From 19996b023d9c31fd2718fd4d798df9f4062303d3 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Walmes Zeviani <walmes@ufpr.br>
Date: Tue, 21 Jan 2020 18:53:03 -0300
Subject: [PATCH] Adds a dataset and a preliminary analysis.
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50-parcela-subdividida.Rmd | 230 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++
1 file changed, 230 insertions(+)
diff --git a/50-parcela-subdividida.Rmd b/50-parcela-subdividida.Rmd
index 2fc743c..914d7ec 100644
--- a/50-parcela-subdividida.Rmd
+++ b/50-parcela-subdividida.Rmd
@@ -14,3 +14,233 @@ knitr::include_graphics("./img/delineamento-parcela-subdividida-plantio.png")
str(PimentelTb9.3.1)
help(PimentelTb9.3.1, h = "html")
```
+
+<!------------------------------------------- -->
+
+```{r}
+# Dados fornecidos pelo Eng. Agronômo Jenilton Gomes da Cunha, ex-aluno
+# de Mestrado em Produção Vegetal da Universidade Federal do Vale do São
+# Francisco em Petrolina.
+
+txt <- "
+DOSES DATAS BLOCO CST Amido
+0 0 1 187,46 6,144
+0 0 2 230,43 3,137
+0 0 3 125,67 4,095
+0 0 4 198,65 4,459
+0,7 0 1 161,99 7,191
+0,7 0 2 163,13 1,738
+0,7 0 3 137,34 1,226
+0,7 0 4 200,59 3,385
+1 0 1 188,92 4,287
+1 0 2 194,75 4,543
+1 0 3 220,86 2,654
+1 0 4 203,19 4,945
+1,3 0 1 170,10 3,905
+1,3 0 2 160,86 1,978
+1,3 0 3 166,86 5,570
+1,3 0 4 236,86 1,403
+PBZ_AD 0 1 182,75 3,589
+PBZ_AD 0 2 190,21 3,179
+PBZ_AD 0 3 220,97 4,702
+PBZ_AD 0 4 277,46 5,369
+0 30 1 229,86 4,817
+0 30 2 219,83 2,244
+0 30 3 219,64 3,699
+0 30 4 113,88 3,992
+0,7 30 1 228,53 3,165
+0,7 30 2 316,97 4,238
+0,7 30 3 224,94 2,111
+0,7 30 4 272,24 3,559
+1 30 1 118,80 2,897
+1 30 2 211,51 2,837
+1 30 3 274,70 3,983
+1 30 4 149,26 3,528
+1,3 30 1 185,40 3,197
+1,3 30 2 197,51 2,505
+1,3 30 3 189,94 2,870
+1,3 30 4 197,13 2,138
+PBZ_AD 30 1 139,04 2,963
+PBZ_AD 30 2 221,91 2,745
+PBZ_AD 30 3 285,11 2,065
+PBZ_AD 30 4 224,37 4,488
+0 60 1 120,36 3,514
+0 60 2 170,17 2,816
+0 60 3 198,48 2,668
+0 60 4 177,38 1,976
+0,7 60 1 180,75 3,320
+0,7 60 2 267,32 2,289
+0,7 60 3 193,80 4,884
+0,7 60 4 262,94 2,625
+1 60 1 140,49 3,779
+1 60 2 231,89 4,618
+1 60 3 220,99 3,763
+1 60 4 246,86 2,956
+1,3 60 1 283,37 1,895
+1,3 60 2 200,89 3,500
+1,3 60 3 315,89 5,350
+1,3 60 4 253,31 3,064
+PBZ_AD 60 1 245,54 9,155
+PBZ_AD 60 2 231,58 1,769
+PBZ_AD 60 3 357,19 3,310
+PBZ_AD 60 4 191,34 2,280
+0 90 1 228,53 4,711
+0 90 2 189,17 4,420
+0 90 3 131,14 5,843
+0 90 4 211,95 3,870
+0,7 90 1 195,90 4,830
+0,7 90 2 166,70 3,396
+0,7 90 3 121,64 5,933
+0,7 90 4 164,91 4,404
+1 90 1 157,74 6,220
+1 90 2 160,38 3,436
+1 90 3 196,67 4,400
+1 90 4 181,36 4,018
+1,3 90 1 143,96 3,474
+1,3 90 2 172,00 4,819
+1,3 90 3 196,72 2,852
+1,3 90 4 79,47 2,844
+PBZ_AD 90 1 190,74 4,803
+PBZ_AD 90 2 154,68 4,488
+PBZ_AD 90 3 148,95 2,914
+PBZ_AD 90 4 174,88 2,817"
+da <- read.table(textConnection(txt),
+ header = TRUE,
+ sep = "\t",
+ dec = ",",
+ stringsAsFactors = FALSE)
+names(da) <- str_to_lower(names(da))
+
+da <- da %>%
+ mutate(bloco = factor(bloco),
+ trat = str_replace(doses, ",", "."),
+ testem = as.integer(doses == "PBZ_AD"),
+ doses = ifelse(as.logical(testem), "0", doses),
+ doses = parse_double(doses, locale = locale(decimal_mark = ","))) %>%
+ select(bloco, trat, datas, cst, amido, testem, doses)
+str(da)
+```
+
+```{r}
+# Análise exploratória.
+ggplot(data = da,
+ mapping = aes(x = datas, y = cst)) +
+ facet_wrap(facets = ~ testem + doses, nrow = 1) +
+ geom_point(alpha = 0.5) +
+ stat_summary(mapping = aes(group = 1), geom = "line", fun.y = "mean")
+
+ggplot(data = da,
+ mapping = aes(x = doses, y = cst)) +
+ facet_grid(facets = datas ~ testem, scale = "free_x", space = "free") +
+ geom_point(alpha = 0.5) +
+ stat_summary(mapping = aes(group = 1), geom = "line", fun.y = "mean")
+```
+
+```{r}
+# Pacotes para a análise dos dados.
+library(lme4)
+library(lmerTest)
+library(emmeans)
+
+# Converte e cria variáveis para usar no modelo.
+da <- da %>%
+ mutate(Datas = factor(datas),
+ Trat = factor(trat),
+ Test = factor(testem),
+ ue = interaction(trat, bloco, sep = "_", drop = TRUE))
+
+#-----------------------------------------------------------------------
+# Modelo de parcela subdividida. Todos os fatores são qualitativos.
+
+m0 <- lmer(cst ~ bloco + Trat * Datas + (1 | ue), data = da)
+# par(mfrow = c(2, 2)); plot(m0); layout(1)
+VarCorr(m0)
+anova(m0)
+
+# Comparações múltiplas entre datas.
+cld(emmeans(m0, ~Datas))
+
+#-----------------------------------------------------------------------
+# Usando efeito de segundo grau para as doses.
+
+m1 <- update(m0, . ~ bloco +
+ (Test + poly(doses, degree = 2)) *
+ Datas +
+ (1 | ue))
+anova(m1, m0)
+anova(m1)
+
+# ATTENTION: O modelo mostra que apenas o efeito de datas é relevante.
+
+# Grid de valores para fazer a predição e gráfico.
+grid <- with(da,
+ crossing(doses_u = c(-0.25, seq(0, 1.5, length.out = 13)),
+ Datas = unique(Datas))) %>%
+ mutate(Test = factor(as.integer(doses_u < 0)),
+ doses = ifelse(doses_u < 0, 0, doses_u),
+ bloco = unique(da$bloco)[1])
+str(grid)
+
+# ftable(xtabs(~Test + doses + Datas, data = grid))
+
+# Matrix do modelo para a parte fixa.
+X <- model.matrix(nobars(formula(m1))[-2],
+ data = grid)
+dim(X)
+
+# Nivela o efeito de blocos.
+X[, attr(X, "assign") == 1] <- 1/nlevels(da$bloco)
+X[1:5, 1:5]
+
+# Faz a predição.
+grid$y <- c(X %*% fixef(m1))
+
+# Exibe os resultados.
+ggplot(data = grid,
+ mapping = aes(x = doses_u, y = y, color = Test)) +
+ facet_grid(facets = . ~ Datas) +
+ geom_point() +
+ geom_line() +
+ geom_point(data = da,
+ mapping = aes(x = doses - 0.25 * (Test == "1"),
+ y = cst),
+ pch = 1)
+
+#-----------------------------------------------------------------------
+# Modelo com efeitos aditivos.
+
+m2 <- update(m0, . ~ bloco +
+ Test + poly(doses, degree = 2) +
+ Datas +
+ (1 | ue))
+anova(m2, m1)
+anova(m2)
+
+# ATTENTION: novamente apenas há o efeito de datas.
+
+# Matrix do modelo para a parte fixa.
+X <- model.matrix(nobars(formula(m2))[-2],
+ data = grid)
+colnames(X)
+
+# Nivela o efeito de blocos.
+X[, attr(X, "assign") == 1] <- 1/nlevels(da$bloco)
+X[1:5, 1:5]
+
+# Faz a predição.
+grid$y <- c(X %*% fixef(m2))
+
+# Exibe os resultados.
+ggplot(data = grid,
+ mapping = aes(x = doses_u, y = y, color = Test)) +
+ facet_grid(facets = . ~ Datas) +
+ geom_point() +
+ geom_line() +
+ geom_point(data = da,
+ mapping = aes(x = doses - 0.25 * (Test == "1"),
+ y = cst),
+ pch = 1)
+
+# Comparação múltiplas entre as datas.
+cld(emmeans(m2, specs = ~Datas))
+```
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