Package 'ExpDes.pt'

Title: Pacote Experimental Designs (Portugues)
Description: Pacote para análise de delineamentos experimentais (DIC, DBC e DQL), experimentos em esquema fatorial duplo (em DIC e DBC), experimentos em parcelas subdivididas (em DIC e DBC), experimentos em esquema fatorial duplo com um tratamento adicional (em DIC e DBC), experimentos em fatorial triplo (em DIC e DBC) e experimentos em esquema fatorial triplo com um tratamento adicional (em DIC e DBC), fazendo analise de variancia e comparacao de multiplas medias (para tratamentos qualitativos), ou ajustando modelos de regressao ate a terceira potencia (para tratamentos quantitativos); analise de residuos (Ferreira, Cavalcanti and Nogueira, 2014) <doi:10.4236/am.2014.519280>.
Authors: Eric Batista Ferreira, Portya Piscitelli Cavalcanti, Denismar Alves Nogueira
Maintainer: Eric Batista Ferreira <[email protected]>
License: GPL (>= 2)
Version: 1.2.2
Built: 2026-06-01 16:40:55 UTC
Source: https://github.com/cranhaven/cranhaven.r-universe.dev

Help Index

Teste de homogeneidade de variancias de Anscombe e Tukey

Description

anscombetukey Realiza o teste de Anscombe e Tukey (1963) para o teste de homegenidade de variancias em um delineamento em blocos casualizados.

Usage

anscombetukey(
  resp,
  trat,
  bloco,
  glres,
  qmres,
  sqtrat,
  sqbloco,
  residuos,
  valores.ajustados
)

Arguments

resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
bloco

Vetor numerico ou complexo contendo os blocos.
glres

Escalar. Graus de liberdade do residuo.
qmres

Escalar. Quadrado medio do residuo.
sqtrat

Escalar. Soma de quadrados do tratamento.
sqbloco

Escalar. Soma de quadrados de bloco.
residuos

Vetor numerico ou complexo contendo os residuos.
valores.ajustados

Vetor numerico ou complexo contendo os valores ajustados.

Value

Retorna o valor-p do teste de Anscombe e Tukey de homogeneidade de variancias para uma hipotese nula de que as variancias sao homogeneas.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Marcos Costa de Paula

Mateus Pimenta Siqueira Lima

References

ANSCOMBE, F. J.; TUKEY, J. W. The examination and analysis of residuals. Technometrics, 5:141-160, 1963.

RIBEIRO, R. Proposta e comparacao do desempenho de testes para homogeneidade de variancia de modelos de classificacao one-way e two-way. Iniciacao Cientifica. (Iniciacao Cientifica) - Universidade Federal de Alfenas. 2012.

See Also

han, oneilldbc.

Examples

data(ex2)
attach(ex2)
dbc(trat, provador, aparencia, quali = TRUE, mcomp = "tukey",
hvar='anscombetukey', sigT = 0.05, sigF = 0.05)

Teste de homogeneidade de variancias de Bartlett

Description

bartlett Executa o teste de homogeneidade de variancias de Bartlett (1937) para um delineamento inteiramente casualizado.

Usage

bartlett(trat, resp, t, r)

Arguments

trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
t

Escalar. Numero de tratamentos.
r

Vetor numerico ou complexo contendo o numero de repeticoes de cada tratamento.

Value

Retorna o valor-p do teste de homogeneidade de variancias de Bartlett para a hipotese nula de que as variancias sao homogeneas.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Marcos Costa de Paula

Mateus Pimenta Siqueira Lima

References

BARTLETT, M. S. Properties of sufficiency and statistical tests. Proceedings of the Royal Statistical Society - Serie A, 60:268-282, 1937.

NOGUEIRA, D, P.; PEREIRA, G, M. Desempenho de testes para homogeneidade de vari?ncias em delineamentos inteiramente casualizados. Sigmae, Alfenas, v.2, n.1, p. 7-22. 2013.

See Also

levene, layard, oneillmathews e samiuddin.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = FALSE, hvar='bartlett', sigF = 0.05)

Comparacao multipla: Bootstrap

Description

ccboot Realiza o teste de Bootstrap de Ramos e Ferreira (2009) para comparacao multipla de medias.

Usage

ccboot(
  y,
  trt,
  DFerror,
  SSerror,
  alpha = 0.05,
  group = TRUE,
  main = NULL,
  B = 1000
)

Arguments

y

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
trt

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
DFerror

Grau de liberdade do residuo.
SSerror

Soma de quadrados do residuo.
alpha

Significancia do teste de Bootstrap.
group

TRUE ou FALSE
main

Titulo
B

Numero de reamostragens bootstrap.

Value

E retornada a comparacao das medias segundo o teste de Bootstrap.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Patricia de Siqueira Ramos

Daniel Furtado Ferreira

References

RAMOS, P. S., FERREIRA, D. F. Agrupamento de medias via bootstrap de populacoes normais e nao-normais, Revista Ceres, v.56, p.140-149, 2009.

See Also

snk, duncan, lsd, lsdb, scottknott, tukey, ccf.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = TRUE, mcomp='ccboot', sigF = 0.05)

Teste de comparacoes multiplas de Calinski \& Corsten baseado na distribuicao F

Description

ccF Realiza o teste de Calinski \& Corsten baseado na distribuicao F.

Usage

ccF(y, trt, DFerror, SSerror, alpha = 0.05, group = TRUE, main = NULL)

Arguments

y

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
trt

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
DFerror

Grau de liberdade do residuo.
SSerror

Soma de quadrados do residuo.
alpha

Significancia do teste de Bootstrap.
group

TRUE ou FALSE.
main

Titulo.

Value

E retornada a comparacao das medias segundo o teste de Calinski \& Corsten baseado na distribuicao F.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Patricia de Siqueira Ramos

Daniel Furtado Ferreira

References

CALI\'NSKI, T.; CORSTEN, L. C. A. Clustering means in ANOVA by Simultaneous Testing. Biometrics. v. 41, p. 39-48, 1985.

Examples

data(ex2)
attach(ex2)
dbc(trat, provador, aparencia, quali = TRUE, mcomp='ccf',
sigT = 0.05, sigF = 0.05)

Delineamento em Blocos Casualizados

Description

dbc Analisa experimentos em Delineamento em Blocos Casualizados balanceado com um so fator, considerando o modelo fixo.

Usage

dbc(
  trat,
  bloco,
  resp,
  quali = TRUE,
  mcomp = "tukey",
  nl = FALSE,
  hvar = "oneillmathews",
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
bloco

Vetor numerico ou complexo contendo os blocos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
quali

Logico. Se TRUE (default), os tratamentos sao entendido como qualitativos, se FALSE, quantitativos.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ("lsd"), o teste LSDB ("lsdb"), o teste de Duncan ("duncan"), o teste de SNK ("snk"), o teste de Scott-Knott ("sk"), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ("ccboot") e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ("ccf").
nl

Logico. Escolhe se modelos nao lineares devem ser ajustados aos fatores quantitativos. O default e FALSE.
hvar

Permite escolher o teste de homogeneidade de variancias; o default e o teste de ONeill e Mathews ('oneilmathews'), contudo tem-se como outras opcoes: o teste de Han ('han') e o teste de Ascombe e Tukey ('ascombetukey').
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DBC em questao, o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls(SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

BANZATTO, D. A.; KRONKA, S. N. Experimentacao Agricola. 4 ed. Jaboticabal: Funep. 2006. 237 p.

FERREIRA, E. B.; CAVALCANTI, P. P.; NOGUEIRA D. A. Funcao em codigo R para analisar experimentos em DBC simples, em uma so rodada. In: JORNADA CIENTIFICA DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALFENAS-MG, 2., 2009, Alfenas. Annals... ALfenas: Unifal-MG, 2009.

See Also

fat2.dbc, fat3.dbc, psub2.dbc, faixas, fat2.ad.dbc e fat3.ad.dbc.

Examples

data(ex2)
attach(ex2)
dbc(trat, provador, aparencia, quali = TRUE, mcomp = "lsd",
hvar = "oneillmathews", sigT = 0.05, sigF = 0.05, unfold=NULL)

Delineamento Inteiramente Casualizado Simples

Description

dic Analisa experimentos em Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado com um so fator, considerando o modelo fixo.

Usage

dic(
  trat,
  resp,
  quali = TRUE,
  mcomp = "tukey",
  nl = FALSE,
  hvar = "bartlett",
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
quali

Logico. Se TRUE (default), os tratamentos sao entendido como qualitativos, se FALSE, quantitativos.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ("lsd"), o teste LSDB ("lsdb"), o teste de Duncan ("duncan"), o teste de SNK ("snk"), o teste de Scott-Knott ("sk"), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ("ccboot") e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ("ccf").
nl

Logico. Escolhe se modelos nao lineares devem ser ajustados aos fatores quantitativos. O default e FALSE.
hvar

Permite escolher o teste de homogeneidade de variancias; o default e o teste de Bartlett ("bartlett"), contudo tem-se como outras opcoes: o teste de Levene ("levene"), Samiuddin ("samiuddin"), ONeill e Mathews ("oneilmathews") e Layard ("layard").
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DIC em questao, o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls(SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

BANZATTO, D. A.; KRONKA, S. N. Experimentacao Agricola. 4 ed. Jaboticabal: Funep. 2006. 237 p.

FERREIRA, E. B.; CAVALCANTI, P. P. Funcao em codigo R para analisar experimentos em DIC simples, em uma so rodada. In: REUNIAO ANUAL DA REGIAO BRASILEIRA DA SOCIEDADE INTERNACIONAL DE BIOMETRIA, 54./SIMPOSIO DE ESTATISTICA APLICADA A EXPERIMENTACAO AGRONOMICA, 13., 2009, Sao Carlos. Programas e resumos... Sao Carlos, SP: UFSCar, 2009. p. 1-5.

See Also

fat2.dic, fat3.dic, psub2.dic, fat2.ad.dic and fat3.ad.dic.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = FALSE, sigF = 0.05, unfold=NULL)

Delineamento em Quadrado Latino

Description

dql Analisa experimentos em Delineamento em Quadrado Latino balanceado com um so fator, considerando o modelo fixo.

Usage

dql(
  trat,
  linha,
  coluna,
  resp,
  quali = TRUE,
  mcomp = "tukey",
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
linha

Vetor numerico ou complexo contendo as linhas.
coluna

Vetor numerico ou complexo contendo as colunas.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
quali

Logico. Se TRUE (default), os tratamentos sao entendido como qualitativos, se FALSE, quantitativos.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ("lsd"), o teste LSDB ("lsdb"), o teste de Duncan ("duncan"), o teste de SNK ("snk"), o teste de Scott-Knott ("sk"), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ("ccboot") e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ("ccf").
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DQL em questao, o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls(SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

GOMES, F. P. Curso de Estatistica Experimental. 10a ed. Piracicaba: ESALQ/USP. 1982. 430.

FERREIRA, E. B.; CAVALCANTI, P. P.; NOGUEIRA D. A. Funcao em codigo R para analisar experimentos em DQL simples, em uma so rodada. In: CONGRESSO DE POS-GRADUACAO DA UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS, 18., 2009, Lavras. Annals... Lavras: UFLA, 2009.

See Also

dic, dbc.

Examples

data(ex3)
attach(ex3)
dql(trat, linha, coluna, resp, quali=TRUE, mcomp = "snk",
sigT = 0.05, sigF = 0.05, unfold=NULL)

Comparacao multipla: Duncan

Description

duncan Realiza o teste de Duncan para comparacao multipla de medias.

Usage

duncan(y, trt, DFerror, SSerror, alpha = 0.05, group = TRUE, main = NULL)

Arguments

y

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
trt

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
DFerror

Grau de liberdade do residuo.
SSerror

Soma de quadrados do residuo.
alpha

Significancia do teste de Bootstrap.
group

TRUE ou FALSE.
main

Titulo.

Value

E retornada a comparacao das medias segundo o teste de Duncan.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

See Also

snk, ccboot, lsd, lsdb, scottknott, tukey, ccf.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = TRUE, mcomp='duncan', sigT = 0.05)

Percevejos no milho: tratamento adicional.

Description

Variavel resposta (estatura de plantas de milho) do tratamento adicional do experimento sobre percevejos.

Usage

data(est21Ad)

Format

Numeric vector.

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

Videiras: parcelas subdivididas em DBC

Description

Experimento sobre videiras (nao publicado) que estudou a influencia de diferentes adubos e datas de colheita no pH das uvas.

Usage

data(ex)

Format

Um data frame com 24 observacoes das seguintes 4 variaveis:

trat

Fator com os niveis A e B

dose

Vetor numerico

rep

Vetor numerico

resp

Vetor numerico

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

Yacon: DIC

Description

Experimento que teve como objetivo avaliar o consumo da farinha da polpa de yacon sobre o indice glicemico das dietas experimentais.

Usage

data(ex1)

Format

Um data frame com 24 observacoes das seguintes 2 variaveis.

trat

Vetor numerico.

ig

Vetor numerico.

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

References

RIBEIRO, J. de A. Estudos Quimicos e bioquimicos do Yacon (Samallanthus sonchifolius) in natura e Processado e Influencia do seu Consumo sobre Niveis Glicemicos e Lipideos Fecais de Ratos. 2008. 166p. Dissertation (Master in Food Science) - Universidade Federal de Lavras, UFLA, Lavras, 2008.

Barras alimenticias: DBC

Description

Avaliacao sensorial, em que provadores (blocos) avaliaram a aparencia das barras alimenticias.

Usage

data(ex2)

Format

Um data frame com 350 observacoes nas seguintes 3 variaveis.

provador

Vetor numerico

trat

Fator com os niveis A B C D E

aparencia

Vetor numerico

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

References

PAIVA, A. P. de. Estudos Tecnologicos, Quimico, Fisico-quimico e Sensorial de Barras Alimenticias Elaboradas com Subprodutos e Residuos Agoindustriais. 2008. 131p. Dissertation (Master in Food Science) - Universidade Federal de Lavras, UFLA, Lavras, 2008.

Forrageiras: DQL

Description

Dados adaptados de um experimento que objetivou selecionar forrageiras para minimizar quantitativa e qualitativamente o problema alimentar do rebanho bovino da sub-regiao dos Paiaguas.

Usage

data(ex3)

Format

Um data frame com 49 observacoes nas seguintes 4 variaveis.

trat

Fator com niveis A B C D E F G

linha

Vetor numerico.

coluna

Vetor numerico.

resp

Vetor numerico.

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

References

COMASTRI FILHO, J. A. Avaliacao de especies de forrageiras nativas e exoticas na sub-regiao dos paiaguas no pantanal mato-grossense. Pesq. Agropec. Bras., Brasilia, v.29, n.6, p. 971-978, jun. 1994.

Compostagem: fatorial duplo em DIC

Description

Experimento em campo montado para testar a compostagem de casca de cafe misturada ou nao com esterco de bovinos em diferentes intervalos de revolvimento.

Usage

data(ex4)

Format

Um data frame com 24 observacoes nas seguintes 11 variaveis.

revol

Vetor numerico.

esterco

Fator com os niveis c s

rep

Vetor numerico.

c

Vetor numerico.

n

Vetor numerico.

k

Vetor numerico.

p

Vetor numerico.

zn

Vetor numerico.

b

Vetor numerico.

ca

Vetor numerico.

cn

Vetor numerico.

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

References

REZENDE, F. A. de. Aproveitamento da Casca de Cafe e Borra da Purificacao de Gorduras e Oleos Residuarios em Compostagem. 2010. 74p. Thesis (Doctorate in Agronomy/Fitotecny) - Universidade Federal de Lavras, UFLA, Lavras, 2010.

Barras alimenticias: fatorial duplo em DBC

Description

Dados adaptados de uma analise sensorial, onde provadores de generos diferentes avaliaram o sabor de diferentes formulacoes de barras alimenticias.

Usage

data(ex5)

Format

Um data frame com 160 observacoes nas seguintes 4 variaveis.

trat

Fator com os niveis 10g 15g 15t 20t

genero

Fator com os niveis F M

bloco

Vetor numerico.

sabor

Vetor numerico.

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

References

MOREIRA, D. K. T. Extrudados Expandidos de Arroz, Soja e Gergelim para Uso em Barras Alimenticias. 2010. 166p. Dissertation (Master in Food Science) - Universidade Federal de Lavras, UFLA, Lavras, 2010.

Dados ficticios 1

Description

Dados simulados de uma normal com media zero e variancia 1 para um experimento em esquema de fatorial triplo.

Usage

data(ex6)

Format

Um data frame com 24 observacoes nas seguintes 5 variaveis.

fatorA

Vetor numerico.

fatorB

Vetor numerico.

fatorC

Vetor numerico.

rep

Vetor numerico.

resp

Vetor numerico.

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

Estatura de plantas de milho 21 dias apos a emergencia.

Description

Avaliou-se a estatura de plantas de milho 21 dias apos a emergencia sob infestacao de percevejos (Dichelops) em diferentes tempos de convivencia (periodo) e niveis de infestacao (nivel). O tratamento adicional representa periodo zero e nivel zero.

Usage

data(ex7)

Format

Um data frame com 80 observacoes nas seguintes 4 variaveis.

periodo

Fator com os niveis 0-7DAE 0-14DAE 0-21DAE 7-14DAE 7-21DAE

nivel

Vetor numerico.

bloco

Vetor numerico.

est21

Vetor numerico.

@references RODRIGUES, R. B. Danos do percevejo-barriga-verde Dichelops melacanthus (Dallas, 1851) (Hemiptera: Pentatomidae) na cultura do milho. 2011. 105f. Dissertacao (Mestrado em Agronomia - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2011.

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

Compostagem: fatorial duplo com um tratamento adicional em DIC

Description

Experimento montado em casas de vegetacao para observar o desempenho dos compostos obtidos na cultura do sorgo.

Usage

data(ex8)

Format

Um data frame com 24 observacoes nas seguintes 5 variaveis.

inoculante

Fator com os niveis esterco e mamona

.

biodiesel

Vetor numerico.

vaso

Vetor numerico.

fresca

Vetor numerico.

seca

Vetor numerico.

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

References

REZENDE, F. A. de. Aproveitamento da Casca de Cafe e Borra da Purificacao de Gorduras e Oleos Residuarios em Compostagem. 2010. 74p. Thesis (Doctorate in Agronomy/Fitotecny) - Universidade Federal de Lavras, UFLA, Lavras, 2010.

Coberturas vegetais: parcelas subdivididas em DIC

Description

Subconjunto de dados de um experimento que estudou o efeito no pH do solo de coberturas vegetais submetidas a pisoteio predominantemente por animais bovinos, sob sistema de pastoreio continuo, analisadas em profundidades diferentes.

Usage

data(ex9)

Format

Um data frame com 48 observacoes nas seguintes 4 variaveis.

cobertura

Fator com os niveis T1 T2 T3 T4 T5 T6

prof

Vetor numerico.

rep

Vetor numerico.

pH

Vetor numerico.

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

References

GUERRA, A. R. Atributos de Solo sob Coberturas Vegetais em Sistema Silvipastoril em Lavras - MG. 2010. 141p. Dissertation (Master in Forest Engineering) - Universidade Federal de Lavras, UFLA, Lavras, 2010.

Exemplo de massa de dados ficticios

Description

Exemplo de massa de dados ficticios para ajuste de modelo de regressao nao-linear.

Usage

data(exnl)

Format

Um data frame com 8 observacoes das seguintes 8 variaveis.

trat

Vetor numerico.

rep

Vetor numerico.

resp

Vetor numerico.

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

Experimentos em faixas

Description

faixas Analisa experimentos em faixas.

Usage

faixas(
  fator1,
  fator2,
  bloco,
  resp,
  quali = c(TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
bloco

Vetor numerico ou complexo contendo os blocos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1 e 2.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2', a interacao dupla e estudada.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Laís Brambilla Storti Ferreira

See Also

dbc, fat2.dbc, fat3.dbc, psub2.dbc, fat2.ad.dbc e fat3.ad.dbc.

Examples

data(ex5)
attach(ex5)
faixas(trat, genero, bloco, sabor, quali = c(TRUE,TRUE),
mcomp = "tukey", fac.names = c("Amostras","Genero"),
sigT = 0.05, sigF = 0.05, unfold=NULL)

Fatorial duplo com um tratamento adicional em DBC

Description

fat2.ad.dbc Analisa experimentos em fatorial duplo com um tratamento adicional em Delineamento em Blocos Casualizados balanceado, considerando o modelo fixo.

Usage

fat2.ad.dbc(
  fator1,
  fator2,
  bloco,
  resp,
  respAd,
  quali = c(TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
bloco

Vetor numerico ou complexo contendo os blocos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
respAd

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta do tratamento adicional.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1 e 2.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2', a interacao dupla e estudada.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DBC em questao com um tratamento adicional,o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls (SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap; com o desdobramento da interacao, caso esta seja significativa.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

HEALY, M. J. R. The analysis of a factorial experiment with additional treatments. Journal of Agricultural Science, Cambridge, v. 47, p. 205-206. 1956.

See Also

fat2.dic, fat2.dbc, fat3.dic, fat3.dbc, fat2.ad.dic, fat2.ad.dbc, fat3.ad.dic and fat3.ad.dbc.

Examples

data(ex7)
attach(ex7)
data(est21Ad)
fat2.ad.dbc(periodo, nivel, bloco, est21, est21Ad,
quali=c(TRUE, FALSE), mcomp = "tukey", fac.names =
c("Period", "Level"), sigT = 0.05, sigF = 0.05,
unfold=NULL)

Fatorial duplo com um tratamento adicional em DIC

Description

fat2.ad.dic Analisa experimentos em fatorial duplo com um tratamento adicional em Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado, considerando o modelo fixo.

Usage

fat2.ad.dic(
  fator1,
  fator2,
  repet,
  resp,
  respAd,
  quali = c(TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
repet

Vetor numerico ou complexo contendo as repeticoes.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
respAd

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta do tratamento adicional.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1 e 2.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2', a interacao dupla e estudada.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DIC em questao com um tratamento adicional,o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls (SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap; com o desdobramento da interacao, caso esta seja significativa.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

HEALY, M. J. R. The analysis of a factorial experiment with additional treatments. Journal of Agricultural Science, Cambridge, v. 47, p. 205-206. 1956.

See Also

fat2.dic, fat2.dbc, fat3.dic, fat3.dbc, fat2.ad.dbc, fat3.ad.dic and fat3.ad.dbc.

Examples

data(ex8)
attach(ex8)
data(secaAd)
fat2.ad.dic(inoculante, biodiesel, vaso, seca, secaAd,
quali = c(TRUE,FALSE), mcomp = "tukey", fac.names =
c("Inoculante", "Biodiesel"), sigT = 0.05, sigF = 0.05,
unfold=NULL)

Fatorial duplo em DBC com dois tratamentos adicionais

Description

fat2.ad2.dbc Analisa experimentos em fatorial duplo com dois tratamentos adicionais em Delineamento em Blocos Casualizados balanceado, considerando o modelo fixo.

Usage

fat2.ad2.dbc(
  fator1,
  fator2,
  bloco,
  resp,
  respAd1,
  respAd2,
  quali = c(TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
bloco

Vetor numerico ou complexo contendo os blocos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
respAd1

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta do tratamento adicional 1.
respAd2

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta do tratamento adicional 2.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1 e 2.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2', a interacao dupla e estudada.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DBC em questao com um tratamento adicional,o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls (SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap; com o desdobramento da interacao, caso esta seja significativa.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Portya Piscitelli Cavalcanti

Sônia Maria De Stefano Piedade

Eric B Ferreira, [email protected]

References

???

See Also

fat2.dic, fat2.dbc, fat3.dic, fat3.dbc, fat2.ad.dic, fat2.ad.dbc, fat3.ad.dic and fat3.ad.dbc.

Examples

fator1<-c(rep(1,6),rep(2,6))
fator2<-c(rep(1,3),rep(2,3),rep(1,3),rep(2,3))
bloco<-rep(1:3,4)
resp<-c(10.0,10.8,9.8,10.3,11.3,10.3,9.7,10.1,10.2,9.4,11.6,9.1)
respAd1<-c(10.6,10.6,10.4)
respAd2<-c(5.7,6,7.4)
data.frame(fator1,fator2,bloco,resp)
fat2.ad2.dbc(fator1, fator2, bloco, resp, respAd1, respAd2,
quali=c(TRUE, FALSE), mcomp = "tukey", fac.names =
c("XXXX", "YYYY"), sigT = 0.05, sigF = 0.05, unfold=NULL)

Fatorial duplo em DIC com dois tratamentos adicionais

Description

fat2.ad2.dic Analisa experimentos em fatorial duplo com dois tratamentos adicionais em Delineamento Inteiramente Casualizado, considerando o modelo fixo.

Usage

fat2.ad2.dic(
  fator1,
  fator2,
  repet,
  resp,
  respAd1,
  respAd2,
  quali = c(TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
repet

Vetor numerico ou complexo contendo as repeticoes.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
respAd1

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta do tratamento adicional 1.
respAd2

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta do tratamento adicional 2.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1 e 2.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2', a interacao dupla e estudada.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DBC em questao com um tratamento adicional,o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls (SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap; com o desdobramento da interacao, caso esta seja significativa.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Portya Piscitelli Cavalcanti

Sônia Maria De Stefano Piedade

Eric B Ferreira, [email protected]

References

???

See Also

fat2.dic, fat2.dbc, fat3.dic, fat3.dbc, fat2.ad.dic, fat2.ad.dbc, fat3.ad.dic and fat3.ad.dbc.

Examples

fator1<-c(rep(1,6),rep(2,6))
fator2<-c(rep(1,3),rep(2,3),rep(1,3),rep(2,3))
repet<-rep(1:3,4)
resp<-c(10.0,10.8,9.8,10.3,11.3,10.3,9.7,10.1,10.2,9.4,11.6,9.1)
respAd1<-c(10.6,10.6,10.4)
respAd2<-c(5.7,6,7.4)
data.frame(fator1,fator2,repet,resp)
fat2.ad2.dic(fator1, fator2, repet, resp, respAd1, respAd2,
quali=c(TRUE, FALSE), mcomp = "tukey", fac.names =
c("XXXX", "YYYY"), sigT = 0.05, sigF = 0.05, unfold=NULL)

Fatorial duplo em DBC

Description

fat2.dbc Analisa experimentos em fatorial duplo em Delineamento em Blocos Casualizados balanceado, considerando o modelo fixo.

Usage

fat2.dbc(
  fator1,
  fator2,
  bloco,
  resp,
  quali = c(TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
bloco

Vetor numerico ou complexo contendo os blocos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1 e 2.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2', a interacao dupla e estudada.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DBC em questao, o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls (SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap; com o desdobramento da interacao, caso esta seja significativa.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

BANZATTO, D. A.; KRONKA, S. N. Experimentacao Agricola. 4 ed. Jaboticabal: Funep. 2006. 237 p.

See Also

fat2.dic, fat3.dic, fat3.dbc, fat2.ad.dic, fat2.ad.dbc, fat3.ad.dic and fat3.ad.dbc.

Examples

data(ex5)
attach(ex5)
fat2.dbc(trat, genero, bloco, sabor, quali=c(TRUE,TRUE),
mcomp="lsd", fac.names=c("Amostras","Genero"), sigT = 0.05,
sigF = 0.05, unfold=NULL)

Fatorial duplo em DIC

Description

fat2.dic Analisa experimentos em fatorial duplo em Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado, considerando o modelo fixo.

Usage

fat2.dic(
  fator1,
  fator2,
  resp,
  quali = c(TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1 e 2.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2', a interacao dupla e estudada.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DIC em questao, o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls (SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap; com o desdobramento da interacao, caso esta seja significativa.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

HEALY, M. J. R. The analysis of a factorial experiment with additional treatments. Journal of Agricultural Science, Cambridge, v. 47, p. 205-206. 1956.

See Also

fat2.dbc, fat3.dic, fat3.dbc, fat2.ad.dic, fat2.ad.dbc, fat3.ad.dic and fat3.ad.dbc.

Examples

data(ex4)
attach(ex4)
fat2.dic(revol,esterco,zn,quali=c(FALSE,TRUE),mcomp="tukey",
fac.names=c("Revolvimento","Esterco"),sigT = 0.05,
sigF = 0.05, unfold=NULL)

Fatorial triplo com um tratamento adicional em DBC

Description

fat3.ad.dbc Analisa experimentos em fatorial triplo com um tratamento adicional em Delineamento em Blocos Casualizados balanceado, considerando o modelo fixo.

Usage

fat3.ad.dbc(
  fator1,
  fator2,
  fator3,
  bloco,
  resp,
  respAd,
  quali = c(TRUE, TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2", "F3"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
fator3

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 3.
bloco

Vetor numerico ou complexo contendo os blocos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
respAd

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta do tratamento adicional.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2 e a terceira aos niveis do fator 3.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1, 2 e 3.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2.1', '2.2' ou '2.3, as interaoes duplas 1, 2 ou 3 sao estudadas; se '3', a interacao tripla e estudada.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DBC em questao com um tratamento adicional,o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls (SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap; com o desdobramento da interacao, caso esta seja significativa.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

HEALY, M. J. R. The analysis of a factorial experiment with additional treatments. Journal of Agricultural Science, Cambridge, v. 47, p. 205-206. 1956.

See Also

fat2.dic, fat2.dbc, fat3.dic, fat3.dbc, fat2.ad.dic, fat2.ad.dbc and fat3.ad.dic.

Examples

data(ex6)
attach(ex6)
data(respAd)
fat3.ad.dbc(fatorA, fatorB, fatorC, rep, resp, respAd,
quali = c(TRUE, TRUE, TRUE), mcomp = "snk", fac.names =
c("Fator A", "Fator B", "Fator C"), sigT=0.05, sigF = 0.05,
unfold=NULL)

Fatorial triplo com um tratamento adicional em DIC

Description

fat3.ad.dic Analisa experimentos em fatorial triplo com um tratamento adicional em Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado, considerando o modelo fixo.

Usage

fat3.ad.dic(
  fator1,
  fator2,
  fator3,
  repet,
  resp,
  respAd,
  quali = c(TRUE, TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2", "F3"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
fator3

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 3.
repet

Vetor numerico ou complexo contendo as repeticoes.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
respAd

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta do tratamento adicional.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2, e a terceira aos niveis do fator 3.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1, 2 e 3.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2.1', '2.2' ou '2.3, as interaoes duplas 1, 2 ou 3 sao estudadas; se '3', a interacao tripla e estudada.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DIC em questao com um tratamento adicional,o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls (SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap; com o desdobramento da interacao, caso esta seja significativa.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

HEALY, M. J. R. The analysis of a factorial experiment with additional treatments. Journal of Agricultural Science, Cambridge, v. 47, p. 205-206. 1956.

See Also

fat2.dic, fat2.dbc, fat3.dic, fat3.dbc, fat2.ad.dic, fat2.ad.dbc, and fat3.ad.dbc.

Examples

data(ex6)
attach(ex6)
data(respAd)
fat3.ad.dic(fatorA, fatorB, fatorC, rep, resp, respAd,
quali = c(TRUE, TRUE, TRUE), mcomp = "duncan", fac.names =
c("Fator A", "Fator B", "Fator C"), sigT=0.05, sigF = 0.05,
unfold=NULL)

Fatorial triplo em DBC

Description

fat3.dbc Analisa experimentos em fatorial triplo em Delineamento em Blocos Casualizados balanceado, considerando o modelo fixo.

Usage

fat3.dbc(
  fator1,
  fator2,
  fator3,
  bloco,
  resp,
  quali = c(TRUE, TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2", "F3"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
fator3

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 3.
bloco

Vetor numerico ou complexo contendo os blocos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2 e a terceira aos niveis do fator 3.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1, 2 e 3.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2.1', '2.2' ou '2.3, as interaoes duplas 1, 2 ou 3 sao estudadas; se '3', a interacao tripla e estudada.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DBC em questao, o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls (SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap; com o desdobramento da interacao, caso esta seja significativa.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

BANZATTO, D. A.; KRONKA, S. N. Experimentacao Agricola. 4 ed. Jaboticabal: Funep. 2006. 237 p.

See Also

fat2.dic, fat2.dbc, fat3.dic, fat2.ad.dic, fat2.ad.dbc, fat3.ad.dic and fat3.ad.dbc.

Examples

data(ex6)
attach(ex6)
fat3.dbc(fatorA, fatorB, fatorC, rep, resp, quali = c(TRUE,
TRUE, TRUE), mcomp = "tukey", fac.names = c("Fator A",
"Fator B", "Fator C"), sigT = 0.05, sigF = 0.05, unfold=NULL)

Fatorial triplo em DIC

Description

fat3.dic Analisa experimentos em fatorial triplo em Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado, considerando o modelo fixo.

Usage

fat3.dic(
  fator1,
  fator2,
  fator3,
  resp,
  quali = c(TRUE, TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2", "F3"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
fator3

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 3.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2, e a terceira aos niveis do fator 3.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1, 2 e 3.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2.1', '2.2' ou '2.3, as interaoes duplas 1, 2 ou 3 sao estudadas; se '3', a interacao tripla e estudada.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DIC em questao, o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls (SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap; com o desdobramento da interacao, caso esta seja significativa.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

BANZATTO, D. A.; KRONKA, S. N. Experimentacao Agricola. 4 ed. Jaboticabal: Funep. 2006. 237 p.

See Also

fat2.dic, fat2.dbc, fat3.dbc, fat2.ad.dic, fat2.ad.dbc, fat3.ad.dic and fat3.ad.dbc.

Examples

data(ex6)
attach(ex6)
fat3.dic(fatorA, fatorB, fatorC, resp, quali = c(TRUE, TRUE,
TRUE), mcomp = "lsdb", fac.names = c("Fator A", "Fator B",
"Fator C"), sigT = 0.05, sigF = 0.05, unfold=NULL)

Generalized inverse

Description

ginv Inversa generalizada

Usage

ginv(X, tol = sqrt(.Machine$double.eps))

Arguments

X

Matriz para a qual deseja-se a inversa de Moore-Penrose.
tol

Uma tolerancia relativa para detectar valores singulares zero.

Value

Uma inversa generalizada de Moore-Penrose para X.

References

Venables, W. N. and Ripley, B. D. (1999) Modern Applied Statistics with S-PLUS. Third Edition. Springer. p.100.

See Also

solve, svd, eigen

Grafico de modelos de regressao

Description

graphicos Constroi graficos para os modelos de regressao ajustados na ANOVA.

Usage

graficos(
  a,
  grau = 1,
  mod = TRUE,
  main = " ",
  sub = " ",
  xlab = "Niveis (X)",
  ylab = "Resposta (Y)",
  pch = 19,
  xlim = NULL,
  ylim = NULL,
  bty = "o"
)

Arguments

a

Objeto contendo a saida da analise do experimento, tendo esta sido feita utilizando o pacote ExpDes.pt.
grau

Determina o modelo a ser utilizado na construcao do grafico. Para modelos polinomiais, 1 (reta) e o default, 2 (parabola), 3 (cubica), "pot" (modelo potencia) e "exp" (modelo exponencial).
mod

Logico. Da a opcao de imprimir o modelo ajustado e seu coeficiente de determinacao ($R^2$) no topo do grafico. O default e TRUE.
main

Titulo do grafico. Vazio e o default.
sub

Subtitulo do grafico. Vazio e o default.
xlab

Nome do eixo X.
ylab

Nome do eixo Y.
pch

Tipo de caractere que se deseja marcar os valores observados.
xlim

Limites do eixo X.
ylim

Limites do eixo Y.
bty

Tipo de caixa em que o grafico estara inserido. O default e "o".

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

References

STEEL, R. G. D.; TORRIE, J. H. Principles and procedures in Statistics: a biometrical approach. McGraw-Hill, New York, NY. 1980.

See Also

reg.poly, plotres.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
a<-dic(trat, ig, quali=FALSE, nl=FALSE)
graficos(a, grau=1)
graficos(a, grau=2)
graficos(a, grau=3)

Teste de Homogeneidade de Variancia de Han

Description

han Realiza o teste de Han (1969) para homogeneidade de variancias em um delineamento em blocos casualizados.

Usage

han(resp, trat, bloco)

Arguments

resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
bloco

Vetor numerico ou complexo contendo os blocos.

Value

Retorna o valor-p do teste de Han de homogeneidade de variancias para a hipotese nula de que as variancias sao homogeneas.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected] @author Denismar Alves Nogueira @author Marcos Costa de Paula @author Mateus Pimenta Siqueira Lima @author Renata Ribeiro

References

HAN, C. P. Testing the homogeneity of variances in a two-way classification. Biometrics, 25:153-158, Mar. 1969.

RIBEIRO, R. Proposta e comparacao do desempenho de testes para homogeneidade de variancia de modelos de classicacao one-way e two-way. Iniciacao Cientifica. (Iniciacao Cientifica) - Universidade Federal de Alfenas. 2012.

See Also

anscombetukey, oneilldbc.

Examples

data(ex2)
attach(ex2)
dbc(trat, provador, aparencia, hvar = "han")

Setting the last character of a chain

Description

lastC A special function for the group of treatments in the multiple comparison tests. Use order.group.

Usage

lastC(x)

Arguments

x

letters

Value

x character.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected] @author Denismar Alves Nogueira @author Portya Piscitelli Cavalcanti (Adapted from Felipe de Mendiburu - GPL)

See Also

order.group.

Examples

x<-c("a","ab","b","c","cd")
lastC(x)
# "a" "b" "b" "c" "d"

Teste de homogeneidade de variancias de Layard

Description

layard Executa o teste de homogeneidade de variancias de Layard (1973) por Jackknife para um delineamento inteiramente casualizado.

Usage

layard(trat, resp, t, r)

Arguments

trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
t

Escalar. Numero de tratamentos.
r

Vetor numerico ou complexo contendo o numero de repeticoes de cada tratamento.

Value

Retorna o valor-p do teste de homogeneidade de variancias de Layard para uma hipotese nula de que as variancias sao homogeneas.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected] @author Denismar Alves Nogueira @author Marcos Costa de Paula @author Mateus Pimenta Siqueira Lima

References

LAYARD, M. N. J. Robust large-sample tests for homogeneity of variances. Journal of the American Statistical Association, v.68, n.341, p.195-198, 1973.

NOGUEIRA, D, P.; PEREIRA, G, M. Desempenho de testes para homogeneidade de variancias em delineamentos inteiramente casualizados. Sigmae, Alfenas, v.2, n.1, p. 7-22. 2013.

See Also

bartlett, samiuddin, levene, oneillmathews.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = FALSE, hvar = "layard")

Teste de homogeneidade de variancias de Levene

Description

levene Executa o teste de homogeneidade de variancias de Levene (1960) para um delineamento inteiramente casualizado.

Usage

levene(trat, resp, t, r)

Arguments

trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
t

Escalar. Numero de tratamentos.
r

Vetor numerico ou complexo contendo o numero de repeticoes de cada tratamento.

Value

Retorna o valor-p do teste de homogeneidade de variancias de Levene para uma hipotese nula de que as variancias sao homogeneas.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected] @author Denismar Alves Nogueira @author Marcos Costa de Paula @author Mateus Pimenta Siqueira Lima

References

LEVENE, H. Robust tests for equality of variances. In: Olkin, I.; Ghurye, S.G.; Hoeffding, W.; Madow, W.G.; Mann, H.B. (eds.). Contribution to Probability and Statistics. Stanford, CA: Stanford University Press, pages 278-292, 1960.

NOGUEIRA, D, P.; PEREIRA, G, M. Desempenho de testes para homogeneidade de variancias em delineamentos inteiramente casualizados. Sigmae, Alfenas, v.2, n.1, p. 7-22. 2013.

See Also

bartlett, samiuddin, layard, oneillmathews.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = FALSE, hvar = "levene")

Comparacao multipla: LSD

Description

lsd Realiza o teste t (LSD) para comparacao multipla de medias.

Usage

lsd(y, trt, DFerror, SSerror, alpha = 0.05, group = TRUE, main = NULL)

Arguments

y

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
trt

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
DFerror

Grau de liberdade do residuo.
SSerror

Soma de quadrados do residuo.
alpha

Significancia do teste de Bootstrap.
group

TRUE ou FALSE
main

Titulo

Value

E retornada a comparacao das medias segundo o teste LSD.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

See Also

snk, duncan, ccboot, lsdb, scottknott, tukey, ccF.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = TRUE, mcomp = "lsd", sigT = 0.05)

Comparacao multipla: LSD de Bonferroni

Description

lsdb Realiza o teste t (LSD), com protecao de Bonferroni, para comparacao multipla de medias.

Usage

lsdb(y, trt, DFerror, SSerror, alpha = 0.05, group = TRUE, main = NULL)

Arguments

y

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
trt

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
DFerror

Grau de liberdade do residuo.
SSerror

Soma de quadrados do residuo.
alpha

Significancia do teste de Bootstrap.
group

TRUE ou FALSE
main

Titulo

Value

E retornada a comparacao das medias segundo o teste LSDB.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

See Also

snk, duncan, ccboot, lsd, scottknott, tukey, ccF.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = TRUE, mcomp = "lsdb", sigT = 0.05)

Teste de Homegeneidade de Variancia: ONeill e Mathews

Description

oneilldbc Realiza o teste de ONeill e Mathews (2002) para o teste de homegenidade de variancias para um delineamento em blocos casualizados.

Usage

oneilldbc(resp, trat, bloco)

Arguments

resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel
trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
bloco

Vetor numerico ou complexo contendo os blocos.

Value

Retorna o valor-p do teste de ONeill e Mathews para a hipotese nula de que as variancias sao homogeneas.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected] @author Denismar Alves Nogueira @author Marcos Costa de Paula @author Mateus Pimenta Siqueira Lima

References

O'NEILL, M. E.; MATHEWS, K. L. Levene tests of homogeneity of variance for general block and treatment designs. Biometrics, 58:216-224, Mar. 2002.

RIBEIRO, R. Proposta e comparacao do desempenho de testes para homogeneidade de variancia de modelos de classificacao one-way e two-way. Iniciacao Cientifica. (Iniciacao Cientifica) - Universidade Federal de Alfenas. 2012.

See Also

anscombetukey, han.

Examples

data(ex2)
attach(ex2)
dbc(trat, provador, aparencia, hvar = "oneillmathews")

Teste de homogeneidade de variancias de ONeill e Mathews.

Description

oneillmathews Executa o teste de homogeneidade de variancias de ONeill e Mathews (2000) para um delineamento inteiramente casualizado.

Usage

oneillmathews(trat, resp, t, r)

Arguments

trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
t

Escalar. Numero de tratamentos.
r

Vetor numerico ou complexo contendo o numero de repeticoes de cada tratamento.

Value

Retorna o valor-p do teste de homogeneidade de variancias de ONeill e Mathews para uma hipotese nula de que as variancias sao homogenenas.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected] @author Denismar Alves Nogueira @author Marcos Costa de Paula @author Mateus Pimenta Siqueira Lima

References

O'NEILL, M. E.; MATHEWS, K. L. A weighted least squares approach to levene test of homogeneity of variance. Australian e New Zealand Journal Statistical, 42(1):81-100, 2000.

NOGUEIRA, D, P.; PEREIRA, G, M. Desempenho de testes para homogeneidade de variancias em delineamentos inteiramente casualizados. Sigmae, Alfenas, v.2, n.1, p. 7-22. 2013.

See Also

bartlett, layard, levene, samiuddin.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = FALSE, hvar = "oneillmathews",
sigF = 0.05)

Ordering the treatments according to the multiple comparison

Description

order.group It orders the groups of means.

Usage

order.group(trt, means, N, MSerror, Tprob, std.err, parameter = 1)

Arguments

trt

Treatments.
means

Means of treatment.
N

Replications.
MSerror

Mean square error.
Tprob

Minimum value for the comparison.
std.err

Standard error.
parameter

Constante 1 (Sd), 0.5 (Sx).

Value

  • trt Factor

  • means Numeric

  • N Numeric

  • MSerror Numeric

  • Tprob value between 0 and 1

  • std.err Numeric

  • parameter Constant

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected] @author Denismar Alves Nogueira @author Portya Piscitelli Cavalcanti (Adapted from Felipe de Mendiburu - GPL)

See Also

order.stat.SNK.

Grouping the treatments averages in a comparison with a minimum value

Description

order.stat.SNK Orders the groups of means according to the test of SNK.

Usage

order.stat.SNK(treatment, means, minimum)

Arguments

treatment

Treatment.
means

Means of treatment.
minimum

Minimum value for the comparison.

Value

  • trt Factor

  • means Numeric

  • minimum Numeric

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected] @author Denismar Alves Nogueira @author Portya Piscitelli Cavalcanti (Adapted from Felipe de Mendiburu - GPL)

See Also

order.group.

Conjunto de graficos dos residuos do modelo

Description

plotres Graficos dos residuos da saida do modelo. Conjunto de quatro graficos sao produzidos: (1) Histograma, (2) Grafico da probabilidade normal dos residuos com bandas de confianca pela estatistica de ordem, (3) Residuos Padronizados versus Valores Ajustados e (4) box-plot (Residuos Padronizados).

Usage

plotres(a)

Arguments

a

Objeto contendo a saida da analise do experimento, tendo esta sido feita utilizando o pacote ExpDes.pt.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected] @author Denismar Alves Nogueira @note Esta pode ser utilizada para contrucao dos graficos dos residuos de qualquer modelo do ExpDes.pt.

References

STEEL, R. G. D.; TORRIE, J. H. Principles and procedures in Statistics: a biometrical approach. McGraw-Hill, New York, NY. 1980.

See Also

graficos.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
a<-dic(trat, ig)
plotres(a)

Parcelas subdivididas em DBC

Description

psub2.dbc Analisa experimentos em esquema de parcelas subdivididas em Delineamento em Blocos Casualizados balanceado, considerando o modelo fixo.

Usage

psub2.dbc(
  fator1,
  fator2,
  bloco,
  resp,
  quali = c(TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
bloco

Vetor numerico ou complexo contendo os blocos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1 e 2.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2', a interacao dupla e estudada.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DBC em questao, o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls (SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap; com o desdobramento da interacao, caso esta seja significativa.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

BANZATTO, D. A.; KRONKA, S. N. Experimentacao Agricola. 4 ed. Jaboticabal: Funep. 2006. 237 p.

See Also

psub2.dic e faixas.

Examples

data(ex)
attach(ex)
psub2.dbc(trat, dose, rep, resp, quali = c(TRUE, FALSE),
mcomp = "tukey", fac.names = c("Tratamento", "Dose"),
sigT = 0.05, sigF = 0.05, unfold=NULL)

Parcelas subdivididas em DIC

Description

psub2.dic Analisa experimentos em esquema de parcelas subdivididas em Delineamento Inteiramente Casualizado balanceado, considerando o modelo fixo.

Usage

psub2.dic(
  fator1,
  fator2,
  repet,
  resp,
  quali = c(TRUE, TRUE),
  mcomp = "tukey",
  fac.names = c("F1", "F2"),
  sigT = 0.05,
  sigF = 0.05,
  unfold = NULL
)

Arguments

fator1

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 1.
fator2

Vetor numerico ou complexo contendo os niveis do fator 2.
repet

Vetor numerico ou complexo contendo as repeticoes.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
quali

Logico, se TRUE (default) na primeira posicao, os niveis do fator 1 sao entendidos como qualitativos, se FALSE, quantitativos; da mesma forma, a segunda posicao e referente aos niveis do fator 2.
mcomp

Permite escolher o teste de comparacao multipla; o default e o teste de Tukey, contudo tem-se como outras opcoes: o teste LSD ('lsd'), o teste LSDB ('lsdb'), o teste de Duncan ('duncan'), o teste de SNK ('snk'), o teste de Scott-Knott ('sk'), o teste de comparacoes multiplas bootstrap ('ccboot') e o teste de Calinski e Corsten baseado na distribuicao F ('ccf').
fac.names

Permite nomear os fatores 1 e 2.
sigT

Significancia a ser adotada pelo teste de comparacao multipla de medias; o default e 5%.
sigF

Significancia a ser adotada pelo teste F da ANAVA; o default e 5%.
unfold

Orienta os desdobramentos apos a analise de variancia. Se NULL (default), sao feitas as analises recomendadas; se '0', e feita apenas a analise de variancia; se '1', os efeitos simples sao estudados; se '2', a interacao dupla e estudada.

Details

Os argumentos sigT e mcomp so serao utilizados quando os tratamentos forem qualitativos.

Value

Sao retornados os valores da analise de variancia do DIC em questao, o teste de normalidade de Shapiro-Wilk para os residuos do modelo, o ajuste de modelos de regressao (caso de tratamentos quantitativos) ou os testes de comparacao de medias (caso de tratamentos qualitativos): teste de Tukey, teste de Duncan, teste t de Student (LSD), teste t de Bonferroni, teste de Student-Newman-Keuls (SNK), teste de Scott-Knott e teste de comparacoes multiplas bootstrap; com o desdobramento da interacao, caso esta seja significativa.

Note

O graficos pode ser usado para construir os graficos da regressao e o plotres para analise do residuo da anava.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

BANZATTO, D. A.; KRONKA, S. N. Experimentacao Agricola. 4 ed. Jaboticabal: Funep. 2006. 237 p.

See Also

psub2.dbc e faixas.

Examples

data(ex9)
attach(ex9)
psub2.dic(cobertura, prof, rep, pH, quali = c(TRUE, TRUE),
mcomp = "lsd", fac.names = c("Cobertura", "Profundidade"),
sigT = 0.05, sigF = 0.05, unfold=NULL)

Regressao Nao-linear

Description

reg.nl Ajusta modelos de regressao nao-linear na ANAVA.

Usage

reg.nl(resp, trat)

Arguments

resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.

Value

Sao retornados os valores dos ajustes de modelos de regressao.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Luiz Alberto Beijo

References

DRAPER, N.R.; SMITH, H. Apllied regression analysis. 3ed. New York : John Wiley, 1998. 706p.

See Also

graficos.

Examples

data(exnl)
attach(exnl)
x<-dic(trat, resp, quali=FALSE, nl=TRUE)
par(mfrow=c(1,2))
graficos(x, grau='pot')
graficos(x, grau='exp')

Regressao Polinomial

Description

reg.poly Realiza ajustes de modelos sequenciais de regressao ate o terceiro grau.

Usage

reg.poly(resp, trat, glres, SQres, gltrat, SQtrat)

Arguments

resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
glres

Grau de liberdade do residuo.
SQres

Soma de quadrados do residuo.
gltrat

Grau de liberdade do tratamento.
SQtrat

Soma de quadrados do tratamento.

Value

Sao retornados os valores dos ajustes de modelos de regressao.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

References

GOMES, F. P. Curso de Estatistica Experimental. 10a ed. Piracicaba: ESALQ/USP. 1982. 430.

See Also

graficos.

Dadaos ficticios: tratamento adicional

Description

Variavel resposta do tratamento adicional.

Usage

data(respAd)

Format

Vector numerico.

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

Teste de homogeneidade de variancias de Samiuddin.

Description

samiuddin Executa o teste de homogeneidade de variancias de Samiuddin (1976) para um delineamento inteiramente casualizado.

Usage

samiuddin(trat, resp, t, r)

Arguments

trat

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
resp

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
t

Escalar.Numero de tratamentos.
r

Vetor numerico ou complexo contendo o numero de repeticoes de cada tratamento.

Value

Retorna o valor-p do teste de homogeneidade de variancias de Samiuddin para uma hipotese nula de que as variancias sao homogenenas.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected] @author Denismar Alves Nogueira @author Marcos Costa de Paula @author Mateus Pimenta Siqueira Lima

References

SAMIUDDIN, M. Bayesian test of homogeneity of variance. Journal of the American Statistical Association, 71(354):515-517, Jun. 1976.

NOGUEIRA, D, P.; PEREIRA, G, M. Desempenho de testes para homogeneidade de variancias em delineamentos inteiramente casualizados. Sigmae, Alfenas, v.2, n.1, p. 7-22. 2013.

See Also

bartlett, layard, levene, oneillmathews.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = FALSE, hvar = "samiuddin", sigF = 0.05)

Comparacao multipla: Scott-Knott

Description

scottknott Aplica o teste Scott-Knott para a comparacao multipla de medias.

Usage

scottknott(y, trt, DFerror, SSerror, alpha = 0.05, group = TRUE, main = NULL)

Arguments

y

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
trt

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
DFerror

Grau de liberdade do residuo.
SSerror

Soma de quadrados do residuo.
alpha

Significancia do teste de Scott-knott.
group

TRUE ou FALSE.
main

Titulo.

Value

Retorna uma tabela com as medias dos tratamentos e seu respectivo agrupamento segundo o teste de Scott-Knott.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti (Adapted from Laercio Junio da Silva - GPL(>=2))

References

RAMALHO, M. A. P.; FERREIRA, D. F.; OLIVEIRA, A. C. de. Experimentacao em Genetica e Melhoramento de Plantas. 2a ed. Lavras: UFLA. 2005. 300p.

See Also

snk, duncan, lsd, lsdb, ccboot, tukey, ccF.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = TRUE, mcomp = "sk", sigT = 0.05)

Compostagem: tratamento adicional

Description

Variavel resposta (biomassa seca) do tratamento adicional do experimetno sobre compastagem.

Usage

data(secaAd)

Format

Vetor numerico.

Author(s)

Eric Batista Ferreira, [email protected]

Comparacao multipla: SNK

Description

snk Realiza o teste Student Newman Keuls (SNK) para comparacao multipla de medias.

Usage

snk(y, trt, DFerror, SSerror, alpha = 0.05, group = TRUE, main = NULL)

Arguments

y

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
trt

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
DFerror

Grau de liberdade do residuo.
SSerror

Soma de quadrados do residuo.
alpha

Significancia do teste de Scott-knott.
group

TRUE ou FALSE.
main

Titulo.

Value

E retornada a comparacao das medias segundo o teste SNK.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti

See Also

scottknott, duncan, lsd, lsdb, ccboot, tukey, ccF.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = TRUE, mcomp = "snk", sigT = 0.05)

Statistics of data grouped by factors

Description

tapply.stat This process lies in finding statistics which consist of more than one variable, grouped or crossed by factors. The table must be organized by columns between variables and factors.

Usage

tapply.stat(y, x, stat = "mean")

Arguments

y

Data.frame variables.
x

Data.frame factors.
stat

Method.

Value

y Numeric x Numeric stat method = "mean", ...

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti (Adapted from Felipe de Mendiburu - GPL)

Comparacao multipla: Tukey

Description

tukey Produz a comparacao multipla de tratamentos para as medias pela proposta de Tukey. Por padrao considera a significancia de 0.05.

Usage

tukey(y, trt, DFerror, SSerror, alpha = 0.05, group = TRUE, main = NULL)

Arguments

y

Vetor numerico ou complexo contendo a variavel resposta.
trt

Vetor numerico ou complexo contendo os tratamentos.
DFerror

Grau de liberdade do residuo.
SSerror

Soma de quadrados do residuo.
alpha

Significancia do teste de Scott-knott.
group

TRUE ou FALSE.
main

Titulo.

Details

E necessario produzir a analise de variancia antes.

Value

E retornada a comparacao das medias segundo o teste de Tukey.

Author(s)

Eric B Ferreira, [email protected]

Denismar Alves Nogueira

Portya Piscitelli Cavalcanti (Adapted from Felipe de Mendiburu - GPL)

References

Principles and procedures of statistics a biometrical approach Steel and Torry and Dickey. Third Edition 1997

See Also

scottknott, duncan, lsd, lsdb, ccboot, snk, ccF.

Examples

data(ex1)
attach(ex1)
dic(trat, ig, quali = TRUE, mcomp = "tukey", sigT = 0.05)