ZimmermannTb15.1: Produ<c3><a7><c3><a3>o de Perfilhos por Planta em...

In pet-estatistica/labestData: Biblioteca de Dados para Aprendizado de Estatística

Description

Dados de um ensaio fatorial fracionado 2^{4-1}, em blocos ao acaso. O experimento mediu o n<c3><ba>mero m<c3><a9>dio de perfilhos por planta. Os quatro fatores estudados foram: cultivar, calc<c3><a1>rio, gesso e f<c3><b3>sforo. Para os fatores abi<c3><b3>ticos, o n<c3><ad>vel baixo correspondeu <c3><a0> n<c3><a3>o aplica<c3><a7><c3><a3>o do insumo e para as cultivares, a IAC 47. O n<c3><ad>vel 1 correspondeu a: cultivar IAC 165, 5000 kg ha^{-1} de calc<c3><a1>rio, 1500 kg ha^{-1} de gesso e kg ha^{-1} de f<c3><b3>sforo.

Format

Um data.frame com 24 observa<c3><a7><c3><b5>es e 3 vari<c3><a1>veis, em que

bloc

Fator categ<c3><b3>rico que representa os blocos.

cult

Fator de n<c3><ad>veis codificados que representa as cultivares: IAC 47 e IAC 165.

calc

Fator codificado que representa as doses de calc<c3><a1>rio: 0 e 5000 kg ha^{-1}.

gess

Fator codificado que representa as doses de gesso: 0 e 1500 kg ha^{-1}.

p2o5

Fator codificado que representa as doses de f<c3><b3>sforo: 0 e 50 kg de P_2O_5 ha^{-1}.

perf

N<c3><ba>mero m<c3><a9>dio de perfilhos por planta.

Details

Apesar de ter sido um experimento feito em blocos, n<c3><a3>o foi utilizado confundimento bom blocos, pois todos os blocos tiveram a mesma fra<c3><a7><c3><a3>o do fatorial (a fra<c3><a7><c3><a3>o complementar n<c3><a3>o foi utilizada).

Source

ZIMMERMANN (2004), p<c3><a1>g. 306.

Examples

library(lattice)

data(ZimmermannTb15.1)
str(ZimmermannTb15.1)

ftable(xtabs(~cult + calc + gess + p2o5, data = ZimmermannTb15.1))

xyplot(perf ~ factor(calc) | factor(cult),
       groups = interaction(gess, p2o5, sep = ":"),
       data = ZimmermannTb15.1,
       xlab = "N<c3><ad>vel de calc<c3><a1>rio",
       ylab = "N<c3><ba>mero m<c3><a9>dio de perfilhos por planta",
       auto.key = list(title = "Gesso:F<c3><b3>sforo", cex.title = 1.1,
                       columns = 4),
       strip = strip.custom(strip.names = TRUE,
                            var.name = "Cultivar",
                            factor.levels = c("IAC 47", "IAC 165")))

pet-estatistica/labestData documentation built on May 25, 2019, 12:47 a.m.