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Tutorial RStudio - Análise de Resíduos, Manuais, Projetos, Pesquisas de Estatística

Tutorial para utilização de rstudio

Tipologia: Manuais, Projetos, Pesquisas

2019

Compartilhado em 01/09/2019

lais-oliveira-4g9
lais-oliveira-4g9 🇧🇷

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Tutorial R Prof. Luiz Alexandre Peternelli
Tutorial – análise de resíduos
Fazendo os gráficos para a análise de resíduos
#entrando com os dados. Vamos considerar que os dados são provenientes de um
delineamento experimental. Temos, então, os resíduos para serem avaliados.
#realizada a análise de variância corretamente, devemos solicitar ao R que faça os
gráficos de interesse sobre os resíduos. Vamos exemplificar usando um DIC, com 4
tratamentos e 3 repetições:
#entrando com os dados
trat<-c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4)
y<-c(20,21,23,25,24,26,32,33,30,25,23,26)
#realizando a anova
saida<-aov(y~factor(trat))
#obtendo os resíduos
residuos<-resid(saida)
#agora, podemos solicitar qualquer gráfico ao R.
#Existe uma maneira rápida que o R disponibiliza para se obter quatro gráficos úteis.
Siga os comandos:
par(mfrow=c(2,2))
#esse comando acima é para dividir a página em 4 setores, já que serão construídos 4
gráficos. Os três primeiros são de interesse maior. Não se preocupe, por enquanto, com
o último;
#agora basta escrever:
plot(saida)
#outros gráficos podem ser construidos. Veremos alguns;
#Antes, se houver interesse em retornar a apenas 1 gráfico por página, faça o seguinte:
par(mfrow=c(1,1))
#gráfico dos resíduos em função dos tratamentos
plot(trat,residuos)
#para traçar uma linha horizontal sobre o valor zero dos resíduos, faça:
abline(h=0)
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Tutorial R Prof. Luiz Alexandre Peternelli

Tutorial – análise de resíduos Fazendo os gráficos para a análise de resíduos

#entrando com os dados. Vamos considerar que os dados são provenientes de um delineamento experimental. Temos, então, os resíduos para serem avaliados. #realizada a análise de variância corretamente, devemos solicitar ao R que faça os gráficos de interesse sobre os resíduos. Vamos exemplificar usando um DIC, com 4 tratamentos e 3 repetições: #entrando com os dados trat<-c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4) y<-c(20,21,23,25,24,26,32,33,30,25,23,26) #realizando a anova saida<-aov(y~factor(trat)) #obtendo os resíduos residuos<-resid(saida) #agora, podemos solicitar qualquer gráfico ao R.

#Existe uma maneira rápida que o R disponibiliza para se obter quatro gráficos úteis. Siga os comandos: par(mfrow=c(2,2)) #esse comando acima é para dividir a página em 4 setores, já que serão construídos 4 gráficos. Os três primeiros são de interesse maior. Não se preocupe, por enquanto, com o último; #agora basta escrever: plot(saida)

#outros gráficos podem ser construidos. Veremos alguns; #Antes, se houver interesse em retornar a apenas 1 gráfico por página, faça o seguinte: par(mfrow=c(1,1))

#gráfico dos resíduos em função dos tratamentos plot(trat,residuos) #para traçar uma linha horizontal sobre o valor zero dos resíduos, faça: abline(h=0)

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Tutorial R Prof. Luiz Alexandre Peternelli

#supondo que temos um DBC ao invés do DIC, teríamos que cada repetição seria um bloco. Assim, teríamos um vetor indicando os blocos. Por exemplo: bloco<-c(1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3) #transfira isso para o R; #Agora, devemos proceder a anova segundo o DBC: saida2<-aov(y~factor(trat)+factor(bloco)) #obtem novamente os resíduos: residuos2<-resid(saida2) #e, para fzer os gráficos... par(mfrow=c(2,2)) plot(saida2) #ou par(mfrow=c(1,1)) #ou tente fazer par(mfrow=c(2,1)) plot(trat,residuos2) #para gráfico dos trat versus os resíduos plot(bloco,residuos2) #para gráfico dos blocos versus os resíduos

#Se o interesse for apenas no normal probability plot os seguintes comandos poderiam ser executados: qqnorm(residuos) qqline(residuos) #para traçar uma linha auxiliar

#Outros gráficos, como histogramas, poderiam ser executados. Para outros gráficos pesquise nos arquivos de ajuda do R, ou nas apostilas disponíveis na internet. Num futuro próximo estarei deixando disponibilizado todos os tutoriais que já fiz até agora, e aqueles que virei a fazer.

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