In gExpDes/gexpdes: GExpDes (ambiente gáfico de analíse estatistíca ExpDes)

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)

library(shiny)
library(nortest)
library(car)
library(ExpDes.pt)
library(rmarkdown)

ataset=whichdataset()
    respo<-dataset[input$resp]
    respos <- unlist(respo)
    repe<-dataset[input$repeticao]
    repet <- unlist(repe)
    fat<-dataset[input$fator1]
    fat1 <- unlist(fat)
    fato<-dataset[input$fator2]
    fat2 <- unlist(fato)
    fatoo<-dataset[input$fator3]
    fat3 <- unlist(fatoo)

    sigT13 <- as.numeric(input$sigT13)
    sigF13 <- as.numeric(input$sigF13)

   psub2.dic.model<-psub2.dic(fat1, fat2, repet, respos, quali = c(input$quali1, input$quali2), mcomp=input$mcomp13, sigT=sigT13, sigF=sigF13)

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#                    Dados                            # 
#######################################################

dataset

#######################################################
#              Estrutura dos dados                    # 
#######################################################

 summary(dataset)
 str(dataset)


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#           Tabela ANOVA PARCELAS SUBDIVIDIDAS EM DIC           #  #################################################################
psub2.dic(fat1, fat2, repet, respos, quali = c(input$quali1, input$quali2), mcomp=input$mcomp13, sigT=sigT13, sigF=sigF13)


#######################################################
#         Análise de resíduo                         # 
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plotres(psub2.dic.model)

gExpDes/gexpdes documentation built on Sept. 10, 2020, 4:07 p.m.