Comparar curvas não é exatamente o que se faz. Tem como testar hipóteses, de igualdade por exemplo, sobre os parâmetros desses curvas. Isso requer o uso de um modelo paramétrico, como a weibull, log normal, gamma. Havendo ajustado um desses, hipóteses podem ser facilmente testadas com a glht, embora, pelo fato da log-verossimilhança ser assimétrica nesses modelos, é preferível testar hipóteses por razão de verossmilhanças do que por procedimentos de Wald (baseados na aproximação quadrática da log-ver) À disposição. Walmes.

Certas as hipóteses são sobre parâmetros e não sobre curvas, embora em certas situações, as hipóteses sobre os parâmetros podem ser vistas por meio das curvas. Por exemplo, você ajusta equação para relação altura~dap para dois genótipos florestais. Em fórmula R seria alt~gen*dap (relação linear para simplificar). Se você ajustar o modelo anterior e compara lo ao alt~dap, a hipótese que tá sendo testada é H0: \beta_{0,a} = \beta_{0,b} interseção \beta_{1,a} = \beta_{1,b}, que é o mesmo que H0: as chuvas são iguais ou não existe efeito algum de genótipo. Duas curvas serão iguais se é somente se todos os parâmetros forem iguais. Combinar/aglutinar/fundir níveis e criar submodelos é uma forma viável de testar hipóteses sim. Na realidade, essa é a ideia fundamental por trás do procedimento Scott-Knott. À disposição. -- ========================================================================== 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 skype: walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================