[R-br] Particionar soma de quadrado

[Cesar Rabak]

André, o fato de a soma dos quadrados estar correta não muda o fato de você
estar fazendo o equivalente a encontrar uma reta com apenas dois pontos e
querer tratar isso como uma generalização e estudar o valor-p da ANOVA, etc.

A razão porque aquela função é denominada *Error* é que ela deveria
ajudá-lo no caso de *medidas repetidas* para cada caso de interação.

No exemplo acima, quantas medidas repetidas você tem para cada caso dose *
cultivar?

Espero que estas questões lhe ajudem a entender o seu problema e recomendo
a leitura to texto indicado pelo Fernando, malgrado já discordei que para a
questão da msg de erro ele é insuficiente.

Saindo um pouco fora da questão original e comentando seu último código (no
momento ñ consigo baixar o arquivo da LEG, (falha em InternetOpenUrl: 'Uma
conexão com o servidor não pôde ser estabelecida') note que o gráfico que
você gera com xyplot mostra algo *diferente* do que você quer fazer via a
ANOVA que você codifica: *dose *tratada como variável contínua no seu
gráfico e como fator na ANOVA que vc codifica.

IMNSHO se você mantivesse a variável dose como numérica e estudasse o
assunto como regressão você obteria *mais* dos dados.

HTH
--
Cesar Rabak

On Thu, Jan 10, 2019 at 8:23 AM Andre Oliveira <andreolsouza em yahoo.com.br>
wrote:

> 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
> <http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/anovareg.txt?fbclid=IwAR3oUEJYP2LMuNkZCndm3jrtUceBc16QUaD1lEvqHhpoh7l4NJN8-Vkzubs>",
> 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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> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
> código mínimo reproduzível.
>
>
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