Olá é só retirar o cubo: I(d^3) ficando assim: lines(x, (predict(lm(peso ~ I(d)+I(d^2)),data.frame(d=x))),lty=2, col="blue") saudações Em 20/06/2016 20:34, Maurício Lordêlo via R-br escreveu:
Saudações a todos desta lista, Estou tentando reproduzir um exemplo de regressão polinomial do livro do Banzatto e Kronka. Minhas dúvidas são: 1. Como reproduzir exatamente o gráfico ilustrado no exemplo? O gráfico que consegui fazer está parecido porém não está igual. O gráfico apresentado no livro encontra-se neste link: https://www.dropbox.com/s/qyv7ofwryegcu7m/figura.jpg?dl=0 2. Como encontrar o valor de X que anula a derivada primeira? E depois como encontrar o máximo da função? Grato, Maurício
Segue o CMR: ################################################################################ #Experimento inteiramente casualizado com 4 repetições para estudar os efeitos de #7 doses de gesso (tratamentos): #0, 50, 100, 150, 200, 250 e 300 kg/ha sobre diversas características do feijoeiro #Para a característica "peso de 1000 sementes", tem-se os resultados obtidos em gramas peso = c(134.8, 139.7, 147.6, 132.3, 161.7, 157.7, 150.3, 144.7, 160.7, 172.7, 163.4, 161.3, 169.8, 168.2, 160.7, 161.0, 165.7, 160.0, 158.2, 151.0, 171.8, 157.3, 150.4, 160.4, 154.5, 160.4, 148.8, 154.0) tratamento = factor(rep(seq(0,300,50), each=4)) dados = data.frame(peso, tratamento) attach(dados)
niveis.tratamento = seq(0,300,50) contrasts(dados$tratamento) = contr.poly(niveis.tratamento) contrasts(dados$tratamento) modelo.aov = aov(peso ~ tratamento, dados) summary(modelo.aov) summary(modelo.aov, split = list(tratamento = list(L = 1, Q = 2, C=3, Dev=c(4,5,6))))
plot(c(0,300), c(130,175), type="n", xlab="Doses de gesso (kg/ha)", ylab="Peso (g) de 1000 sementes") d = rep(seq(0,300,50), each=4) med_t = rep(tapply(peso,tratamento,mean),each=4) points(d,med_t) x = seq(0,300,0.1) lines(x, (predict(lm(peso ~ I(d)+I(d^2)+I(d^3)),data.frame(d=x))),lty=2, col="blue")
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