[R-br] Desdobramento de um fatorial triplo

[Maurício Lordêlo]

Caros,
Peço auxilio para um problema de um fatorial em que há um problema em
atender aos pressupostos.

Agradeço alguma sugestão.

Maurício

m_seca_raiz = c(0.000000000, 0.000000000, 0.000460000, 0.000000000,
0.000000000, 0.000140000,
                0.000000000, 0.000300000, 0.000150000, 0.000000000,
0.000120000, 0.000500000,
                0.000560000, 0.000300000, 0.000000000, 0.000160000,
0.000160000, 0.000600000,
                0.000200000, 0.000200000, 0.000440000, 0.000000000,
0.000080000, 0.000240000,
                0.000380000, 0.000080000, 0.000000000, 0.000250000,
0.000960000, 0.000800000,
                0.000320000, 0.000760000, 0.000920000, 0.000366667,
0.000720000, 0.000540000,
                0.000440000, 0.000620000, 0.000100000, 0.000600000,
0.000200000, 0.000280000,
                0.000000000, 0.000520000, 0.000480000, 0.000000000,
0.000280000, 0.000280000,
                0.000800000, 0.000280000, 0.000000000, 0.000680000,
0.000700000, 0.000380000,
                0.000000000, 0.000360000, 0.000300000, 0.000340000,
0.000280000, 0.000360000,
                0.000340000, 0.001780000, 0.000250000, 0.000260000,
0.000300000, 0.000280000,
                0.000160000, 0.000120000, 0.000125000, 0.000080000,
0.000220000, 0.000320000)
meio = factor((rep(c("m2","m3"),each=12, times=3)))
sacarose = factor(rep(c("7,5","15,0","30,0"), each=24))
carvão = factor((rep(c("c1","c2"),each=6, times=6)))
tratamento = meio:sacarose:carvão
head(data.frame(m_seca_raiz, meio, sacarose, carvão, tratamento),18)


hist(m_seca_raiz)
boxplot(m_seca_raiz ~ tratamento,ylab="Massa seca da raiz",
xlab="Tratamento",
        cex.axis=0.85 )

max(m_seca_raiz)

modelo_m_seca_raiz = aov(m_seca_raiz ~ tratamento)
summary(modelo_m_seca_raiz)

hist(modelo_m_seca_raiz$residuals)
shapiro.test(modelo_m_seca_raiz$residuals)
require(car)
leveneTest(modelo_m_seca_raiz$residuals ~ tratamento)

anova(modelo_m_seca_raiz)$'Mean Sq'[2]
res_pad_m_seca_raiz =
modelo_m_seca_raiz$residuals/sqrt(anova(modelo_m_seca_raiz)$'Mean Sq'[2])
plot(modelo_m_seca_raiz$fitted.values,  res_pad_m_seca_raiz, ylim = c(-5,5))
abline(h=c(-3,3),lty=3)

#Elimando a observação 62
shapiro.test(modelo_m_seca_raiz$residuals[-62])
leveneTest(modelo_m_seca_raiz$residuals[-62] ~ tratamento[-62])

#Transformação Box-Cox
require(forecast)
#require(fpp)
BoxCox.lambda(m_seca_raiz+0.5, method = "guerrero", lower=-3,upper = 3)
BoxCox.lambda(m_seca_raiz+0.5, method = "loglik", lower=-3,upper = 3)
#lambda = BoxCox.lambda(m_seca_raiz,lower=-3)
#lambda
m_seca_raizt = BoxCox(m_seca_raiz+0.5, lambda=-3)

hist(m_seca_raizt)
boxplot(m_seca_raizt ~ tratamento, ylab="m_seca_raiz (transformada)",
xlab="Tratamentos")
modelo_m_seca_raizt = aov(m_seca_raizt ~ tratamento)
summary(modelo_m_seca_raizt)
hist(modelo_m_seca_raizt$residuals)
plot(modelo_m_seca_raizt$residuals)
plot(modelo_m_seca_raizt$fitted.values,  modelo_m_seca_raizt$residuals)
shapiro.test(modelo_m_seca_raizt$residuals)
leveneTest(modelo_m_seca_raizt$residuals ~tratamento)


anova(modelo_m_seca_raizt)$'Mean Sq'[2]
res_pad_m_seca_raizt =
modelo_m_seca_raizt$residuals/sqrt(anova(modelo_m_seca_raizt)$'Mean Sq'[2])
plot(modelo_m_seca_raizt$fitted.values,  res_pad_m_seca_raizt, ylim =
c(-6,6))
abline(h=c(-3,3),lty=3)
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