Re: [R-br] Partição de soma de quadrados, experimento fatorial

Olá. Não costumo aparecer aqui. Você quer dividir um número como soma de quadrados, isto é: n = n_1²+n_2²+n_3²+... Fiquei com esta impressão. É isto mesmo? Em Sat, 23 Jun 2012 16:47:47 -0300 Lucas Barbosa <lucasbcr@gmail.com> escreveu:
Boa tarde pessoal, Estou com esses dados de um experimento com dois fatores. Quero particionar a interação "fator.a X fator.b" em "fator.a.linear X fator.b" e "fator.a.quadratica X fator.b" usando o argumento *split *da *aov().* Como posso fazer isso?
-- "There are three kinds of lies: lies, damn lies, and statistics." Benjamin Disraeli

Dê uma olhada nessa matéria http://ridiculas.wordpress.com/2011/05/21/fatorial-com-desdobramento-da-inte... e veja também a função ExpDes::fat2.crd() e/ou ExpDes::fat2.dbc(). Usando as funções do ExpDes você tem o resultado com apenas uma linha de comando porém eu recomendo um ajuste com a lm() apenas para verificar graficamente os pressupostos da análise. À disposição. Walmes. ========================================================================== 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 twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================

Walmes, Obrigado pela dica era isso o que eu estava procurando. Mas já tenho uma dúvida: O que significa a barra antes de A na fórmula abaixo? m1 <- aov(rg~bloc+K/A, data=rend) Em 23 de junho de 2012 17:52, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:
Dê uma olhada nessa matéria
http://ridiculas.wordpress.com/2011/05/21/fatorial-com-desdobramento-da-inte...
e veja também a função ExpDes::fat2.crd() e/ou ExpDes::fat2.dbc(). Usando as funções do ExpDes você tem o resultado com apenas uma linha de comando porém eu recomendo um ajuste com a lm() apenas para verificar graficamente os pressupostos da análise.
À disposição. Walmes.
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Na semântica de fórmulas para modelo no R os operadores são interpretados assim: A+B = efeito aditivo A:B = produto níveis A*B = A+B+A:B = efeito simples e interações de todas as ordens (A+B)^2 = A+B+A:B = efeito simples e interações duplas (A+B+C+D+E)^3 = efeitos simples e interações não maiores que 3 grau A/B = A+A:B = efeito simples de A mais efeito aninhado de B por nível de A x+I(x^2) = operador I() torna x^2 literal (remove a semântica, eleva x ao quadrado) (A+B+C)^2-A:B = simples e duplas mas com excessão da interação A:B 0+A = remove o intercepto do modelo poly(x, degree=k) = polinômio ortogonal de x de grau k poly(x, degree=k, raw=TRUE) = polinômio cru de x de grau k A*(B+C) = A*B+A*C = propriedade distributiva Além disso podermos usar a função terms(..., keep.order=TRUE). Bem, segue esse curto CMR para ver as diferenças nas matrizes geradas. da <- replicate(5, gl(3,1), simplify=FALSE) da <- data.frame(do.call(expand.grid, da)) names(da) <- LETTERS[1:ncol(da)] da$x <- runif(nrow(da)) formulas <- list(~A+B, ~A:B, ~A*B, ~(A+B)^2, ~(A+B+C+D+E)^3, ~A/B, ~A/B/C, ~A/(B+C), ~A*(B+C), ~A*(B+C)^2, ~(A+B+C)^2-A:B, ~x, ~0+A, ~-1+A, ~0+x, ~A*x, ~A:x, ~A/x, ~x+I(x^2), ~poly(x, degree=2), ~poly(x, degree=2, raw=TRUE), ~A+A:B+C, terms(~A+A:B+C, keep.order=TRUE)) names(formulas) <- apply(sapply(formulas, paste), 2, paste, collapse="") X <- lapply(formulas, model.matrix, data=da) lapply(X, head) À disposição. Walmes. ========================================================================== 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 twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================

Muito obrigado, Walmes! Agora sim eu largo o SAS de vez. Em 23 de junho de 2012 21:30, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com>escreveu:
Na semântica de fórmulas para modelo no R os operadores são interpretados assim:
A+B = efeito aditivo A:B = produto níveis A*B = A+B+A:B = efeito simples e interações de todas as ordens (A+B)^2 = A+B+A:B = efeito simples e interações duplas (A+B+C+D+E)^3 = efeitos simples e interações não maiores que 3 grau A/B = A+A:B = efeito simples de A mais efeito aninhado de B por nível de A x+I(x^2) = operador I() torna x^2 literal (remove a semântica, eleva x ao quadrado) (A+B+C)^2-A:B = simples e duplas mas com excessão da interação A:B 0+A = remove o intercepto do modelo poly(x, degree=k) = polinômio ortogonal de x de grau k poly(x, degree=k, raw=TRUE) = polinômio cru de x de grau k A*(B+C) = A*B+A*C = propriedade distributiva
Além disso podermos usar a função terms(..., keep.order=TRUE). Bem, segue esse curto CMR para ver as diferenças nas matrizes geradas.
da <- replicate(5, gl(3,1), simplify=FALSE) da <- data.frame(do.call(expand.grid, da)) names(da) <- LETTERS[1:ncol(da)] da$x <- runif(nrow(da))
formulas <- list(~A+B, ~A:B, ~A*B, ~(A+B)^2, ~(A+B+C+D+E)^3, ~A/B, ~A/B/C, ~A/(B+C), ~A*(B+C), ~A*(B+C)^2, ~(A+B+C)^2-A:B, ~x, ~0+A, ~-1+A, ~0+x, ~A*x, ~A:x, ~A/x, ~x+I(x^2), ~poly(x, degree=2), ~poly(x, degree=2, raw=TRUE), ~A+A:B+C, terms(~A+A:B+C, keep.order=TRUE)) names(formulas) <- apply(sapply(formulas, paste), 2, paste, collapse="")
X <- lapply(formulas, model.matrix, data=da) lapply(X, head)
À disposição. Walmes.
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