nematoide.Rd 2.26 KB
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\name{nematoide}
\alias{nematoide}
\title{Número de Nematóides em Raízes de Feijoeiro}
\format{Um \code{data.frame} com 94 observações e 4 variáveis.

\describe{

\item{\code{cult}}{Fator categórico que indica a linhagem de
    feijoeiro semeada em vasos com solo contaminado com nematóide.}

\item{\code{mfr}}{Massa fresca de raízes (g) produzida por parcela
    (duas plantas) que foi lavada, triturada, peneirada e diluída
    para fazer a contagem dos nematóides.}

\item{\code{vol}}{Volume (ml) usado para diluir a massa fresca de
    raízes. Esse volume foi agitado para homogeneização e depois uma
    alíquota de 1 ml foi extraída e colocada em uma lâmina de
    contagem.}

\item{\code{nema}}{Número de nematóides na alíquota de 1 ml,
    determinado por contagem direta na lâmina.}

\item{\code{off}}{É o offset da contagem, o equivalente em massa de
    fresca de raízes de uma aliquota de 1 ml, ou seja, é
    \code{off = mfr/vol}.}

}}
\source{
Cedido para fins acadêmicos por Andressa Cristina Zamboni
    Machado, pesquisadora do Instituto Agronômico do Paraná (IAPAR),
    e pelo técnico agrícola do IAPAR Santino Aleandro da Silva.

O nome das cultivares, a espécie do nematóide e outras informações
    não foram dadas para preservar a originalidade da Pesquisa.
}
\description{
Resultados de um experimento em casa de vegetação que
    estudou a reprodução de nematóides em cultivares/linhagens de
    feijoeiro. O solo dos vasos foi inicialmente contaminado com
    namatóides e as parcelas tiveram duas plantas. Ao final do
    experimento, as raízes das duas plantas por parcela foram
    lavadas, trituradas, peneiradas e diluídas para fazer a contagem
    dos nematóides em aliquotas dessa solução.
}
\examples{

m0 <- glm(nema ~ offset(log(off)) + cult,
          data = nematoide,
          family = poisson)

# Diagnóstico.
par(mfrow = c(2, 2))
plot(m0); layout(1)

# Estimativas dos parâmetros.
summary(m0)

# Quadro de deviance.
anova(m0, test = "Chisq")

library(bbmle)

# Poisson Generalizada.
m1 <- pgnz(formula(m0), data = nematoide)

# Diferença de deviance.
2 * diff(c(logLik(m0), logLik(m1)))

# Estimativas dos parâmetros.
summary(m1)

}