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", 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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