27 Nov
2012
27 Nov
'12
11:50
A ordem com que você declara não muda a precisão dos efeitos estimados.
Ajuste com inversão de ordem e veja o erro padrão summary() do modelo. É o
mesmo.
> d1 <- read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/data/montgomery_14-1.txt
",
+ header=TRUE, sep="\t",
colClasses=c("factor","factor","integer"))
> str(d1)
'data.frame': 18 obs. of 3 variables:
$ vidro : Factor w/ 2 levels "1","2": 1 1 1 2 2 2 1 1 1 2 ...
$ fosforo : Factor w/ 3 levels "800","825","850": 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 ...
$ corrente: int 280 290 285 230 235 240 300 310 295 260 ...
> d1$corrente[1] <- NA
> m0 <- lm(corrente~vidro*fosforo, d1)
> m1 <- lm(corrente~fosforo*vidro, d1)
> anova(m0)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
vidro 1 14309.0 14309.0 264.1663 4.884e-09 ***
fosforo 2 *869.5* 434.7 8.0261 0.007088 **
vidro:fosforo 2 81.5 40.8 0.7527 0.493861
Residuals 11 595.8 54.2
> anova(m1)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
fosforo 2 *1119.2* 559.6 10.3312 0.002983 **
vidro 1 14059.3 14059.3 259.5560 5.361e-09 ***
fosforo:vidro 2 81.5 40.8 0.7527 0.493861
Residuals 11 595.8 54.2
> summary(m0)
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 287.5000 5.2042 55.244 8.43e-15 ***
vidro2 -52.5000 *6.7185* -7.814 8.16e-06 ***
fosforo825 14.1667 6.7185 2.109 0.0587 .
fosforo850 0.8333 6.7185 0.124 0.9035
vidro2:fosforo825 -4.1667 9.0139 -0.462 0.6529
vidro2:fosforo850 -10.8333 9.0139 -1.202 0.2547
> summary(m1)
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 287.5000 5.2042 55.244 8.43e-15 ***
fosforo825 14.1667 6.7185 2.109 0.0587 .
fosforo850 0.8333 6.7185 0.124 0.9035
vidro2 -52.5000 *6.7185* -7.814 8.16e-06 ***
fosforo825:vidro2 -4.1667 9.0139 -0.462 0.6529
fosforo850:vidro2 -10.8333 9.0139 -1.202 0.2547
À disposição.
Walmes.
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Walmes Marques Zeviani
LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná
fone: (+55) 41 3361 3573
VoIP: (3361 3600) 1053 1173
e-mail: walmes@ufpr.br
skype: walmeszeviani
twitter: @walmeszeviani
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