####################################### # Quadrado Latino # ####################################### rm(list=ls(all=TRUE)) ## Planejamento ####################################### # Sorteio das linhas sample(1:5,5) # Sorteio das colunas sample(1:5,5) # Entrada dos dados e ajuste do modelo ####################################### dados = read.csv2("cana1.csv"); dados dados$linha =as.factor(dados$linha ) dados$coluna=as.factor(dados$coluna) dados$trat =as.factor(dados$trat ) summary(dados) attach(dados) modelo = aov(prod~ linha + coluna + trat) # Verificando as pressuposições # Análise gráfica dos resíduos ####################################### # Resíduos Studentizados res_stud=rstandard(modelo); res_stud # Box plot dos resíduos Studentizados boxplot(res_stud,ylab="Resíduos Studentizados") # Gráfico Quantil-quantil qqnorm(res_stud,pch=19,cex=0.7, xlab="Quantis da distribuição normal", ylab="Resíduos Studentizados",main=""); qqline(res_stud, col=2) # Gráfico dos resíduos Stud. vs Trat. library(lattice) dotplot(res_stud ~ trat,xlab="Tratamentos", ylab="Resíduos Studentizados",col="black") # Gráfico dos res. Stud.vs valores preditos plot(res_stud ~ fitted(modelo),xlab="Valores preditos", ylab="Resíduos Studentizados") abline(h=0) # Verificando as pressuposições # Testes estatísticos ####################################### # Teste de normalidade de Shapiro-Wilk # dos erros shapiro.test(res_stud) # Teste de homogeneidade de variâncias de # Breusch-Pagan library(lmtest) bptest(prod~ linha + coluna + trat, data=dados) # Teste para necessidade de transformação # de Box-Cox library(MASS) boxcox(prod~ linha + coluna + trat, data=dados) # Teste de não aditividade de Tukey library(dae) tukey.1df(aov(prod ~ linha + coluna + trat + Error(linha:coluna), dados), dados, error.term="linha:coluna") modelo1<- lm(prod ~ linha + coluna + trat, dados) pred2<- predict(modelo1)^2 plot(prod ~ pred2) modelo2<- lm(prod ~ linha + coluna + trat + pred2, dados) anova(modelo1, modelo2, test="F") # Análise de variância ####################################### anova(modelo) # Teste de Tukey ####################################### library(ExpDes.pt) dql(trat, linha, coluna, prod, quali = TRUE, mcomp = "tukey", sigT = 0.05, sigF = 0.05)