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)

dataset=whichdataset()
    respo<-dataset[input$resp]
    respos <- unlist(respo)
    bloco<-dataset[input$bloc]
    blocos <- unlist(bloco)
    fat<-dataset[input$fator1]
    fat1 <- unlist(fat)
    fato<-dataset[input$fator2]
    fat2 <- unlist(fato)

    sigT12 <- as.numeric(input$sigT12)
    sigF12 <- as.numeric(input$sigF12)

   psub2.dbc.model<-psub2.dbc(fat1, fat2, blocos, respos, quali = c(input$quali1, input$quali2), mcomp=input$mcomp12, sigT=sigT12, sigF=sigF12)

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#                    Dados                            # 
#######################################################
dataset

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

 summary(dataset)
 str(dataset)


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#           Tabela ANOVA PARCELAS SUBDIVIDIDAS EM DBC           #  #################################################################
psub2.dbc(fat1, fat2, blocos, respos, quali = c(input$quali1, input$quali2), mcomp=input$mcomp12, sigT=sigT12, sigF=sigF12)

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

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