<font face="trebuchet ms,sans-serif">Wenceslau,<br><br>Na formula do modelo você deve remover o intercepto (-1), deixar os blocos como último termo e usar contraste tipo soma zero para que seus coeficientes se anulem e não precisem ser representados, declarar os demais fatores com estrutura aninhada, tempo dentro de dose, veja<br>
<br><span style="font-family: courier new,monospace;">da <- expand.grid(B=gl(4,1,la="b"), D=gl(3,1,la="d"), T=1:10)</span><br style="font-family: courier new,monospace;"><span style="font-family: courier new,monospace;">da$y <- rnorm(nrow(da))</span><br style="font-family: courier new,monospace;">
<br style="font-family: courier new,monospace;"><span style="font-family: courier new,monospace;">m0 <- lm(y~-1+D/(T+I(T^2))+B, da, contrast=list(B=contr.sum))</span><br style="font-family: courier new,monospace;"><span style="font-family: courier new,monospace;">summary(m0)</span><br style="font-family: courier new,monospace;">
<br>Se o seu experimento você montou em blocos, então bloco deve ser termo de todos os modelos, ok, no último você só declara D e T, deixou o bloco fora.<br><br>À disposição.<br>Walmes.<br><br clear="all"></font><span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">==========================================================================</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">
<span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">Walmes Marques Zeviani</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;"><span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">
<span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;"><span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">fone: (+55) 41 3361 3573</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">
<span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">VoIP: (3361 3600) 1053 1173</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;"><span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">e-mail: <a href="mailto:walmes@ufpr.br" target="_blank">walmes@ufpr.br</a></span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">
<span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">twitter: @walmeszeviani</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;"><span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">homepage: <a href="http://www.leg.ufpr.br/%7Ewalmes" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/~walmes</a></span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">
<span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">linux user number: 531218</span><br style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;"><span style="font-family: trebuchet ms,sans-serif;">==========================================================================</span><br>
<br><br><div class="gmail_quote">2011/5/4 Wenceslau <span dir="ltr"><<a href="mailto:wgt007@gmail.com">wgt007@gmail.com</a>></span><br><blockquote class="gmail_quote" style="margin: 0pt 0pt 0pt 0.8ex; border-left: 1px solid rgb(204, 204, 204); padding-left: 1ex;">
<div bgcolor="#ffffff" text="#000000">
<font face="Comic Sans MS">Caros colegas,<br>
<br>
estou tentando fazer uma analise comparando modelos lineares da
evolução do pH vs tempo, num experimento com diferentes doses de
carbonato de cálcio (7 doses).<br>
<br>
Tenho este Tenho este script que faz a analise e também os
gráficos. Mas não consegui obter os coeficientes de cada modelo
individualmente (dose 0 vs tempo; dose 4 vs tempo, etc).<br>
<br>
Agradeço se puderem me ajudar<br>
<br>
## Experimento pH vs tempo<br>
<br>
dados <- read.table("dosagem.txt", h=T)<br>
names(dados)<br>
attach(dados)<br>
<br>
B <- factor(Rep)<br>
D <- factor(Dose)<br>
T <- factor(Tempo)<br>
<br>
<br>
modelo <- lm(Leitura ~ D*T+B:D)<br>
anova(modelo)<br>
<br>
# Pode-se considerar o modelo fatorial diretamente<br>
<br>
fatorial <- lm(Leitura ~ D*(I(Tempo)+I(Tempo^2)))<br>
anova(fatorial)<br>
summary(fatorial)<br>
#plot(fatorial)<br>
<br>
#SELECIONANDO O MODELO QUADRATICO E GERANDO INTERVALOS DE
CONFIANÇA DE 0.95<br>
<br>
preditos <- predict(fatorial,interval="confidence")<br>
<br>
media <- preditos[,1]<br>
LI <- preditos[,2]<br>
LS <- preditos[,3]<br>
<br>
interaction.plot(Tempo,D,media,ylab="pH",xlab="Dias", ylim=c(4,8),
pch=0:7, legend=T)<br>
<br>
#Plotando os pontos e as curvas ajustadas - Grafico 1<br>
par(new=TRUE)<br>
interaction.plot(Tempo,D,Leitura,ylab="pH",xlab="Dias",
type="p",pch=0:7,col=3:9, ylim=c(4,7.5),legend=T)<br>
par(new=TRUE)<br>
interaction.plot(Tempo,D,media,ylab="pH",xlab="Dias",
ylim=c(4,7.5), pch=0:7, legend=F)<br>
<br>
#Plotando a curva ajustada e os IC<br>
<br>
par(new=TRUE)<br>
interaction.plot(Tempo,D,ylab="pH", media,ylim=c(4,7.5),legend=F)<br>
par(new=TRUE)<br>
interaction.plot(Tempo,D,ylab="pH",xlab="Dias",LI,col=2,ylim=c(4,7.5),legend=F)<br>
par(new=TRUE)<br>
interaction.plot(Tempo,D,ylab="pH",xlab="Dias",
LS,col=3,ylim=c(4,7.5),legend=F)<br>
legend("topleft", c("IC - Superior", "IC - Inferior"),
col=c("green", "red"),<br>
title="Legenda", lty=1, lwd=2)<br>
<br>
<br>
</font>
</div>
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