Adiciona dados e análise das flores de dende.

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#' @name elaeis_flowers
#' @title N\enc{ú}{u}mero de Flores de Cultivares de Dendezeiro ao
#' Longo do Ano
#' @description Quatro cultivares de dendezeiro (\emph{Elaeis
#' guineensis}) foram estudas em experimento em delineamento de
#' blocos casualizados. Foi observado o número de flores fêmea e
#' macho em avaliações mensais por um ano em três plantas em cada
#' parcela.
#' @format Um \code{data.frame} com 611 observações e 8 variáveis, em
#' que
#'
#' \describe{
#'
#' \item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
#' dendezeiro (\emph{Elaeis guineensis}).}
#'
#' \item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos do
#' delineamento experimental.}
#'
#' \item{\code{plant}}{Número inteiro que distingue entre as plantas da
#' mesma parcela.}
#'
#' \item{\code{days}}{Dias a partir de 10/01/2013, em que são feitas as
#' avaliações nas plantas. As avaliação são em média a cada 30 dias
#' e encerraram-se em 02/01/2014.}
#'
#' \item{\code{tot}}{Número total de flores vistas na planta,
#' independente do sexo da flor.}
#'
#' \item{\code{female}}{Número de flores fêmea encontradas na
#' planta. Valores \code{NA} representar que não foi possível
#' distinguir o sexo das flores.}
#'
#' \item{\code{male}}{Número de flores macho encontradas na
#' planta. Valores \code{NA} representar que não foi possível
#' distinguir o sexo das flores.}
#'
#' \item{\code{abort}}{Número de flores abortadas vistas na
#' planta. Valores \code{NA} indicam que essa variável não estava
#' sendo observada.}
#'
#' }
#' @source Gustavo Azevedo Campos (\email{gustavo.campos@@embrapa.br}).
#' @examples
#'
#' data(elaeis_flowers)
#' str(elaeis_flowers)
#'
#' elaeis_flowers$ue <- with(elaeis_flowers,
#' interaction(cult, bloc, plant,
#' drop = TRUE))
#' levels(elaeis_flowers$ue) <- 1:nlevels(elaeis_flowers$ue)
#' xtabs(~ue, data = elaeis_flowers)
#'
#' library(lattice)
#'
#' xyplot(I(male + female) ~ days | cult,
#' groups = bloc,
#' data = elaeis_flowers,
#' type = c("p", "a"))
#'
#' xyplot(male + female ~ days | ue,
#' data = elaeis_flowers,
#' type = "o",
#' as.table = TRUE)
#'
NULL
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% Please edit documentation in R/elaeis_flowers.R
\name{elaeis_flowers}
\alias{elaeis_flowers}
\title{N\enc{ú}{u}mero de Flores de Cultivares de Dendezeiro ao
Longo do Ano}
\format{Um \code{data.frame} com 611 observações e 8 variáveis, em
que
\describe{
\item{\code{cult}}{Fator categórico que representa as cultivares de
dendezeiro (\emph{Elaeis guineensis}).}
\item{\code{bloc}}{Fator categórico que representa os blocos do
delineamento experimental.}
\item{\code{plant}}{Número inteiro que distingue entre as plantas da
mesma parcela.}
\item{\code{days}}{Dias a partir de 10/01/2013, em que são feitas as
avaliações nas plantas. As avaliação são em média a cada 30 dias
e encerraram-se em 02/01/2014.}
\item{\code{tot}}{Número total de flores vistas na planta,
independente do sexo da flor.}
\item{\code{female}}{Número de flores fêmea encontradas na
planta. Valores \code{NA} representar que não foi possível
distinguir o sexo das flores.}
\item{\code{male}}{Número de flores macho encontradas na
planta. Valores \code{NA} representar que não foi possível
distinguir o sexo das flores.}
\item{\code{abort}}{Número de flores abortadas vistas na
planta. Valores \code{NA} indicam que essa variável não estava
sendo observada.}
}}
\source{
Gustavo Azevedo Campos (\email{gustavo.campos@embrapa.br}).
}
\description{
Quatro cultivares de dendezeiro (\emph{Elaeis
guineensis}) foram estudas em experimento em delineamento de
blocos casualizados. Foi observado o número de flores fêmea e
macho em avaliações mensais por um ano em três plantas em cada
parcela.
}
\examples{
data(elaeis_flowers)
str(elaeis_flowers)
elaeis_flowers$ue <- with(elaeis_flowers,
interaction(cult, bloc, plant,
drop = TRUE))
levels(elaeis_flowers$ue) <- 1:nlevels(elaeis_flowers$ue)
xtabs(~ue, data = elaeis_flowers)
library(lattice)
xyplot(I(male + female) ~ days | cult,
groups = bloc,
data = elaeis_flowers,
type = c("p", "a"))
xyplot(male + female ~ days | ue,
data = elaeis_flowers,
type = "o",
as.table = TRUE)
}
---
title: >
Número de Flores de Dendezeiro
author: >
[Gustavo Azevedo Campos](http://lattes.cnpq.br/8389366082736320),
[Rosiana Rodrigues Alves](http://lattes.cnpq.br/3912077777598495),
[Walmes Zeviani](http://www.leg.ufpr.br/doku.php/pessoais:walmes)
date: "`r Sys.Date()`"
vignette: >
%\VignetteIndexEntry{Número de Flores de Dendezeiro}
%\VignetteEngine{knitr::rmarkdown}
%\VignetteEncoding{UTF-8}
---
## Definições da Sessão
```{r, message=FALSE, results="hide"}
#-----------------------------------------------------------------------
# Carregando pacotes e funções necessárias.
# https://github.com/walmes/wzRfun
# devtools::install_github("walmes/wzRfun")
library(wzRfun)
library(lattice)
library(latticeExtra)
library(doBy)
library(multcomp)
```
```{r, eval=FALSE}
library(wzCoop)
```
```{r setup, include=FALSE}
source("config/setup.R")
```
****
## Análise Exploratória
```{r}
#-----------------------------------------------------------------------
# Estrutura dos dados.
data(elaeis_flowers)
# Nome curto para agilizar a digitação.
ela <- elaeis_flowers
str(ela)
ela$ue <- with(ela,
interaction(cult, bloc, plant,
drop = TRUE))
levels(ela$ue) <- 1:nlevels(ela$ue)
L <- list(columns = 4, title = "Blocos", cex.title = 1.1)
xyplot(tot ~ days | cult,
groups = bloc,
data = ela,
type = c("p", "a"),
auto.key = L,
ylab = "Total de flores",
xlab = "Dias")
xyplot(male + female ~ days | ue,
data = ela,
type = "o",
auto.key = TRUE,
as.table = TRUE,
strip = FALSE,
ylab = "Total de flores",
xlab = "Dias")
xyplot(abort ~ days | cult,
groups = bloc,
data = ela,
type = c("p", "a"),
auto.key = L,
ylab = "Total de flores",
xlab = "Dias")
xyplot(female/tot ~ days | cult,
groups = bloc,
data = ela,
type = c("p", "a"),
auto.key = L,
ylab = "Total de flores",
xlab = "Dias")
#-----------------------------------------------------------------------
# Soma nas parcelas.
ela2 <- aggregate(cbind(male = male, female = female,
tot = tot, abort = abort) ~ bloc + cult + days,
data = ela,
FUN = sum, na.rm = TRUE)
```
## Número Total de Flores
```{r}
#-----------------------------------------------------------------------
# Ajuste do modelo GLM Poisson.
m0 <- glm(tot ~ bloc + cult * poly(days, deggre = 1),
data = ela2,
family = poisson)
# Resíduos.
par(mfrow = c(2, 2))
plot(m0)
layout(1)
# Estimativas dos efeitos e medidas de ajuste.
summary(m0)
# Quadro de Deviance.
anova(m0, test = "Chisq")
# Predição.
pred <- with(ela,
expand.grid(bloc = levels(bloc)[1],
cult = levels(cult),
days = seq(min(days), max(days), by = 2)))
pred$y <- predict(m0, newdata = pred, type = "response")
xyplot(tot ~ days | cult,
data = ela2,
ylab = "Total de flores",
xlab = "Dias") +
as.layer(xyplot(y ~ days | cult, data = pred, type = "l"))
```
****
## Proporção de Flores Fêmeas
```{r}
#-----------------------------------------------------------------------
# Ajuste do modelo GLM Binomial.
m0 <- glm(cbind(female, tot - female) ~
bloc + cult * poly(days, deggre = 2),
data = ela2,
family = quasibinomial)
# Resíduos.
par(mfrow = c(2, 2))
plot(m0)
layout(1)
# Estimativas dos efeitos e medidas de ajuste.
summary(m0)
# Quadro de Deviance.
anova(m0, test = "F")
# Predição.
pred <- with(ela,
expand.grid(bloc = levels(bloc)[1],
cult = levels(cult),
days = seq(min(days), max(days), by = 2)))
pred$y <- predict(m0, newdata = pred, type = "response")
xyplot(female/tot ~ days | cult,
data = ela2,
ylab = "Proporção de flores fêmeas",
xlab = "Dias") +
as.layer(xyplot(y ~ days | cult, data = pred, type = "l"))
```
```{r}
library(mgcv)
m0 <- gam(cbind(female, tot - female) ~ bloc + s(days, by = cult),
data = ela2,
family = quasibinomial)
# plot(m0, pages = 1, residuals = TRUE)
plot(m0, pages = 1, seWithMean = TRUE)
summary(m0)
anova(m0)
# # Resíduos.
# par(mfrow = c(2, 2))
# qqnorm(residuals(m0, type = "pearson"))
# layout(1)
pred <- with(ela,
expand.grid(bloc = levels(bloc)[1],
cult = levels(cult),
days = seq(min(days), max(days), by = 2)))
pred$y <- predict(m0, newdata = pred, type = "response")
xyplot(female/tot ~ days | cult,
data = ela2,
ylab = "Proporção de flores fêmeas",
xlab = "Dias") +
as.layer(xyplot(y ~ days | cult, data = pred, type = "l"))
```
****
## Session information
```{r, echo=FALSE, results="hold"}
cat(format(Sys.time(), format = "%A, %d de %B de %Y, %H:%M"),
"----------------------------------------", sep = "\n")
sessionInfo()
```
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