Portfólio Analítico

Oferecemos suporte numa ampla diversidade de abordagens em organização e análises de dados. Aqui nesse portfólio são mostrados algumas das habilidades e domínios em análises e gestão de dados e técnicas estatísticas em nossa equipe. Você não viu o que precisa aqui? Entre em contato conosco que verificaremos como podemos atender a sua demanda.

OFERTAS PARA ÁREAS DIVERSAS

1 Organização experimental

  • Definição do delineamento experimental (ex: casualizado, com medidas repetidas, fatorial)
  • Definição de tamanho amostral
  • Definição da forma de coleta das variáveis
  • Definição das réplicas amostrais
  • Descrição dos dados

2 Organização e gestão de dados 

  • Avaliação da robustez dos dados
  • Imputação de dados (geração de valores faltantes na amostragem)
  • Manuseio de dados (filtragem, classificações e organização específica)
  • Gestão de dados (manutenção de funções de manuseio)
  • Organização de metadados

3 Produções gráficas

  • Gráficos diversos: barras (barplots), dispersão (scatterplots), gráficos de caixa (boxplots), histogramas, pontos (dotplots), linhas (line charts), correlogramas.

4 Análises estatísticas

4.1 Estatística Básica

  • Medidas de Posição: média aritmética, mediana, moda
  • Medidas de Dispersão: amplitude, variância, desvio padrão
  • Estatísticas Descritivas: quartis, skewness, kurtosis
  • Análises de resíduos
  • Teste de Normalidade
  • Testes de Hipóteses
  • Cálculo e interpretação do P-valor (P-value)
  • Testes de uma amostra (Teste T e Wilcoxon)
  • Comparações de duas amostras (dependentes e independentes)
  • Análises de variância (Paramétrica e não-paramétrica)

4.2 Estatística intermediária

  • Testes de correlação (ex: Pearson, Spearman, VIF)
  • Testes de aderência (ex: Teste-G e Qui-quadrado)
  • Testes de independência (ex: Teste Qui-quadrado geral e parcial)
  • Regressão linear simples e múltipla (ex: LM)
  • Testes de contagem (ex: Poisson)
  • Testes Binários (ex: Binomial)

4.3 Estatística avançada

  • Estatística circular (para dados angulares e temporais (ex: ângulos médios, medianos e modais, vetor médio, intervalos de confiança, testes de Rayleigh, Rao’s Spacing e Watson-Williams))
  • Análises Multivariadas (agrupamento (Cluster), fatores, discriminante (RDA), componentes principais (PCA), coordenadas principais PCoA), correlações canônicas (CA e CCA), MANOVA, MANCOVA, análise de similaridade (ANOSIM e TWINSPAN), espécie indicadora (INDIVAL))
  • Modelagens de regressão: lineares (LM, GLM, GLMM, LME, GLS, Random Forest, Regressão Logística) e não-lineares (GAM, GAMM, GNM, NLME, PLS)
  • Eficácia de modelos e predições (Accuaracy e Kappa)
  • Controle de autocorrelação espacial e temporal de modelos de regressão
  • Testes de autocorrelação (I de Moran) e dispersão (Morisita) espacial

4.4. Machine Learning/modelos de aprendizagem

  • Random Forest
  • Redes Neurais Artificiais (ANN – Artificial Neural Network)
  • Support Vector Machine (SVM)
  • PLS (Partial least squares)

5. Geoprocessamento

  • Produção de mapas
  • Mapeamentos com classificação de usos da terra
  • Produção de mapas para distribuições de espécies

PARA ÁREAS DE BIODIVERSIDADE E MEIO AMBIENTE 

  • Análises de Similaridade (ex: ANOSIM e TWINSPAN)
  • Espécies indicadores (INDIVAL)
  • Estimadores de riqueza de espécies (Chao 1 e 2, Jackknife 1 e 2, Bootstrap)
  • Curvas espécie-área e de rarefação
  • Índices de Similaridade (Bray Curtis, Jaccard e Sorensen)
  • Índices de Diversidade (Shannon, Simpson) e equabilidade (Pielou e Mcintosh)
  • Diversidade filogenética (PD) e filobetadiversidade (beta diversidade filogenética entre comunidades ou Biomas)
  • Índices de estrutura filogenética de comunidades (MPD, MNTD, NRI e NTI)
  • Índices de diversidade funcional: riqueza funcional (FRic), uniformidade funcional (FEve) e divergência funcional (FDiv).
  • Testes de conservação evolutiva (sinal filogenético) de traços funcionais
  • Testes de conservação evolutiva de nichos (climático, geográfico e altitudinal)
  • Parâmetros florestais de estrutura (densidade absoluta e por hectare, dominância e valor de importância) e dinâmica (taxas de mortalidade, recrutamento, perda e ganho de biomassa, rotatividade, meia-vida, duplicação)
  • Padrões de distribuição (I de Moran) e dispersão (Morisita) espacial de espécies
  • Análises e interpretação fotos hemisféricas (abertura de dossel florestal, índice de área foliar, radiação fotossinteticamente ativa)

SOFTWARES MAIS USADOS

R, Python, STATISTICA, MATLAB, BioEstat, Oriana, Excel, ArcGIS, Sigma Plot, Past, Phylocom