np_carobinha: Efeito da Época de Colheita e Adubação Nitro-Fosfatada na...
In walmes/EACS: Estatística Aplicada à Ciência do Solo

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Resultados de um experimento realizado para estudar o efeito da época de colheita e níveis de adubação nitro-fosfatada sobre a produção e teores de nutrientes na carobinha (subsp. Symmetrifoliolata).

O experimento foi instalado em ambiente protegido em maio/2012. 4 vasos preenchidos com Latossolo vermelho distroférrico muito argiloso, com peso de 5.5 kg, foram adubados com nitrogênio (5 níveis, kg ha^-1) e fósforo (5 níveis, kg ha^-1). Um total de 25 combinações de N e P resultam do cruzamento completo dos níveis. No entanto, para reduzir a dimensão do experimento, utilizou-se 9 combinações ao considerar a matriz experimental de Pan Plueba III. O delineamento experimental foi de blocos casualizados (DBC). Cada unidade experimental foi constituida de 4 plantas, contendo 2 plantas úteis por parcela.

Colheram-se duas plantas em janeiro/2013 (259 dias após o transplantio - DAT) e em junho/2016 (770 DAT), quando as produções foram mensuradas. Posteriormente, determinou-se o teor de nutrientes das folhas e raízes.

Um data.frame com 72 observações e 7 variáveis, em que

epoc: Época de colheita da carobinha e determinação das variáveis resposta, em dias após o transplantio.
bloc: Fator categórico que indica os blocos do experimento, TODO formado pelas parcelas no mesmo canteiro.
N: Nível de nitrogênio aplicado na adubação, kg ha^{-1}.
P: Nível de fósforo aplicado na adubação, kg ha^{-1}.
msf: Massa fresca das folhas, g.
Kraiz: Teor de potássio nas raízes, TODO grandeza.
Kfolh: Teor de potássio nas folhas, TODO grandeza.

data(np_carobinha)
str(np_carobinha)

library(lattice)

# Níveis de N e P.
unique(sort(np_carobinha$N))
unique(sort(np_carobinha$P))

# Combinações presentes no experimento.
cbn <- unique(np_carobinha[, c("N", "P")])
cbn

# Desenho simétrico.
xyplot(N ~ P, data = cbn, aspect = 1)

xtabs(~epoc + bloc, data = np_carobinha)
xtabs(~N + P, data = np_carobinha)

xyplot(msf ~ N | P, data = np_carobinha, groups = epoc)
xyplot(msf ~ P | N, data = np_carobinha, groups = epoc)

# Codificar os níveis de N e P para mesma escala centrada.
cod <- function(x) {
    u <- unique(x)
    stopifnot(length(u) == 5)
    u <- sort(u)
    m <- u[3]
    d <- diff(u[c(2, 4)])/2
    z <- (x - m)/d
    return(z)
}

# Criando versões codificadas de N e P.
np_carobinha <- transform(np_carobinha,
                          nn = cod(N),
                          pp = cod(P))
cbn <- unique(np_carobinha[, c("nn", "pp")])
round(cbn, 3)