Walmes,
Fernando,Já rodei os exemplos do Pimentel e do Ramalho et al. Implementação de ambos estão disponíveis nos scripts que levei para o Curso mais recente que dei na Embrapa Arroz e Feijão (que terminei ontem). O link para arquivos do curso é esse
Pegue o script lati.R. Eu nunca olhei a implementação do C&Cox e fiquei curioso e imaginando será que os livros divergem? Meus códigos reproduzem o Pimentel. Bem, com os seus dados a análise que atualmente faço é essarm(list=ls(all=TRUE)); ls()download <- read.table('http://dl.dropbox.com/u/38195533/dados_CC.txt',header = TRUE, # com cabecalhosep = '\t', # separador de celulas <TAB>dec = ',', # separador de decimal <, (virgula)>na.string = '.') # indicador de omissaostr(download)## lendo e transformando variaveis em fatordados <- transform(download,trat = factor(trat), # transforma em fatorrep = factor(rep), # idembloco = factor(bloco)) # ...all(complete.cases(dados)) # completoxtabs(~rep+trat, dados)xtabs(~rep+bloco, dados)xtabs(~bloco+trat+rep, dados)str(dados) # estrutura da planilham0 <- lm(terms(resp~rep/bloco+trat, keep.order=TRUE), data=dados)anova(m0)require(doBy)popMeans(m0, effect="trat")require(nlme)dados$blocoin <- with(dados, interaction(rep, bloco, drop=TRUE))mm0 <- lme(resp~rep+trat, random=~1|blocoin, dados)anova(mm0)popMeans(mm0, effect="trat")À disposição.Walmes.
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Walmes Marques Zeviani
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