Você precisa estudar os manuais do R (ñ o RStudio) para entender a assim denominada "*formula interface*" que é praticamente uma sublinguagem dentro do R.
De fato: > modelo<-lm(y~x1*x2) > modelo1<-lm(y~x1*x2) Produzem regressões idênticas. Como seria idêntico: > modelo2<-lm(y~x1+x2+x1:x2) Talvez você estivesse pensando em(?): > modelo3<-lm(y~x1:x2) > modelo3 Call: lm(formula = y ~ x1:x2) Residuals: 1 2 3 4 5 6 7 -0.325357 0.199643 -0.220357 0.304643 -0.002857 0.037143 0.007143 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 6.43286 0.09079 70.852 1.06e-08 *** x1:x2 -0.03750 0.12011 -0.312 0.767 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.2402 on 5 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.01912, Adjusted R-squared: -0.1771 F-statistic: 0.09748 on 1 and 5 DF, p-value: 0.7675 HTH -- Cesar Rabak On Sun, Jun 7, 2020 at 7:31 PM Katieli Química por (R-br) < r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > Caros amigos usuários do RStudio > > Preciso gerar uma superfície de resposta pelo RStudio. Tenho as > superfícies geradas pelo Design Expert (bem mais simples de mexer, mas é um > software pago e tenho somente a versão de teste) e comparo as equações > geradas com as obtidas pelo R. > Não tenho experiência com o RStudio, por isso tenho insegurança se o que > fiz está ou não correto. > Poderiam me dar a opinião de vocês? Caso tenham também algum argumento que > melhore/otimize meus ajustes, ficaria imensamente grata. > > Meu planejamento é um 2^2 com triplicata do ponto central. Anotei as > dúvidas nos scripts. > > Dados: > x1 <- c(-1,+1,-1,+1,0,0,0) > x2 <- c(-1,-1,+1,+1,0,0,0) > y <- c(6.07,6.67,6.25,6.7,6.43,6.47,6.44) > > dados1<-data.frame(x1,x2,y) > dados1 > > modelo<-lm(y~x1*x2) > summary(modelo) > > *O código abaixo fornece o mesmo resultado, não entendo o porquê. Deve ser > facultativo usar qualquer um dos scripts.* > modelo1<-lm(y~x1+x2+x1*x2) > summary(modelo1) > > anova(modelo) > library(alr3) > pureErrorAnova(modelo) > Gera um R^2 ajustado de 0.987 e falta de ajuste não significativa (p>0,05) > pela ANOVA. > > mod <- lm(y ~ x1+x2++x1*x2+I(x1^2)+I(x2^2)) > summary(mod) > anova(mod) > pureErrorAnova(mod) > *# EM pureErrorAnova(mod) DA ERRO E NÃO GERA OS DADOS . VOCÊS SABEM COMO > CONSIGO ARRUMAR O SCRIPT? PRECISO DOS DADOS DA FALTA DE AJUSTE PARA > COMPARAR, EMBORA O R2 AJUSTADO TENHA DADO 0,991 PARA ESSE AJUSTE. PARECE > SER MELHOR QUE O ANTERIOR. * > > Trabalhando com o pacote RSM para superfície de resposta > x1 <- c(-1,+1,-1,+1,0,0,0) > x2 <- c(-1,-1,+1,+1,0,0,0) > y <- c(6.07,6.67,6.25,6.7,6.43,6.47,6.44) > dados1<-data.frame(x1,x2,y) > dados1 > > *Não consegui gerar o planejamento pelo RStudio. Se eu usar ChemReact, por > exemplo, os dados são diferentes e não consigo inserir os meus. Consigo > apenas da forma demonstrada acima.* > > library(rsm) > ajuste <- rsm(y ~ FO(x1, x2), data = dados1) > summary(ajuste) > ajuste2 <- rsm(y ~ FO(x1, x2)+ TWI(x1, x2), data = dados1) > summary(ajuste2) > > *o ajuste abaixo gera estruturas de confundimento, é isso? Fornece um erro > ao tentar rodar.* > ajuste3 <- rsm(y~SO(x1,x2), data = dados1) > summary(ajuste3) > > graficos: > *Fiquei na dúvida porque o ajuste 2 parecia melhor (maior R2 ajustado), > mas o gráfico de resíduos ficou estranho. Considerando os resíduos, o > ajuste 1 parece mais adequado. O que vocês acham?* > contour(ajuste2,~x1+x2, image=TRUE, img.col = terrain.colors(50), > xlabs=c("x1","x2")) > > persp(ajuste,~x1+x2, col=rainbow(50), contours = "colors", > xlabs=c("x2","x3"),zlab="Resposta", theta = -30, > phi= 50) > > *O plot de resíduos achei estranho* > plot(fitted(ajuste2),resid(ajuste2),xlab = "Valores ajustados", > ylab = "Resíduos", main = "Resíduos x Valores ajustados") > abline(h=0,lty=2,col=2) > > > Obrigada pela ajuda > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br@listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. >
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