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Caros amigos, estou realizando uma regressão linear com contrastes
polinomiais par obter o grau do polinômio que melhor se ajusta aos
dados. Realizei o modelo no R e fiz também manualmente utilizando a
tabela de divisores, multiplicadores para comparações ortogonais.
Acontece que embora a análise de variância indique ser
sigignificativo o modelo de 2ª ordem quando obtenho o modelo pelo
método summary a regressão calculada manualmente difere daquela
apresentada pelo R alguem pode me explicar o que está acontecendo.
Segue o CMR:<br>
<br>
dados<-structure(list(Bloco = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L,
5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L), .Label = c("1", "2", "3", "4", "5",
"6"), class = "factor"), Espacamento = c(1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4,
5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5),
Producao = c(3.02, 2.795, 2.966, 2.552, 2.822, 3.334, 3.1, 2.651,
2.687, 2.543, 3.065, 2.741, 2.624, 2.84, 2.597, 3.109, 2.85, 2.759,
2.903, 2.57, 3.181, 2.759, 2.759, 2.525, 2.66, 3.244, 2.723, 2.507,
2.417, 3.002)), .Names = c("Bloco", "Espacamento", "Producao"),
row.names = c(NA, -30L), class = "data.frame")<br>
dados$Bloco<-factor(dados$Bloco)<br>
dados$Espacamento<-factor(dados$Espacamento)<br>
modelo3<-lm(Producao~Bloco+ordered(Espacamento), data=dados)<br>
<br>
O modelo obtido manualmente foi:<br>
Y =4,721 - 0,0458X + 0,00025X²<br>
<br>
atenciosamente<br>
<br>
<br>
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Fernando Souza
Zootecnista, DSc. Produção Animal
cel: (+55) 82 8113-8781
<a class="moz-txt-link-abbreviated" href="mailto:e-mail:nandodesouza@gmail.com">e-mail:nandodesouza@gmail.com</a>
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