<div dir="ltr">Nunca tentei transformação de box-cox pelo MASS, sempre uso o car e funciona muito bem. Tenho um script genérico bem simples que peguei de um exemplo da internet, dá pra adaptar e tentar por ele.<div><br></div><div><br></div><div><div># Box Cox Method, univariate (y^lambda-1)/lambda</div><div>library(car)</div><div>m0 <- lm(cycles ~ len + amp + load, Wool)</div><div>plot(m0, which=2)</div><div># Box Cox Method, univariate</div><div>p1 <- powerTransform(m0)</div><div>summary(p1)</div><div><br></div><div><br></div><div># fit linear model with transformed response:</div><div>coef(p1, round=TRUE)</div><div>summary(m1 <- lm(bcPower(cycles, p1$roundlam) ~ len + amp + load, Wool))</div><div>plot(m1, which=2)</div></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">Em 26 de outubro de 2016 21:59, Maurício Lordêlo via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Caros,<div>Preciso fazer um teste de comparação de médias mas estou tendo problemas com os pressupostos. Tentei uma transformação Box Cox mas não consegui êxito. Alguma sugestão?</div><div><br></div><div><div>Fenois = c(337.311, 344.874, 342.353, 325.546, 333.950, 330.588, 328.067, 328.067, 318.824, 331.429, 333.950, 334.790, 336.471, 338.151, 342.353, 259.160, 252.437, 268.403, 265.882, 266.723, 287.731, 88.571, 88.571, 90.252, 41.513, 52.437, 49.076, 88.571, 88.571, 90.252, 64.202, 60.000, 61.681)</div><div>Cor = factor(c(rep("ambar",6),rep("<wbr>ambar_claro",3),rep("ambar",6)<wbr>,rep("ambar_claro",6),rep("<wbr>branco",6),</div><div> rep("extra_ambar_claro",3),<wbr>rep("branco",3))) </div><div>Fenois; Cor</div><div>boxplot(Fenois~Cor,ylab=<wbr>expression(paste("Fenois"," ","(",mg," ",kg^-1,")")), xlab="cor",names=c("Âmbar", "Âmbar Claro", "Branco", "Extra Âmbar Claro"))</div><div>tapply(Fenois, Cor, mean)</div><div>tapply(Fenois, Cor, sd)</div><div>tapply(Fenois, Cor, var)<br></div><div><br></div><div>#Teste de homogeneidade de variâncias</div><div>bartlett.test(Fenois ~ Cor)</div><div>#Gráficos para avaliar a variável resposta</div><div>qqnorm(Fenois)</div><div>qqline(Fenois)</div><div>hist(Fenois)</div><div>boxplot(Fenois)</div><div><br></div><div>#Transformação Box-Cox</div><div>require(MASS)</div><div>boxcox(Fenois~Cor, lambda = seq(-2, 2, 1/10)) </div><div>boxcox(Fenois~Cor, lambda = seq(0.5, 1.5, 1/100))<br></div><div>#Optando por lambda = 0.6</div><div>Fenois2 = ((Fenois^0.6) - 1)/0.6</div><div>par(mfrow=c(1,2))<br></div><div>boxplot(Fenois~Cor,ylab=<wbr>expression(paste("Fenois"," ","(",mg," ",kg^-1,")")), xlab="cor",names=c("Âmbar", "Âmbar Claro", "Branco", "Extra Âmbar Claro"))</div><div>boxplot(Fenois2~Cor,ylab=<wbr>expression(paste("Fenois"," ","(",mg," ",kg^-1,")")), xlab="cor",names=c("Âmbar", "Âmbar Claro", "Branco", "Extra Âmbar Claro"))</div><div><br></div><div>bartlett.test(Fenois2 ~ Cor)</div></div><div><br></div></div>
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