Boa noite pessoal, Gostaria de discutir com vocês um experimento. Estamos planejando um experimento de medição de gases do solo via câmaras, em síntese colocar uma câmara sob o solo e a cada intervalo de tempo medi-se a concentração de gases (CO2, N2O, CH4) retirando uma amostra e fazendo cromatografia dela. nosso experimento visa otimizar os tempos para coleta destas amostra hoje se faz 0, 15, 30, 45 min. Vamos fazer um experimento com 13 tempos de 0 a 120 min. Nosso interesse neste experimento é determinar a inclinação da reta que da a taxa de emissão (ppm / min) Minha sugestão de analise: 1) Ajustar um modelo com os 13 tempos. sendo esta estimativa de inclinação a mais próxima da realidade. (M0) 2) ajustar modelos com tempos distintos por exemplo 0, 5, 10 , 20 (Mi) e comparar esta estimativas com o (M0) repetir o passo 2 varias vezes 3) computar os modelos que são "iguais" a M0, de todos os "iguais" o melhor é aquele que demore menos tempo. Em resumo se avaliar nos tempos 0,5,10,20 e igual a avaliar em 13 tempos de 0 a 120??? OBS: o tempo 0 sempre terá de ser medido Um Codigo possivel seria isso: require(MCMCpack) require(plyr) require(latticeExtra) dados <- expand.grid(local=c('Agri','Pastagem'),epoca=factor(c(-1,1,5,10,20)),camara=c('C1','C2','C3'),tempo=c(seq(0,45,by=5),60,90,120),bloco=factor(1:4)) dim(dados) dados$resp <- rnorm(nrow(dados),10,10) head(dados) m0 <- MCMCregress(resp~tempo,data=dados) summary(m0) plot(m0) ###Distribuiçao pretendida #### Simulação simu <- list(A=c(0,5,10,60), B=c(0,5,15,45), C=c(0,10,20,45), D=c(0,10,45,60))### colocar mais resS <- data.frame(V1='m0',V2=m0[,2]) for(i in 1:length(simu)){ m0 <- MCMCregress(resp~tempo,data=subset(dados,dados$tempo %in% simu[[i]]),burnin=1000,mcmc=5000) m0 <- as.matrix(m0) resS <- rbind(resS,data.frame(V1=names(simu)[i],V2=m0[,2])) } class(resS) ### Aproximaçao para Slope marginal.plot(resS$V2, data=resS,groups = resS$V1,auto.key=TRUE) ### Diferenças mS <- aov(V2~V1,resS) summary(mS) par(mfrow=c(2,2)) plot(mS) Creio que esta ANOVA no final não seja a coisa mais interessante de ser feita, diante disso gostaria de sugestões para o problema. Acho que problemas de heterogenidade de variancias vão surgir.... OBS1: As outras covariaveis dos dados estão sendo discutidas se serão feitas, por enquanto desconsiderar elas Atenciosamente