REGRESSÃO na ANÁLISE DE VARIÂNCIA Lima, PC Lima, RR REGRESSÃO É o ajuste de funções matemáticas a dados de observação. O objetivo do estudo de regressão é expressar a relação entre variáveis causais e variáveis efeitos através de modelos matemáticos. REGRESSÃO NA ANÁLISE DE VARIÂNCIA Quando o fator for quantitativo, o procedimento apropriado para o estudo das médias dos tratamentos é o estudo de regressão. O objetivo de estudo de regressão na análise de variância é expressar a relação entre os tratamentos e as variáveis resposta através de funções matemáticas. REGRESSÃO POLINOMIAL Um grupo de funções muito utilizado nos estudos de regressão na análise de variância é formado pelos modelos lineares polinomiais que são da forma geral: Alguns exemplos Equação da Reta Equação da Parábola - São modelos lineares nos parâmetros; - São modelos univariados (apenas uma variável independente e uma variável dependente). Equação da Hipérbole REGRESSÃO POLINOMIAL NA ANÁLISE DE VARIÂNCIA Os modelos de regressão polinomial são frequentemente utilizados na experimentação devido a algumas características: são modelos de mais simples interpretação prática; são modelos que requerem metodologia mais simples de estimação dos parâmetros; são modelos que apresentam ajustes satisfatórios em diversas áreas de conhecimento. REGRESSÃO POLINOMIAL NA ANÁLISE DE VARIÂNCIA UTILIZANDO O SISVAR • O modelo de regressão polinomial adotado é: ; • A estimação dos parâmetros do modelo é feita através do método dos mínimos quadrados; • As hipóteses para o teste F da análise de variância e regressão são do tipo: • As Somas de Quadrados relativas ao modelo são do tipo I (sequencial); • A qualidade do ajuste é verificada com o coeficiente de determinação (R2), tomado como a proporção da fração da Soma de Quadrado do Modelo Completo em relação à Soma de Quadrados do Fator: EXEMPLOS EXEMPLO 1 EXPERIMENTO Um experimento foi realizado para testar o efeito da adubação nitrogenada (0, 100, 200 e 300 kg/ha de adubo) na produção de milho (kg/parcela). Foi utilizado o delineamento inteiramente casualizado e as produções obtidas são apresentadas a seguir. Ficha do Experimento Fator: Adubação Nitrogenada Categorias: 0, 100, 200 e 300 Produções Tratamentos: 0, 100, 200 e 300 No de Repetições: 4 Tratamentos I II III IV Tamanho da Parcela: não informado 0 49 47 52 50 Bordadura: não informada Delineamento: DIC 100 53 58 52 60 200 62 52 74 63 300 72 68 67 67 Variáveis Resposta: Produção em kg/parcela. Para cada um dos campos: Exemplo 1 Vamos apresentar a criação do arquivo de dados e a análise de variância para o exemplo 1 usando o SISVAR. O arquivo será denominado EXEMPLO1-U8. Veja o número de campos: Exemplo 1 Veja o arquivo de dados. 1ª tela Exemplo 1 Os passos para a análise de variância, lembrando que foi utilizado o DIC são: 2ª tela Exemplo 1 Exemplo 1 Seleção do modelos de regressão 3ª tela Exemplo 1 4ª tela Resultados da análise de variância Resultados da análise de regressão Seleção do modelo de regressão 10 Grau 1900ral y = 49,975 + 0,0572x 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral EXEMPLO 2 EXPERIMENTO Produções de grãos (kg/parcela) de um experimento de adubação de milho no qual os tratamentos foram as doses de 25, 50, 75 e 100 kg/ha de P2O5 além de uma testemunha que não recebeu adubação fosfatada. Ficha do Experimento Fator: Adubação Fosfatada Categorias: 0, 25, 50, 75 e 100 Tratamentos: 0, 25, 50, 75 e 100 Produções No de Repetições: 4 Tamanho da Parcela: não informado Tratamentos Blocos 0 25 50 75 100 I 8,38 7,15 10,07 9,55 9,14 Delineamento: DBC II 5,77 9,78 9,73 8,98 10,17 Variáveis Resposta: Produção em kg/parcela. III 4,90 9,99 7,92 10.24 9,75 IV 4,54 10,70 9,48 8,66 9,50 Bordadura: não informada Arquivo de Dados no SISVAR Exemplo 1 1ª TELA Exemplo 1 2ª TELA Exemplo 1 Exemplo 1 Seleção de Modelos Resultados da análise de variância e de regressão 1º Grau 2º Grau 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral y = 6,3343 + 0,1064x -0,0007x2 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral 1900ral ATÉ A PRÓXIMA!