<div dir="ltr"><div>Saudações a todos desta lista,</div><div>Estou tentando reproduzir um exemplo de regressão polinomial do livro do Banzatto e Kronka.</div><div>Minhas dúvidas são:</div><div>1. Como reproduzir exatamente o gráfico ilustrado no exemplo? O gráfico que consegui fazer está parecido porém não está igual. </div><div>O gráfico apresentado no livro encontra-se neste link:</div><div><a href="https://www.dropbox.com/s/qyv7ofwryegcu7m/figura.jpg?dl=0">https://www.dropbox.com/s/qyv7ofwryegcu7m/figura.jpg?dl=0</a></div><div>2. Como encontrar o valor de X que anula a derivada primeira? E depois como encontrar o máximo da função?</div><div>Grato,</div><div>Maurício</div><div><br></div><div>Segue o CMR:</div><div>################################################################################</div><div>#Experimento inteiramente casualizado com 4 repetições para estudar os efeitos de </div><div>#7 doses de gesso (tratamentos):</div><div>#0, 50, 100, 150, 200, 250 e 300 kg/ha sobre diversas características do feijoeiro</div><div>#Para a característica "peso de 1000 sementes", tem-se os resultados obtidos em gramas</div><div>peso = c(134.8, 139.7, 147.6, 132.3,</div><div>         161.7, 157.7, 150.3, 144.7,</div><div>         160.7, 172.7, 163.4, 161.3,</div><div>         169.8, 168.2, 160.7, 161.0,</div><div>         165.7, 160.0, 158.2, 151.0,</div><div>         171.8, 157.3, 150.4, 160.4,</div><div>         154.5, 160.4, 148.8, 154.0)</div><div>tratamento = factor(rep(seq(0,300,50), each=4)) </div><div>dados = data.frame(peso, tratamento)</div><div>attach(dados)</div><div><br></div><div>niveis.tratamento = seq(0,300,50)</div><div>contrasts(dados$tratamento) = contr.poly(niveis.tratamento)</div><div>contrasts(dados$tratamento)</div><div>modelo.aov = aov(peso ~ tratamento, dados)</div><div>summary(modelo.aov)</div><div>summary(modelo.aov, split = list(tratamento = list(L = 1, Q = 2, C=3, Dev=c(4,5,6))))</div><div><br></div><div>plot(c(0,300), c(130,175), type="n", xlab="Doses de gesso (kg/ha)", ylab="Peso (g) de 1000 sementes")</div><div>d = rep(seq(0,300,50), each=4)</div><div>med_t = rep(tapply(peso,tratamento,mean),each=4)</div><div>points(d,med_t)</div><div>x = seq(0,300,0.1)</div><div>lines(x, (predict(lm(peso ~ I(d)+I(d^2)+I(d^3)),data.frame(d=x))),lty=2, col="blue")</div><div><br></div><div><br></div></div>