dic: Delineamento Inteiramente Casualizado Simples

Description Usage Arguments Details Value Note Author(s) References See Also Examples

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Description

Analisa experimentos em Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado com um so fator, considerando o modelo fixo.

Usage

1
2
dic(trat, resp, quali = TRUE, mcomp = "tukey", nl = FALSE,
hvar='bartlett', sigT = 0.05, sigF = 0.05)

Arguments

trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.

resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.

quali

Logico. Se TRUE (default), os tratamentos sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos.

mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes m<fa>ltiplas bootstrap ("ccboot") e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ("ccf").

nl

Logico. Se FALSE (default) modelos de regressao lineares s<e3>o ajustados. Se TRUE, modelos de regressao n<e3>o-lineares sao ajustados.

hvar

Permite escolher o teste de homogeneidade de variancias; o default e o teste de Bartlett, contudo tem-se como outras opcoes: o teste de Levene ('levene'), o teste de Samiuddin ('samiuddin'), o teste de ONeill e Mathews ('oneillmathews') e o teste de Layard ('layard').

sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de m<e9>dias; o default e 5%.

sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DIC em questao, o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls(SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Denismar Alves Nogueira

Eric Batista Ferreira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

BANZATTO, D. A.; KRONKA, S. N. Experimentacao Agricola. 4 ed. Jaboticabal: Funep. 2006. 237 p.

FERREIRA, E. B.; CAVALCANTI, P. P. Funcao em codigo R para analisar experimentos em DIC simples, em uma so rodada. In: REUNIAO ANUAL DA REGIAO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 54/SIMPOSIO DE ESTATISTICA APLICADA A EXPERIMENTACAO AGRONOMICA, 13, 2009, Sao Carlos. Programas e resumos... Sao Carlos, SP: UFSCar, 2009. p. 1-5.

See Also

Para outros exemplos de experimentos em DIC, veja: fat2.dic, fat3.dic, psub2.dic, fat2.ad.dic e fat3.ad.dic.

Examples

1
2
3
data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = FALSE, sigF = 0.05)

Example output

------------------------------------------------------------------------
Quadro da analise de variancia
------------------------------------------------------------------------
           GL     SQ     QM     Fc     Pr>Fc
Tratamento  3 214.88 71.626 6.5212 0.0029622
Residuo    20 219.67 10.984                 
Total      23 434.55                        
------------------------------------------------------------------------
CV = 3.41 %

------------------------------------------------------------------------
Teste de normalidade dos residuos (Shapiro-Wilk)
p-valor:  0.91697 
De acordo com o teste de Shapiro-Wilk a 5% de significancia, os residuos podem ser considerados normais.
------------------------------------------------------------------------

Ajuste de modelos polinomiais de regressao
------------------------------------------------------------------------
$`Modelo linear\n------------------------------------------------------------------------`
   Estimativa Erro.padrao       tc p.valor
b0   100.2878     1.13200 88.59383 0.00000
b1    -0.4136     0.12102 -3.41775 0.00273

$`R2 do modelo linear`
[1] 0.5970766

$`Analise de variancia do modelo linear`
                     GL        SQ        QM    Fc p.valor
Efeito linear         1 128.29872 128.29872 11.68 0.00273
Desvios de Regressao  2  86.57943  43.28972  3.94 0.03605
Residuos             20 219.67103  10.98355              

------------------------------------------------------------------------
$`Modelo quadratico\n------------------------------------------------------------------------`
   Estimativa Erro.padrao       tc p.valor
b0   101.5728     1.31874 77.02292 0.00000
b1    -1.1846     0.42355 -2.79681 0.01114
b2     0.0514     0.02706  1.89949 0.07202

$`R2 do modelo quadratico`
[1] 0.7815039

$`Analise de variancia do modelo quadratico`
                     GL        SQ        QM    Fc p.valor
Efeito linear         1 128.29872 128.29872 11.68 0.00273
Efeito quadratico     1  39.62940  39.62940  3.61 0.07202
Desvios de Regressao  1  46.95003  46.95003  4.27 0.05187
Residuos             20 219.67103  10.98355              

------------------------------------------------------------------------
$`Modelo cubico\n------------------------------------------------------------------------`
   Estimativa Erro.padrao       tc p.valor
b0  102.19833     1.35299 75.53497 0.00000
b1   -3.14450     1.03828 -3.02858 0.00663
b2    0.42670     0.18353  2.32497 0.03071
b3   -0.01668     0.00807 -2.06750 0.05187

$`R2 do modelo cubico`
[1] 1

$`Analise de variancia do modelo cubico`
                     GL        SQ        QM    Fc p.valor
Efeito linear         1 128.29872 128.29872 11.68 0.00273
Efeito quadratico     1  39.62940  39.62940  3.61 0.07202
Efeito cubico         1  46.95003  46.95003  4.27 0.05187
Desvios de Regressao  0   0.00000   0.00000     0       1
Residuos             20 219.67103  10.98355              

------------------------------------------------------------------------

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