Estou com dificuldades em entender a idéia de erros correlacionados. Erros correlacionados com o que? Correlação entre quais variáveis? Entre os erros “puros” e as medias dos tratamentos? Entre os erros “puros” e os valores preditos dos tratamentos? Ou seriam os erros padronizados? Alguém poderia me mostrar um exemplo onde isto ocorre? A idéia é de correlação linear ou de qualquer tipo de dependência, ou seja, uma parabola me dá correlação linear nula mas ocorre relação e existe dependência (não linear). Abaixo segue um exemplo. Onde posso observer a dependência? t<-as.factor(c(rep(1,3),rep(2,3),rep(3,3), rep(4,3))) b<-as.factor(c(seq(1:3), seq(1:3), seq(1:3), seq(1:3))) r<-c(1,2,3,10,18,20,5,25,26,6,30,32) m<-aov(r~t+b) anova(m) e<-resid(m) p<-predict(m) a<-tapply(r,t, mean) b<-tapply(r,t, sd) d<-ave(r, t, FUN = mean) c<-ave(r, t, FUN = sd) ep<-e/(anova(m)$ "Mean Sq"[2]^0.5) ep1<-e/c plot(e~p, xlab= "Valores Preditos", ylab= "Resíduos") cor(e,p) plot(ep~p, xlab= "Valores Preditos", ylab= "Resíduos Padronizados") cor(ep,p) plot(ep1~p, xlab= "Valores Preditos", ylab= "Resíduos Padronizados") cor(ep1,p) plot(c~d, xlab= "Médias", ylab= "Desvios Padrões") cor(c,d) plot(t, e, xlab= "Tratamentos", ylab= "Resíduos") cor(a,b) cor(d,c)