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Resultados de um experimento para avalia<c3><a7><c3><a3>o da produ<c3><a7><c3><a3>o de cultivares de milho. O experimento foi instalado em delineamento de blocos casualizados. Al<c3><a9>m da produ<c3><a7><c3><a3>o em cada parcela, contou-se o n<c3><ba>mero de plantas por parcela (stand)
Um data.frame
com 24 observa<c3><a7><c3><b5>es e 6 vari<c3><a1>veis, em que
varied
Fator de n<c3><ad>veis categ<c3><b3>ricos que representa as variedades de milho.
A
Fator de n<c3><ad>veis categ<c3><b3>ricos que representa os n<c3><ad>veis de um fator fict<c3><ad>cio A.
B
Fator de n<c3><ad>veis categ<c3><b3>ricos que representa os n<c3><ad>veis de um fator fict<c3><ad>cio B.
bloco
Fator de n<c3><ad>veis categ<c3><b3>ricos que indica os blocos do experimento.
nppp
N<c3><ba>mero de plantas por parcela.
prod
Produ<c3><a7><c3><a3>o de milho (g) por parcela.
Os fatores A e B s<c3><a3>o fict<c3><ad>cios pois foram criados apenas para demonstrar como fazer a an<c3><a1>lise caso o experimento fosse um fatorial 3 \times 2 ao inv<c3><a9>s de ter um <c3><ba>nico fator de 6 n<c3><ad>veis.
BANZATTO; KRONKA (2013), Quadro 9.2.1, p<c3><a1>g. 206.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 | library(lattice)
data(BanzattoQd9.2.1)
str(BanzattoQd9.2.1)
xyplot(prod ~ varied, data = BanzattoQd9.2.1,
groups = bloco, type = c("p", "a", "g"), as.table = TRUE,
cex = with(BanzattoQd9.2.1,
0.5 + (nppp - min(nppp))/diff(range(nppp))),
auto.key = list(space = "right", title = "Bloco",
cex.title = 1, columns = 1),
xlab = "Variedades de milho",
ylab = expression("Produ<c3><a7><c3><a3>o"~(g~parcela^{-1})))
|
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