No Rstudio, clique em File –> New File –> R Markdown.... Coloque o título de sua escolha e salve. Copie e cole os códigos abaixo e resolva os exercícios. Para facilitar o entendimento, copie e cole os blocos de código em diferentes chunk.
Os dados desses exercícios são do mesmo estudo da apostila de ANOVA, porém é um estudo de controle plantas daninhas em pós-emergência, dados coletados aos 21 dias após o tratamento. Parte dos resultados de Confirmation and control of HPPD-inhibiting herbicide–resistant waterhemp (Amaranthus tuberculatus) in Nebraska de Oliveira et al. (2017). Nove herbicidas pré-emergentes aplicados em milho. Os estudos foi conduzido em campo em 2013 e 2014.
Importe os pacotes antes de começar o exercício:
library(tidyverse)
library(RCurl)
library(car)
library(glmmTMB)
library(emmeans)
library(multcomp)Execute o bloco de código abaixo para importar os dados.
# Baixando via GitHub
df_path <- url("https://raw.githubusercontent.com/maxwelco/workshop-esalq/main/data/controle.csv")
# Importando via read_csv
controle <- read_csv(df_path) %>%
mutate_if(is_character, as_factor) %>%
mutate_at(c("year", "rep"), as_factor)
controle ## # A tibble: 30 x 4
## year herbicide rep control
## <fct> <fct> <fct> <dbl>
## 1 2013 A 1 0.99
## 2 2013 A 2 0.97
## 3 2013 A 3 0.96
## 4 2013 B 1 0.99
## 5 2013 B 2 0.99
## 6 2013 B 3 0.97
## 7 2013 C 1 0.95
## 8 2013 C 2 0.9
## 9 2013 C 3 0.95
## 10 2013 D 1 0.5
## # … with 20 more rowsA figura abaixo não está executando corretamente, encontre o erro e execute corretamente os códigos abaixo:
ggplot(controle, aes(x = herbicide, y = control, color = year)) +
geom.boxplot() +
geom_point() +
coord_flip() +
ylim(0, 1)Execute os códigos abaixo e interprete os resultados de homogeneidade da variância.
leveneTest(control ~ year, data = controle)## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
## Df F value Pr(>F)
## group 1 0.1335 0.7176
## 28Preencha os espaços para executar o modelo.
modelo <- glmmTMB(control ~ # variável resposta
herbicide + # variável fixa
(1|rep/year), # efeitos randomizados
family = _____________,
data = controle)Preencha os espaços para executar o modelo. Qual a interpretação do resultado da ANOVA?
glmmTMB:::Anova.glmmTMB(____________)Preencha os espaços para executar o plot.
emmip(modelo, ~ _________, type="response") O código abaixo tem um erro ao executar, encontre esse erro e execute o código.
lsmeans <- emmmeans(modelo, # modelo
~ herbicide, # efeito fixo
cont="pairwise", # tipo de comparação
type="response", # transforma os dados de volta ao original
alpha=0.05) # nivel
lsmeansplot(lsmeans, # lsmeans
~ herbicide, # efeito fixo
comparisons = TRUE, # quero comparar
type="response", # transforma os dados de volta ao original
alpha=0.05, # nivel
adjust="none") # ajuste, pode ser Tukey por exemplo - None = Fisher LSDPreencha o espaço vazio para gerar as letras de comparação de médias entre os tratamentos.
cld <- ______(lsmeans$emmeans,
alpha=0.05,
Letters=letters,
adjust="none",
reversed = TRUE)
cldEncontre o erro ao executar a figura abaixo.
ggplot(cldd, aes(x=reorder(herbicide, response), y= response * 100, color = herbicide)) +
geom_point(size=4) +
geom_linerange(aes(ymin = lower.CL*100, ymax = upper.CL*100), size=1.5) +
ylim(0,100) +
labs(y="Waterhemp control (%)", x="") +
theme_bw() +
theme(axis.title = element_text(size=16),
axis.text = element_text(size=15),
legend.position = "none") +
coord_flip() Encontre o erro ao executar a figura abaixo.
ggplot(cld, aes(x=herbicide, y=response * 100, fill=herbicide, label=.group)) +
geom_bar(stat="identity") %>%
ylim(0,110) +
labs(y="Waterhemp control (%)", x="Herbicides") +
geom_text(nudge_y = 7, nudge_x = 0, size = 8) +
theme_bw() +
theme(legend.position = "none")