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) 6.432860.09079 70.852 1.06e-08 ***
x1:x2 -0.037500.12011 -0.3120.767
---
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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