Você precisa estudar os manuais do R (ñ o RStudio) para entender a assim denominada "*formula interface*" que é praticamente uma sublinguagem dentro do R. De fato:
modelo<-lm(y~x1*x2) modelo1<-lm(y~x1*x2) Produzem regressões idênticas. Como seria idêntico: modelo2<-lm(y~x1+x2+x1:x2) Talvez você estivesse pensando em(?): modelo3<-lm(y~x1:x2) modelo3 Call: lm(formula = y ~ x1:x2)
Residuals: 1 2 3 4 5 6 7 -0.325357 0.199643 -0.220357 0.304643 -0.002857 0.037143 0.007143 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 6.43286 0.09079 70.852 1.06e-08 *** x1:x2 -0.03750 0.12011 -0.312 0.767 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.2402 on 5 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.01912, Adjusted R-squared: -0.1771 F-statistic: 0.09748 on 1 and 5 DF, p-value: 0.7675 HTH -- Cesar Rabak On Sun, Jun 7, 2020 at 7:31 PM Katieli Química por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
Caros amigos usuários do RStudio
Preciso gerar uma superfície de resposta pelo RStudio. Tenho as superfícies geradas pelo Design Expert (bem mais simples de mexer, mas é um software pago e tenho somente a versão de teste) e comparo as equações geradas com as obtidas pelo R. Não tenho experiência com o RStudio, por isso tenho insegurança se o que fiz está ou não correto. Poderiam me dar a opinião de vocês? Caso tenham também algum argumento que melhore/otimize meus ajustes, ficaria imensamente grata.
Meu planejamento é um 2^2 com triplicata do ponto central. Anotei as dúvidas nos scripts.
Dados: x1 <- c(-1,+1,-1,+1,0,0,0) x2 <- c(-1,-1,+1,+1,0,0,0) y <- c(6.07,6.67,6.25,6.7,6.43,6.47,6.44)
dados1<-data.frame(x1,x2,y) dados1
modelo<-lm(y~x1*x2) summary(modelo)
*O código abaixo fornece o mesmo resultado, não entendo o porquê. Deve ser facultativo usar qualquer um dos scripts.* modelo1<-lm(y~x1+x2+x1*x2) summary(modelo1)
anova(modelo) library(alr3) pureErrorAnova(modelo) Gera um R^2 ajustado de 0.987 e falta de ajuste não significativa (p>0,05) pela ANOVA.
mod <- lm(y ~ x1+x2++x1*x2+I(x1^2)+I(x2^2)) summary(mod) anova(mod) pureErrorAnova(mod) *# EM pureErrorAnova(mod) DA ERRO E NÃO GERA OS DADOS . VOCÊS SABEM COMO CONSIGO ARRUMAR O SCRIPT? PRECISO DOS DADOS DA FALTA DE AJUSTE PARA COMPARAR, EMBORA O R2 AJUSTADO TENHA DADO 0,991 PARA ESSE AJUSTE. PARECE SER MELHOR QUE O ANTERIOR. *
Trabalhando com o pacote RSM para superfície de resposta x1 <- c(-1,+1,-1,+1,0,0,0) x2 <- c(-1,-1,+1,+1,0,0,0) y <- c(6.07,6.67,6.25,6.7,6.43,6.47,6.44) dados1<-data.frame(x1,x2,y) dados1
*Não consegui gerar o planejamento pelo RStudio. Se eu usar ChemReact, por exemplo, os dados são diferentes e não consigo inserir os meus. Consigo apenas da forma demonstrada acima.*
library(rsm) ajuste <- rsm(y ~ FO(x1, x2), data = dados1) summary(ajuste) ajuste2 <- rsm(y ~ FO(x1, x2)+ TWI(x1, x2), data = dados1) summary(ajuste2)
*o ajuste abaixo gera estruturas de confundimento, é isso? Fornece um erro ao tentar rodar.* ajuste3 <- rsm(y~SO(x1,x2), data = dados1) summary(ajuste3)
graficos: *Fiquei na dúvida porque o ajuste 2 parecia melhor (maior R2 ajustado), mas o gráfico de resíduos ficou estranho. Considerando os resíduos, o ajuste 1 parece mais adequado. O que vocês acham?* contour(ajuste2,~x1+x2, image=TRUE, img.col = terrain.colors(50), xlabs=c("x1","x2"))
persp(ajuste,~x1+x2, col=rainbow(50), contours = "colors", xlabs=c("x2","x3"),zlab="Resposta", theta = -30, phi= 50)
*O plot de resíduos achei estranho* plot(fitted(ajuste2),resid(ajuste2),xlab = "Valores ajustados", ylab = "Resíduos", main = "Resíduos x Valores ajustados") abline(h=0,lty=2,col=2)
Obrigada pela ajuda
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