[R-br] Particionar soma de quadrado

[Andre Oliveira]

Oi Cesar, obrigado pela atenção de fato esqueci do parenteses!
A função aov quando usado o parâmetro Error () passou avisar desta forma, mas, a soma de quadrado está correta. Conferi em outros programas e há muitos avisos sobre o tema no google. 

 Warning message:In aov(indice ~ cultivar * factor(dose) + Error(bloco:(cultivar +  :  modelo Error() é singular
A regressão seria está aqui.
require(lattice)
xyplot(indice~dose|cultivar, groups=bloco, data=da, jitter.x=TRUE, type=c("p","l"), layout=c(3,1), pch=19)

Grato


    Em quarta-feira, 9 de janeiro de 2019 21:33:26 BRST, Cesar Rabak <cesar.rabak em gmail.com> escreveu:  
 
 Andre,
O seu CMR está cheio de problemas...

A linha: 
fit=aov(indice ~ cultivar*factor(dose)+Error(bloco:(cultivar+dose))  

dá erro por falta de um parêntese no final.
Colocando-se o símbolo faltante caímos em:
> fit=aov(indice ~ cultivar*factor(dose)+Error(bloco:(cultivar+dose)))Warning message:In aov(indice ~ cultivar * factor(dose) + Error(bloco:(cultivar +  :  modelo Error() é singular
O que me parece esperado dado que o número total de amostras é 72 e você está querendo fazer  interação de 4 x 6 x 3 (blocos x doses x cultivar) ou seja você só tem um experimento por interação... isso deixa de ser regressão😶
HTH



On Tue, Jan 8, 2019 at 12:45 PM Andre Oliveira por (R-br) <r-br em listas.c3sl.ufpr.br> wrote:


Boa noite,

 dados que houve a internação entre fatores, preciso particionar a soma de quadrado. É apenas um exercício que estou fazendo co dados que está na web. Evidentemente que posso construir os contraste e testar o que me interessa e também poderia usar a ExpDes para isto. Alguém poderia ajudar com um script para tal desdobramento?
Grato
Pequei este exemplo! 

 da <- read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/anovareg.txt", header=TRUE, sep="\t")
 str(da)

 attach(da)
# Este exemplo testa regressão! 

fit=aov(indice ~ cultivar*ordered(dose))
summary(fit)
summary.lm(fit)


# Gostaria de ajuda para desdobrar e testar doses para este modelo abaixo! 

 fit=aov(indice ~ cultivar*factor(dose)+Error(bloco:(cultivar+dose))

 summary(fit)
Grato


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