André, o fato de a soma dos quadrados estar correta não muda o fato de você estar fazendo o equivalente a encontrar uma reta com apenas dois pontos e querer tratar isso como uma generalização e estudar o valor-p da ANOVA, etc. A razão porque aquela função é denominada *Error* é que ela deveria ajudá-lo no caso de *medidas repetidas* para cada caso de interação. No exemplo acima, quantas medidas repetidas você tem para cada caso dose * cultivar? Espero que estas questões lhe ajudem a entender o seu problema e recomendo a leitura to texto indicado pelo Fernando, malgrado já discordei que para a questão da msg de erro ele é insuficiente. Saindo um pouco fora da questão original e comentando seu último código (no momento ñ consigo baixar o arquivo da LEG, (falha em InternetOpenUrl: 'Uma conexão com o servidor não pôde ser estabelecida') note que o gráfico que você gera com xyplot mostra algo *diferente* do que você quer fazer via a ANOVA que você codifica: *dose *tratada como variável contínua no seu gráfico e como fator na ANOVA que vc codifica. IMNSHO se você mantivesse a variável dose como numérica e estudasse o assunto como regressão você obteria *mais* dos dados. HTH -- Cesar Rabak On Thu, Jan 10, 2019 at 8:23 AM Andre Oliveira <andreolsouza@yahoo.com.br> wrote:
Oi Cesar, obrigado pela atenção de fato esqueci do parenteses!
A função aov quando usado o parâmetro Error () passou avisar desta forma, mas, a soma de quadrado está correta. Conferi em outros programas e há muitos avisos sobre o tema no google.
Warning message: In aov(indice ~ cultivar * factor(dose) + Error(bloco:(cultivar + : modelo Error() é singular
A regressão seria está aqui.
require(lattice) xyplot(indice~dose|cultivar, groups=bloco, data=da, jitter.x=TRUE, type=c("p","l"), layout=c(3,1), pch=19)
Grato
Em quarta-feira, 9 de janeiro de 2019 21:33:26 BRST, Cesar Rabak < cesar.rabak@gmail.com> escreveu:
Andre,
O seu CMR está cheio de problemas...
A linha:
fit=aov(indice ~ cultivar*factor(dose)+Error(bloco:(cultivar+dose))
dá erro por falta de um parêntese no final.
Colocando-se o símbolo faltante caímos em:
fit=aov(indice ~ cultivar*factor(dose)+Error(bloco:(cultivar+dose))) Warning message: In aov(indice ~ cultivar * factor(dose) + Error(bloco:(cultivar + : modelo Error() é singular
O que me parece esperado dado que o número total de amostras é 72 e você está querendo fazer interação de 4 x 6 x 3 (blocos x doses x cultivar) ou seja você só tem *um* experimento por interação... isso deixa de ser regressão😶
HTH
On Tue, Jan 8, 2019 at 12:45 PM Andre Oliveira por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
Boa noite, dados que houve a internação entre fatores, preciso particionar a soma de quadrado. É apenas um exercício que estou fazendo co dados que está na web. Evidentemente que posso construir os contraste e testar o que me interessa e também poderia usar a ExpDes para isto. Alguém poderia ajudar com um script para tal desdobramento? Grato
Pequei este exemplo!
da <- read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/anovareg.txt <http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/anovareg.txt?fbclid=IwAR3oUEJYP2LMuNkZCndm3jrtUceBc16QUaD1lEvqHhpoh7l4NJN8-Vkzubs>", header=TRUE, sep="\t") str(da) attach(da)
# Este exemplo testa regressão!
fit=aov(indice ~ cultivar*ordered(dose)) summary(fit) summary.lm(fit)
# Gostaria de ajuda para desdobrar e testar doses para este modelo abaixo!
fit=aov(indice ~ cultivar*factor(dose)+Error(bloco:(cultivar+dose)) summary(fit)
Grato
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