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)
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