 µ3 µ4 H1 pelo menos uma das médias é diferente das demais Hipótese de interesse Análise descritiva Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 20 AnovaModel3 aovTensão Concentração dataTensaoPapel summaryAnovaModel3 Df Sum Sq Mean Sq F value PrF Concentração 3 3828 12760 1961 000000359 Residuals 20 1302 651 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 withTensaoPapel numSummaryTensão groupsConcentração statisticscmean sd mean sd datan 5 1000000 2828427 6 10 1566667 2804758 6 15 1700000 1788854 6 20 2116667 2639444 6 Saída do R ANOVA 𝑆𝑒2 𝑆𝑑 2 Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 21 Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses Multiple Comparisons of Means Tukey Contrasts Fit aovformula Tensão Concentração data TensaoPapel Linear Hypotheses Estimate Std Error t value Prt 10 5 0 5667 1473 3847 000519 15 5 0 7000 1473 4753 0001 20 5 0 11167 1473 7581 0001 15 10 0 1333 1473 0905 080224 20 10 0 5500 1473 3734 000655 20 15 0 4167 1473 2829 004692 Signif codes 0 0001 001 005 01 1 Adjusted p values reported singlestep method 5 10 15 20 a b b c Resumo dos resultados Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 22 Verificação das suposições Não são observados desvios grosseiros das suposições ne normalidade e igualdade de variâncias Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 𝑆𝑑 2 σ𝑖1 𝐾 𝑛𝑖 1𝑆𝑖 2 𝑛 𝑘 𝐻0 𝜎1 2 𝜎2 2 𝜎𝑘 2 Teste de igualdade de variâncias A suposição de igualdade de variâncias pode também ser avaliada por meio da realização de testes de hipótese Hipóteses de interesse 𝐻1 As variâncias não são todas iguais Estatística para o teste Χ 𝑀 𝐶 onde 2 1 2 1ln ln i k i i d S n S k n M k n n k C k i i 1 1 1 1 3 1 1 1 𝑆𝑖 2 variância no iésimo nível 23 Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 24 Quando a hipótese nula é verdadeira a estatística χ tem distribuição próxima à qui quadrado com k1 graus de liberdade 025 020 015 010 005 000 X Densidade Xobs Valorp 0 Distribuição Quiquadrado com 3 graus de liberdade Valorp Valorp P χ χobs Por exemplo se o número de níveis k é 4 Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 25 No exemplo 3 k4 Hipóteses 𝐻0 𝜎1 2 𝜎2 2 𝜎3 2 𝜎4 2 𝐻1 as variâncias não são todas iguais entre si No R Rcmdr Bartlett test of homogeneity of variances data Tensão by Concentração Bartletts Ksquared 11352 df 3 pvalue 07686 Saída Não há evidências para rejeitar a hipótese de igualdade de variâncias nas 4 populações Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 26 Formas alternativas de análise quando as suposições de normalidade e igualdade de variâncias não estiverem satisfeitas Quando ocorrerem desvios grosseiros das suposições de normalidade eou desigualdade de variâncias uma alternativa seria fazer uma transformação na variável resposta Outras alternativas de análise são encontradas utilização de métodos não paramétricos ou ainda os que assumem outras distribuições para os dados são encontrados em Montgomery 2020 Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 27 Exemplo 4 Considere as concentrações de Al ppm observadas nas cascas de uma amostra de 193 árvores da espécie Tipuana localizadas em ruas na cidade de São Paulo apresentadas no arquivo arvores O objetivo do estudo é verificar se a concentração de Al nas cascas depende da intensidade de tráfego na rua em que a árvore está localizada As ruas foram classificadas em arterial coletora local I ou local II em ordem decrescente de intensidade de tráfego Hipóteses H0 arterial coletora local I local II H1 pelo menos uma das médias é diferente das demais Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 28 No arquivo arvoresxlxs há árvores de 3 espécies Alfeneiro Sibipirura e Tipuana Para selecionar as árvores da espécie Tipuana no R Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 29 Foi feita então uma análise de variância e a análise dos resíduos é apresentada nas figuras a seguir Os gráficos indicam desvios grosseiros das suposições de igualdade de variâncias e normalidade Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 30 A análise considerando como variável resposta o logaritmo natural loge do Al gerou os gráficos abaixo Neste caso não são observados desvios grosseiros das suposições de igualdade de variâncias e normalidade Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 31 Observação A transformação logarítmica da variável Al pode ser feita no próprio R Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 Análise de Variância 2 fatores Quando há mais de um fator de interesse no experimento um planejamento fatorial pode ser utilizado Nesse tipo de planejamento todas as possíveis combinações dos níveis do fator são investigadas o interesse é avaliar o efeito conjunto dos dois fatores na variável resposta Notação No caso de dois fatores A com a níveis e B com b níveis há ab combinações de níveis a serem investigadas ab tratamentos 32 Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 Exemplo 5 Um novo tipo de bateria está sendo desenvolvido Sabese que o tipo de material da placa e a temperatura podem afetar o tempo de vida da bateria Há três possíveis tipos de material que serão testados em três temperaturas escolhidas de forma a serem consistentes com o ambiente de uso do produto 9 C 21 C e 50 C Quatro baterias foram testadas em cada combinação de material e temperatura em ordem aleatória Os tempos de vida em horas encontramse na tabela a seguir Variável resposta Tempo de vida Fator A Tipo de material a 3 níveis Fator B Temperatura b3níveis 9 tratamentos Nº réplicas 4 Nº total de observações 36 33 Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 Material 1 130 155 34 40 20 70 74 180 80 75 82 58 2 150 188 136 122 25 70 159 126 106 115 58 45 3 138 110 174 120 96 104 168 160 150 139 82 60 9 21 52 Temperatura C Tempos de vida h observados em cada combinação de material e temperatura Banco de dados TempoVidaBateriasxlxs A análise dos dados de um estudo com 2 fatores é apresentado em material complementar 34 Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 35 Ferramentas computacionais Ferramentas utilizadas no curso R rotina Rcmdr Excel Várias outras ferramentas computacionais podem ser utilizadas Por exemplo MINITAB SPSS etc Qualquer que seja a ferramenta utilizada é importante especial atenção no armazenamento dos dados que é feita em geral por meio de planilhas Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 36 Para os que se interessarem em aprender mais sobre o R HandsOn Programming with R Grolemund Garrett Sebastopol OReilly Media Inc 2014 R para Data Science importe arrume transforme visualize e modele dados Wickham Hadley e Grolemund Garrett Rio de Janeiro Alta Books 2019 Observar que na rotina Rcmdr do R há ícones que podem ser usados para modificações na planilha de dados como foi feito no exemplo 4 desta aula Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 Algumas recomendações para a construção de planilhas de dados JM Sin ge r 37 Não utilizar cores para identificação Reservar apenas a primeira linha para rótulos das variáveis Não usar acentos ou outros símbolos nos rótulos Não esquecer uma coluna para a variável indicadora das unidades de investigação evitar informações confidenciais como nomes de pacientes Escolher ponto ou vírgula para separação de casas decimais Especificar o número de casas decimais Codificação para dados abaixo do limite de detecção por exemplo 005 Incluir dicionário 37 37 Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 38 Exemplo de planilha codind trafego ocupacao idade imc circabdo temtraba jornatraba dm has dmhas PM25 fvl vhs exposicao cvfmed cvfpred 1 1 Taxista 51 365 1265 3 13 1 1 1 445 113 25 1 234 4810 2 1 Taxista 53 281 982 3 14 0 0 0 481 106 58 1 482 11114 3 1 Taxista 56 276 910 15 12 0 0 0 492 54 38 1 437 10696 4 1 Taxista 64 252 951 21 12 1 1 1 392 64 20 1 268 6186 5 1 Taxista 65 257 1009 26 16 0 0 0 708 79 50 2 307 7064 6 1 Taxista 58 312 1141 35 15 0 1 1 536 107 105 2 296 7088 7 1 Taxista 62 350 1260 13 12 0 0 0 475 39 70 1 386 9244 8 1 Taxista 65 275 1081 5 15 0 0 0 482 35 25 1 309 6927 9 1 Taxista 57 217 829 2 14 0 0 0 569 55 58 2 356 8316 10 1 Taxista 58 306 1071 4 13 0 1 1 605 92 115 1 326 8229 11 1 Taxista 58 242 811 3 15 0 0 0 438 05 35 1 361 8506 12 1 Taxista 60 332 1155 15 12 1 1 1 550 97 120 1 341 8434 13 1 Taxista 55 266 981 1 14 0 0 0 362 125 98 1 451 10296 15 1 Taxista 51 280 965 10 14 0 0 0 513 22 88 1 429 9469 16 1 Taxista 31 292 1006 5 14 0 0 0 624 73 83 1 390 8277 17 1 Taxista 56 290 1112 14 11 0 1 1 378 10 1 484 10637 18 1 Taxista 54 322 1070 11 155 0 1 1 546 61 75 2 455 9956 19 1 Taxista 39 388 1270 15 16 0 1 1 385 59 113 1 457 9079 21 1 Taxista 53 240 906 21 11 0 0 0 432 72 20 1 417 9333 22 1 Taxista 52 265 965 8 14 0 0 0 343 71 28 1 468 10399 23 1 Taxista 47 234 904 12 13 0 0 0 354 66 20 1 375 7715 24 1 Taxista 44 225 874 11 15 0 0 0 360 51 15 1 452 9735 25 1 Taxista 43 267 982 10 12 0 0 0 452 69 20 1 484 9247 Estudo realizado com o objetivo de avaliar o efeito da poluição atmosférica na Capacidade vital forçada de trabalhadores em ambiente externo Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 39 Dicionário codind Código do indivíduo trafego Indicador de trabalhador de tráfego 1Sim 0Não ocupação Taxista CET ou Guarda florestal idade Idade anos imc Índice de massa corpórea kgm2 circabdo Circunferência abdominal cm temtraba Tempo de trabaho anos jornatraba Jornada de trabalho horas dm Indicador para Diabetes 1Sim 0 Não has Indicador para Hipertensão 1Sim 0 Não dmhas Indicador para Diabetes ou Hipertensão PM25 Concentração média de PM25 fvl Porções diárias de frutas verduras e legumes vhs Velocidade de hemosedimentação mmh exposição Categoria de exposição definida pelos tercis de PM25 cvfmed Capacidade vital forçada medida cvfpred Capacidade vital forçada prevista Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 40 O pesadelo do estatístico US retosigmoide Anne 23 MSA 16042003 não não 170401 verificar se tem US 082001 Arlene HC Mauricio Santa Joana 24072002 Verificar não bom Assunta 52 HC 22072003 não não não Beatriz MSA 02042004 não não bom Bernadete 40 HC 15042003 sim sim 26 bom Bettina MSA 26052004 não não bom Blanca HC 23072003 não não regular Carla MSA 23102002 sim não Sim Carla MSA 06022004 sim 45 sim Sigmoide 10x04cm Carolina 24 MSA 25072003 Celia 31 HC 14042003 não não ruim não 10 Cassia kolaya MSA 04062004 Sim 35x10x21 sim 35 bom retosigmoide LONG Preparo US Aparecida HC não simReto 33x15 cm 33 nome idade local Data US Cir retosigmoide Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 Convidado Eng Paulo Afonso de André DATA SCIENCE II Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 42 Entrar nos meandros das estruturas organizacionais nos faz pensar em como as empresas atingem resultados extraordinários precisamos entender algumas das práticas de gestão de desempenho que estão levando as organizações a patamares superiores Atingir resultados extraordinários é aprender a tomar decisões com informações de alta qualidade é isso que faz com que alcancem patamares de desempenho superiores O que mais vemos são práticas de gestão baseadas em planilhas do Excel Não que isso seja errado todavia o tempo a inovação e a urgência por informações decisórias nos levam a ter a convicção de que planilhas atualizadas manualmente são contraproducentes com a realidade de hoje Fonte Jordano Gonzatto httpsmireportingwordpresscom20120216gestaodedesempenhoeatecnologiadebusinessintelligence Frameworks de visualização de dados para BI Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 43 Exemplo de um Dashboard Dashboard cockpit e indicadores de desempenho Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 44 Exemplo de um Dashboard Dashboard cockpit e indicadores de desempenho Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 45 Exemplo de um Cockpit Dashboard cockpit e indicadores de desempenho Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 46 Power BI vantagens mais fácil de implementar facilidade para carregar dados mais funcionalidades análise mais rápida Frameworks de visualização de dados para BI aplicativos mais populares Tableau vantagens suporta bancos de dados maiores dispõem de mais funcionalidades mais recursos de detalhamento Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 47 abas principais Relatório Dados e Modelo Barra de opções Estrutura do Power BI múltiplas páginas Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 48 Exemplo de Dashboard em Power BI Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 49 Exemplo de Dashboard em Power BI seleção de Produto Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 50 Exemplo de Dashboard em Power BI Produto selecionado Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 51 Exemplo de Dashboard em Power BI Vendedor selecionado Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 52 Exemplo de Dashboard em Power BI Mês faturamento selecionado Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 53 visão na aba Relatório Exemplo de Dashboard em Power BI tela aplicativo Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 54 Exemplo de Dashboard em Power BI tela aplicativo visão na aba Dados arquivo Base Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 55 Exemplo de Dashboard em Power BI tela aplicativo visão na aba Dados arquivo Base Vendas Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 56 aba Modelo Exemplo de Dashboard em Power BI tela aplicativo Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842 A responsabilidade pela idoneidade originalidade e licitude dos conteúdos didáticos apresentados é do professor Proibida a reprodução total ou parcial sem autorização Lei nº 961098 57 Obrigado Carlos Tony Pinheiro Santos 12819252842