supresp: Análise de superfície de resposta
In TiagoOlivoto/cursoR: Curso R do grupo Experimentacao da UFSM-SM

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Análise de superfície de resposta considerando um modelo quadrático. Diversas estatisticas, tais como tais como pontos ótimos, autovalores são retornados.

1 2	supresp(data, factor1, factor2, block, resp, level = 0.95)

`data`	O conjunto de dados contendo os fatores quantitativos, os blocos e a(as) variável(eis) resposta.
`factor1`	O nome da coluna com o primeiro fator quantitativo
`factor2`	O nome da coluna com o segundo fator quantitativo.
`block`	O nome da coluna que contem os blocos
`resp`	O nome da coluna que contém a variável resposta
`level`	O nível de significância. Padrão é 0.95.

Considerando os dados de um experimento bifatorial com dois fatores quantitativos (A e D), conduzidos em delineamento de blocos completos casualizados, o seguinte modelo é ajustado aos dados: Y = m + bk + Ai + Dj + (AD)ij + eijk. Onde, Y é variável resposta predita, m é a média geral do experimento; bk é o efeito do k-ésimo bloco, Ai é o efeito do i-ésimo nível do fator A; Dj é o efeito do j-ésimo nível do fator D; ADij é o efeito da interação do i-ésimo nível do fator A com o j-ésimo nível do fator D e eijk é o erro aleatório. Quando a interação é significativa, o seguinte modelo é ajustado para a plotagem do gráfico de superfície de resposta. Y = b0 + b1*A + b2*D + b11*A^2 + b22*D^2 + b12*A*D

`results`	Um dataframe com os resultados preditos e residuais para cada cobinação dos níveis dos fatores
`gof`	Um dataframe com diversas medidas de qualidade de ajuste. Para maiores detalhes, consulte ?gof
`model`	O modelo ajustado e que pode ser utilizado para a plotagem dos gráficos de superfície de resposta e análise de residual
`equation`	A equação de superfície de resposta ajustada