[R-br] Lattice Design

[FHRB Toledo]

Walmes,

Obrigado pela prontidão!

Pois bem, rodei o seu código... eis que: sua implementação confere com os
resultados esperados relativos ao ajuste das médias com recuperação da
informação interbloco (popmeans, do doBy quando o modelos é ajustado pelo
lme()).

No primeiro ajuste,, o do aov, o popmeans retorna as próprias médias
aritméticas dos tratamentos, sem qualquer ajuste!

O teste correto da soma de quadrados de tratamentos ajustados confere com
Cochran & Cox!

Infelizmente ainda não consegui recuperar as médias ajustadas intrabloco,
mas com certeza o que é posto por você ajuda e muito!

Obrigado...

abraço,
FH

2012/11/15 Walmes Zeviani <walmeszeviani em gmail.com>

> Fernando,
>
> Já rodei os exemplos do Pimentel e do Ramalho et al. Implementação de
> ambos estão disponíveis nos scripts que levei para o Curso mais recente que
> dei na Embrapa Arroz e Feijão (que terminei ontem). O link para arquivos do
> curso é esse
>
> http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cnpaf2/
>
> Pegue o script lati.R. Eu nunca olhei a implementação do C&Cox e fiquei
> curioso e imaginando será que os livros divergem? Meus códigos reproduzem o
> Pimentel. Bem, com os seus dados a análise que atualmente faço é essa
>
> rm(list=ls(all=TRUE)); ls()
> download <- read.table('http://dl.dropbox.com/u/38195533/dados_CC.txt',
>                        header = TRUE, # com cabecalho
>                        sep = '\t', # separador de celulas <TAB>
>                        dec = ',', # separador de decimal <, (virgula)>
>                        na.string = '.') # indicador de omissao
> str(download)
>
> ## lendo e transformando variaveis em fator
> dados <- transform(download,
>                    trat = factor(trat), # transforma em fator
>                    rep = factor(rep), # idem
>                    bloco = factor(bloco)) # ...
>
> all(complete.cases(dados)) # completo
> xtabs(~rep+trat, dados)
> xtabs(~rep+bloco, dados)
> xtabs(~bloco+trat+rep, dados)
>
> str(dados) # estrutura da planilha
>
> m0 <- lm(terms(resp~rep/bloco+trat, keep.order=TRUE), data=dados)
> anova(m0)
>
> require(doBy)
> popMeans(m0, effect="trat")
>
> require(nlme)
> dados$blocoin <- with(dados, interaction(rep, bloco, drop=TRUE))
> mm0 <- lme(resp~rep+trat, random=~1|blocoin, dados)
> anova(mm0)
>
> popMeans(mm0, effect="trat")
>
> À disposição.
> Walmes.
>
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> LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
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