rm(list=ls(all=TRUE))
# Entrada dos dados
(dados=read.csv2("fat2.csv"))
dados$Bloco=as.factor(dados$Bloco)
dados$dose= dados$Dose
dados$Dose=as.factor(dados$Dose)
dados$Variedade=as.factor(dados$Variedade)
summary(dados)
attach(dados)
# Tabela de médias
model.tables(aov(prod ~ Dose*Variedade), "means")
# 1) Gráficos
library(lattice)
xyplot(prod ~ Dose:Variedade, data=dados, type = "p", 
xlab="Tratamento(Dose:Variedade)", ylab="produtividade, em kg/ha")
xyplot(prod ~ dose, data=dados, type = "a", lwd=2, xlab="Dose",ylab="produtividade, em kg/ha")
xyplot(prod ~ Variedade, data=dados, type = "a", lwd=2, xlab="Variedade",ylab="produtividade, em kg/ha")
xyplot(prod ~ dose, groups = Variedade, type = "a", lwd=2, xlab="Dose",ylab="produtividade, em kg/ha",
       data=dados, auto.key = list(space = "right", points = FALSE, lines = TRUE))
xyplot(prod ~ Variedade, groups = dose, type = "a", lwd=2,xlab="Variedade",ylab="produtividade, em kg/ha",
       data=dados,auto.key = list(space = "right", points = FALSE, lines = TRUE))
# 2)  Ajuste do modelo
modelo=lm(prod ~ Dose + Variedade + Dose:Variedade)
res_stud = rstandard(modelo)
(sort(res_stud))
# Gráficos
boxplot(res_stud,ylab="Resíduo Studentizado")
qqnorm(res_stud,xlab="Quantis teóricos", ylab="Quantis amostrais",main="")
abline(0,1,col=2)
xyplot(res_stud ~ Dose, data=dados, xlab="Dose",ylab="Resíduo Studentizado")
xyplot(res_stud ~ Variedade, data=dados, xlab="Variedade",ylab="Resíduo Studentizado")
xyplot(res_stud ~ Dose:Variedade, data=dados, xlab="Tratamento(Dose:Variedade)",ylab="Resíduo Studentizado")
xyplot(res_stud ~ fitted(modelo),xlab="Valores preditos",ylab="Resíduo Studentizado")
# 3) Análise de variância
anova(modelo)
# 4) Desdobramentos e 5) Teste de Tukey
library(ExpDes.pt)
fat2.dbc(dose, Variedade, Bloco, prod , quali=c(FALSE,TRUE), mcomp="tukey",
         fac.names=c("Dose","Variedade"), sigT = 0.05, sigF=0.05)

(medias<- model.tables(aov(prod ~ Dose*Variedade), "means"))
plot(medias[1]$tables$`Dose:Variedade`[,1] ~ unique(dados$dose), 
     pch=18, xlab="Dose", ylab="produtividade, em kg/ha", ylim=c(2000,6000),
     col="lightblue")
abline(h=medias$tables$Variedade[1], lwd=2, col="lightblue")  
points(medias[1]$tables$`Dose:Variedade`[,2] ~ unique(dados$dose),
       col="deeppink", pch=18)
curve(3794.66667 -12.46667*x, add=T, col="deeppink", lwd=2)
points(medias[1]$tables$`Dose:Variedade`[,3] ~ unique(dados$dose),
       col="forestgreen", pch=18)
curve(4254.000000 + 84.066667*x -1.497778*x^2, add=T, col="forestgreen",
      lwd=2)
points(medias[1]$tables$`Dose:Variedade`[,4] ~ unique(dados$dose),
       col="red", pch=18)
curve(3704.000000 + 101.233333*x -1.825556*x^2, add=T, col="red", lwd=2)
points(medias[1]$tables$`Dose:Variedade`[,5] ~ unique(dados$dose),
       col="gold2", pch=18)
abline(h=medias$tables$Variedade[5], col="gold2", lwd=2)