Caros,

Foi realizado um experimento no qual deseja-se saber qual composto extraído de uma determinada espécie vegetal é mais eficiente para matar uma determinado tipo de inseto.

Foram utilizadas 32 placas cada uma contendo 10 insetos vivos.

Em cada placa, foram realizadas 4 repetições das 8 diferentes doses do composto de cada espécie.

O número de insetos mortos foi registrado após um determinado período de tempo.

O objetivo é encontrar qual a dose, para cada um das três espécies, que mata 50% dos insetos.

Alguma sugestão de como encontrar os modelos para as três espécies? 

dose = rep(c(0,0.15625,0.31250,0.62500,1.2500, 2.5000, 5.0000, 10.000), each=4)

n_insetos = rep(10,32)

m_especie1 = c(1,3,4,0,5,2,5,5,4,4,2,2,0,3,3,5,10,10,7,0,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10)

m_especie2 = c(0,3,4,4,1,0,4,0,0,1,0,0,3,2,0,3,3,2,0,3,3,3,3,6,9,4,7,2,10, 10, 10, 10)

m_especie3 = c(4,2,2,3,4,6,8,6,4,6,6,5,5,9,5,8,10,8,5,5,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10,10)

pm_especie1 = m_especie1/n_insetos

pm_especie2 = m_especie2/n_insetos

pm_especie3 = m_especie3/n_insetos

dose.fator = as.factor(dose)

boxplot(pm_especie1~dose.fator, xlab= "Dose", ylab="Proporção de mortos espécie 1",cex.axis=.85)

boxplot(pm_especie2~dose.fator, xlab= "Dose", ylab="Proporção de mortos espécie 2",cex.axis=.85)

boxplot(pm_especie3~dose.fator, xlab= "Dose", ylab="Proporção de mortos espécie 3",cex.axis=.85)

bartlett.test(pm_especie1~dose.fator)

bartlett.test(pm_especie2~dose.fator)

bartlett.test(pm_especie3~dose.fator)

modelo1 = glm(cbind(good=m_especie1, bad=n_insetos-m_especie1)~dose,family="binomial", data=dados)

par(mfrow=c(2,2))

plot(modelo1)

shapiro.test(modelo1$residuals)

modelo2 = glm(cbind(good=m_especie2, bad=n_insetos-m_especie2)~dose,family="binomial", data=dados)

shapiro.test(modelo2$residuals)

modelo3 = glm(cbind(good=m_especie3, bad=n_insetos-m_especie3)~dose,family="binomial", data=dados)

shapiro.test(modelo3$residuals)