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## ANÁLISE DE EXPERIMENTO FATORIAL FRACIONADO 2^(5-1)
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#Leitura dos dados: A←c(,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1,-1,1) B←c(-1,-1,1,1,-1,-1,1,1,-1,-1,1,1,-1,-1,1,1,-1,-1,1,1,-1,-1,1,1,-1,-1,1,1,-1,-1,1,1) C←c(-1,-1,-1,-1,1,1,1,1,-1,-1,-1,-1,1,1,1,1,-1,-1,-1,-1,1,1,1,1,-1,-1,-1,-1,1,1,1,1) D←c(-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1) E←c(-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1) VR←c(10,5,10,5,10,18,11,18,16,7,15,7,16,35,16,18,30,9,30,10,11,28,11,28,25,10,25,10,25,35,25,25) ABCDE←c(-1,1,1,-1,1,-1,-1,1,1,-1,-1,1,-1,1,1,-1,1,-1,-1,1,-1,1,1,-1,-1,1,1,-1,1,-1,-1,1) dados←data.frame(A,B,C,D,E,ABCDE,VR) dados←as.data.frame(dados)
#Ajuste do modelo saturado; ajust1←lm(VR~A*B*C*D*E) summary(ajust1) anova(ajust1)
#Ajuste do modelo com interações duplas; ajust2←lm(VR~A+B+C+D+E+A*B+A*C+A*D+A*E+B*C+B*D+B*E+C*D+C*E+D*E,data=dados) summary(ajust2) anova(ajust2)
#Ajuste do modelo com interações duplas e com efeito de bloco; ajust3←lm(VR~A+B+C+D+E+ABCDE + A*B+A*C+A*D+A*E+B*C+B*D+B*E+C*D+C*E+D*E,data=dados) summary(ajust3) anova(ajust3)
#Ajuste do modelo selecionado
#Interações do modelo selecionado interaction.plot()