<html>
  <head>
    <meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-Type">
  </head>
  <body bgcolor="#FFFFFF" text="#000000">
    Olá <br>
    é só retirar o cubo:  I(d^3)<br>
    <br>
    ficando assim:<br>
    lines(x, (predict(lm(peso ~ I(d)+I(d^2)),data.frame(d=x))),lty=2,
    col="blue")<br>
    <br>
    saudações<br>
    <br>
    <div class="moz-cite-prefix">Em 20/06/2016 20:34, Maurício Lordêlo
      via R-br escreveu:<br>
    </div>
    <blockquote
cite="mid:CAGUUkAtnrxTePoYpfu8Box2k-_PyKqhrJs6D4rDu4k3ripVsMw@mail.gmail.com"
      type="cite">
      <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 moz-do-not-send="true"
            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>
      <br>
      <fieldset class="mimeAttachmentHeader"></fieldset>
      <br>
      <pre wrap="">_______________________________________________
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    <br>
  </body>
</html>