# Redirecionar o diretório setwd("C:\\Documents and Settings\\kcc.MOB-PESQUISA\\Meus documentos\\Mestrado\\Dissertação\\Resultados e discussao\\R\\Estudo1") rm(list=ls()) #leitura dos dados (sem denominá-los) read.csv2("apcs.csv") # Leitura do arquivo de dados (dando o nome de "aaps") apcs<-read.csv2("apcs.csv") # Exibicao do conteudo dos dados apcs # Verificar os nomes das variaveis names(apcs) # Resumo das informacoes nos dados summary(apcs) # Anexando os nomes das variaveis attach(apcs) # comando teste "t" Considerando amostras pareadas (já considera o teste de homogeneidade das variancias falso e o nivel de confiaca 0,95) t.test(pesocones[ano==2005],pesocones[ano==2006],paired=T) # Modelo linear do Peso dos Cones em funcao de matriz, bloco e ano apcs.lm <-lm(pesocones~matriz+factor(Bloco)+factor(Ano)) summary(apcs.lm) # Tabela da Anova para o modelo acima anova(apcs.lm) # Teste de Bartlett bartlett.test(pesocones~matriz) # Box plot dos Pesos em funcao das matrizes boxplot(apcs$pesocones~apcs$matriz, xlab="Clone", ylab = "Peso (g)") # Box plot do log dos Pesos em funcao das matrizes boxplot(log(Pesocones)~Matriz) # Teste de Bartlett bartlett.test(log(Pesocones)~Matriz) # Coeficiente de correlacao cor(Pesocones,Pesosementes) # Diagrama de Dispersao plot(Pesocones,Pesosementes,pch="*") abline(lm(Pesosementes~Pesocones,subset=Ano==2005),col="red") abline(lm(Pesosementes~Pesocones,subset=Ano==2006),col="blue") lines(lowess(Pesosementes~Pesocones)) detach(apcs)