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)