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Líder: Prof a . Dr a . Simone Daniela Sartorio - sisartorio@ufscar.br

Grupo de Pesquisa em Estatística Aplicada à Ciências Agrárias – GPEACA. Líder: Prof a . Dr a . Simone Daniela Sartorio - sisartorio@ufscar.br 2 o Líder: Prof. Dr. Afrânio  Márcio Corrêa Vieira - afranio@unb.edu.br Centro de Ciências Agrárias – CCA.

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  1. Grupo de Pesquisa em Estatística Aplicada à Ciências Agrárias – GPEACA Líder: Profa. Dra. Simone Daniela Sartorio - sisartorio@ufscar.br 2oLíder: Prof. Dr. Afrânio Márcio Corrêa Vieira - afranio@unb.edu.br Centro de Ciências Agrárias – CCA A existência apenas de cursos de Ciências Agrárias no Centro de Ciências Agrárias (CCA) da UFSCar, bem como da falta de um departamento de Estatística neste Campus, impulsiona e contribui para que parcerias neste sentido sejam feitas, dentro da instituição e entre instituições em que seus profissionais trabalhem com os temas propostos pelo grupo. Desta forma, trocas de experiências e informações poderão ser realizadas, gerando trabalhos de qualidade científica. O GPEACA foi criado recentemente, maio de 2013, tendo por objetivos difundir ideias novas dentro das áreas de Modelos de Regressão e Estatística Multivariada, criando grupos de discussão de forma que os membros possam publicar trabalhos científicos conjuntamente, discutir sobre técnicas já existentes e também propor melhorias, utilizando de preferência softwares livres, como o R. Atualmente, a análise de regressão é uma das mais importantes técnicas estatísticas, sendo utilizada em aplicações de diversas áreas como Engenharia, Medicina, Economia, Agronomia, etc. Já as técnicas de análise multivariadas têm sido regularmente aplicadas em várias investigações científicas nas mais diversas áreas de pesquisa, com maior ou menor frequência. Muitos processos de experimentação são multivariados, pois envolvem a avaliação de diversas características, ou variáveis respostas, em todas as unidades experimentais. A disseminação do uso das técnicas multivariadas pode melhorar a qualidade das pesquisas, proporcionar uma economia relativa de tempo e de custo, e facilitar a interpretação das estruturas dos dados, diminuindo a perda de informação. Contudo, uma das principais barreiras para a utilização dessas técnicas é o seu desconhecimento pelos pesquisadores interessados na pesquisa quantitativa. Outra dificuldade é que a grande maioria de softwares que permitem esse tipo de não são de domínio público. Alunos de graduação e pós-graduação futuramente serão incluídos nesse grupo. Nossos encontros com os membros externos serão realizados por meio de videoconferencia e, quando for necessário, por meio de encontros presenciais. a) Alguns projetos estão sendo discutidos e elaborados para atender os objetivos do grupo. b) • Nossas linhas de pesquisas são: • Modelos de regressão • Estatística experimental • Econometria • Análise multivariada Nosso grupo é composto atualmente pelos seguintes membros: Branco AISI 1040 steel BRANCO 100μm 100μm

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