<div dir="ltr"><div dir="ltr">André, o fato de a soma dos quadrados estar correta não muda o fato de você estar fazendo o equivalente a encontrar uma reta com apenas dois pontos e querer tratar isso como uma generalização e estudar o valor-p da ANOVA, etc.<div><br></div><div>A razão porque aquela função é denominada <i>Error</i> é que ela deveria ajudá-lo no caso de <u>medidas repetidas</u> para cada caso de interação.</div><div><br></div><div>No exemplo acima, quantas medidas repetidas você tem para cada caso dose * cultivar?</div><div><br></div><div>Espero que estas questões lhe ajudem a entender o seu problema e recomendo a leitura to texto indicado pelo Fernando, malgrado já discordei que para a questão da msg de erro ele é insuficiente.</div><div><br></div><div>Saindo um pouco fora da questão original e comentando seu último código (no momento ñ consigo baixar o arquivo da LEG, (falha em InternetOpenUrl: 'Uma conexão com o servidor não pôde ser estabelecida') note que o gráfico que você gera com xyplot mostra algo <i>diferente</i> do que você quer fazer via a ANOVA que você codifica: <b><font face="monospace, monospace">dose</font> </b>tratada como variável contínua no seu gráfico e como fator na ANOVA que vc codifica.</div><div><br></div><div>IMNSHO se você mantivesse a variável dose como numérica e estudasse o assunto como regressão você obteria <u>mais</u> dos dados.</div><div><br></div><div>HTH</div><div>--</div><div>Cesar Rabak</div></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr">On Thu, Jan 10, 2019 at 8:23 AM Andre Oliveira <<a href="mailto:andreolsouza@yahoo.com.br">andreolsouza@yahoo.com.br</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div><div class="gmail-m_343962813025671160ydp91f2de13yahoo-style-wrap" style="font-family:"bookman old style","new york",times,serif;font-size:16px"><div><div>Oi Cesar,</div><div> obrigado pela atenção de fato esqueci do parenteses!<span></span></div><div><br></div><div>A função aov quando usado o parâmetro <span><span>Error</span></span> () passou avisar desta forma, mas, a soma de quadrado está correta. Conferi em outros programas e há muitos avisos sobre o tema no google. <br></div><div class="gmail-m_343962813025671160ydp91f2de13signature"><br></div></div>
<div><span><span><div>Warning message:</div></span><span><div>In aov(indice ~ cultivar * factor(dose) + Error(bloco:(cultivar + :</div><div> modelo Error() é singular</div></span></span><br></div><div>A regressão seria está aqui.</div><div><br></div><div><span>require(lattice)<br>xyplot(indice~dose|cultivar, groups=bloco, data=da, jitter.x=TRUE, type=c("p","l"), layout=c(3,1), pch=19)<br></span><span></span><div><br></div><div>Grato<br></div><div><br></div><div><br></div></div>
</div><div id="gmail-m_343962813025671160yahoo_quoted_7956868545" class="gmail-m_343962813025671160yahoo_quoted">
<div style="font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:13px;color:rgb(38,40,42)">
<div>
Em quarta-feira, 9 de janeiro de 2019 21:33:26 BRST, Cesar Rabak <<a href="mailto:cesar.rabak@gmail.com" target="_blank">cesar.rabak@gmail.com</a>> escreveu:
</div>
<div><br></div>
<div><br></div>
<div><div id="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr">Andre,<div><br clear="none"></div><div>O seu CMR está cheio de problemas...<br clear="none"><br clear="none">A linha: </div><div><br clear="none"></div><div><span>fit=aov(indice ~ cultivar*factor(dose)+Error(</span><span>bloco:(cultivar+dose))</span> <br clear="none"></div><div><br clear="none"></div><div>dá erro por falta de um parêntese no final.</div><div><br clear="none"></div><div>Colocando-se o símbolo faltante caímos em:</div><div><br clear="none"></div><div><div>> fit=aov(indice ~ cultivar*factor(dose)+Error(bloco:(cultivar+dose)))</div><div>Warning message:</div><div>In aov(indice ~ cultivar * factor(dose) + Error(bloco:(cultivar + :</div><div> modelo Error() é singular</div></div><div><br clear="none"></div><div>O que me parece esperado dado que o número total de amostras é 72 e você está querendo fazer interação de 4 x 6 x 3 (blocos x doses x cultivar) ou seja você só tem <b><u>um</u></b> experimento por interação... isso deixa de ser regressão😶</div><div><br clear="none"></div><div>HTH</div><div><br clear="none"></div><div><br clear="none"></div><div><br clear="none"></div></div></div><br clear="none"><div class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809gmail_quote"><div class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809yqt2218166401" id="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809yqt59406"><div dir="ltr">On Tue, Jan 8, 2019 at 12:45 PM Andre Oliveira por (R-br) <<a rel="nofollow" shape="rect" href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> wrote:<br clear="none"></div><blockquote class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div><div class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809gmail-m_9159820371470119182ydp3b2252efyahoo-style-wrap"><div><div><span></span><p>Boa noite,<br clear="none"></p><div> dados que houve a internação entre fatores, preciso particionar a soma de quadrado. É apenas um exercício que estou fazendo co dados que está na web. Evidentemente que
posso construir os contraste e testar o que me interessa e também
poderia usar a ExpDes para isto. Alguém poderia ajudar com um script
para tal desdobramento?<br clear="none"></div><div>Grato</div><div><br clear="none"></div><div>Pequei este exemplo! <br clear="none"></div><span></span><span></span><p> da <- read.table("<a rel="nofollow" shape="rect" href="http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/anovareg.txt?fbclid=IwAR3oUEJYP2LMuNkZCndm3jrtUceBc16QUaD1lEvqHhpoh7l4NJN8-Vkzubs" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/anovareg.txt</a>", header=TRUE, sep="\t")<br clear="none"> str(da)<span class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809gmail-m_9159820371470119182ydp554c07f7text_exposed_show"><br clear="none"></span></p><div><span class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809gmail-m_9159820371470119182ydp554c07f7text_exposed_show"> attach(da)</span></div><div><span class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809gmail-m_9159820371470119182ydp554c07f7text_exposed_show"><br clear="none"></span></div><div><span class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809gmail-m_9159820371470119182ydp554c07f7text_exposed_show"># Este exemplo testa regressão! <br clear="none"></span></div><div><span class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809gmail-m_9159820371470119182ydp554c07f7text_exposed_show"><br clear="none"></span></div><div><span class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809gmail-m_9159820371470119182ydp554c07f7text_exposed_show"><span>fit=aov(indice ~ cultivar*ordered(dose))<br clear="none">summary(fit)<br clear="none">summary.lm(fit)<br clear="none"><br clear="none"></span></span><span class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809gmail-m_9159820371470119182ydp554c07f7text_exposed_show"></span><div><br clear="none"></div><div># Gostaria de ajuda para desdobrar e testar doses para este modelo abaixo! <br clear="none"></div></div><span></span><span></span><div class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809gmail-m_9159820371470119182ydp554c07f7text_exposed_show"><p> fit=aov(indice ~ cultivar*factor(dose)+Error(bloco:(cultivar+dose))<br clear="none"></p><div> summary(fit)</div><div><br clear="none"></div></div>Grato<br clear="none"></div><div><br clear="none"></div><div class="gmail-m_343962813025671160yiv6854168809gmail-m_9159820371470119182ydp3b2252efsignature"><br clear="none"></div></div></div></div>_______________________________________________<br clear="none">
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