labestData: Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística

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Dados de um experimento fatorial 3^2, com a cultura do feijoeiro testando espa<c3><a7>amento entre linhas de plantio (0.45, 0.6 e 0.75 m) e densidade de plantio (7, 10 e 13 sementes por metro). Os dados se referem <c3><a0> cultivar Jalo Precoce. Adotou-se o delineamento de blocos ao acaso com confundimento parcial de 2 graus de liberdade da intera<c3><a7><c3><a3>o densidade com espa<c3><a7>amento. Os resultados s<c3><a3>o de altura de plantas, em cent<c3><ad>metros.

Um data.frame com 36 observa<c3><a7><c3><b5>es e 6 vari<c3><a1>veis

rept: Fator categ<c3><b3>rico que identifica a repeti<c3><a7><c3><a3>o. Cada repeti<c3><a7><c3><a3>o tinha 3 blocos de tamanho 3.
bloco: Fator categ<c3><b3>rico que identifica o bloco em cada repeti<c3><a7><c3><a3>o.
espac: Fator de n<c3><ad>veis codificados que identifica o espa<c3><a7>amento utilizado (0.45, 0.6 e 0.75 m).
dens: Fator de n<c3><ad>veis codificados que identifica a densidade de plantio utilizada (7, 10 e 13 sementes por metro).
altura: Altura de plantas, em cm.

ZIMMERMANN (2004), p<c3><a1>g. 231.

library(lattice)

data(ZimmermannTb11.10)
str(ZimmermannTb11.10)

ftable(xtabs(~espac + dens + rept, data = ZimmermannTb11.10))
ftable(xtabs(~espac + dens + interaction(rept, bloco),
             data = ZimmermannTb11.10))

xyplot(altura ~ factor(espac) | rept, groups = dens,
       data = ZimmermannTb11.10, as.table = TRUE,
       type = c("p", "a"),
       xlab = "N<c3><ad>veis de espa<c3><a7>amento",
       ylab = "Altura de plantas (cm)",
       auto.key = list(title = "Densidade", cex.title = 1.1,
                       columns = 3),
       strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
                            var.name = "Repeti<c3><a7><c3><a3>o"))