title: "Estatistica CEN5740" author: "Bruna Amancio" date: "2025-06-06" output: htmlnotebook: toc: TRUE tocdepth: 2 theme: unite ---

1 Packages

```{r} rm(list = ls())

library(car) library(emmeans) library(dplyr) library(tidyr) library(tidyverse) library(tibble) library(multcompView) library(multcomp) library(stats) library(patchwork)

PCA

library(FactoMineR) library(factoextra) library(missMDA) library(ggplot2) ```

2 DATABASE

```{r} dados=read.csv("C:/Users/bruna/OneDrive/Área de Trabalho/Dadospgcen5740/dadoscen.csv") dados$Inoculo=as.factor(dados$Inoculo) dados$Trat=as.factor(dados$Trat) str(dados) View(dados)

dados <- dados %>% arrange(Inoculo, Trat, Rep, Tempo) %>% group_by(Inoculo, Trat, Rep) %>% mutate(GP = cumsum(GP)) %>% ungroup() dados ```

3 Plot PG

{r} #Plot gp=ggplot(dados, aes(x=Tempo, y=GP, shape=Trat))+ geom_line(stat="summary",fun="mean")+ geom_point(aes(shape = Trat), size = 3, stat="summary",fun="mean")+ scale_shape_manual(values = c(0,1,2,15,16,17,21), name= "Tratamentos",labels = c("Pastagem nativa", "Forragem de palma", "Biomassa de amoreira", "Dieta com melaço de laranja", "Dieta com óxido de magnésio", expression("Farinha de " * italic("A. Fraterculus")), "Fruto do Bordão de velho"))+ scale_y_continuous(name=expression(paste("Produção de gás (mL ",g^-1,"DM)")), breaks=seq(0,260,10))+ scale_x_continuous(name="Tempo de fermentação (h)", breaks=seq(0,48,4)) gp gp=gp+theme(axis.line = element_line(colour = "black", size = 0.7, linetype = "solid"), panel.background = element_rect(fill = "transparent"), legend.background = element_rect(fill = "transparent", size=0.5, linetype="solid",colour ="black"),legend.position = c(0.15, 0.80),legend.key.size = unit(0.42, 'cm')) gp

4 Plot DMO

```{r} DMO.summary <- dados %>% groupby(Trat) %>% summarise( sd = sd(DMO48, na.rm = TRUE), DMO = mean(DMO_48,na.rm = TRUE)) DMO.summary

Anova e Tukey

mod.dmo = lmer(DMO48 ~ Trat + (1|Inoculo),data =dados) print(anova(mod.dmo)) medias = emmeans(mod.dmo, ~ Trat) print(summary(medias)) tukeyglht = glht(mod.dmo, linfct = mcp(Trat = "Tukey")) print(summary(tukeyglht)) letras = cld(tukeyglht) print(letras)

Plot

DMO.summary$letra <- c("a", "b", "bc", "c", "d", "d", "bc") gp2 <- ggplot(DMO.summary, aes(x = Trat, y = DMO)) + geomcol(aes(fill = Trat), position = "dodge") + geomerrorbar(aes(ymin = DMO - sd, ymax = DMO + sd), width = .2, position = positiondodge(0.9)) + geomtext(aes(label = letra, y = DMO + sd + 20), size = 3) +
scalefillmanual( values = c("grey40", "blue3", "brown2", "chocolate4", "cyan", "yellow3", "green4"), name = "Tratamentos", labels = c("Pastagem nativa", "Forragem de palma", "Biomassa de amoreira", "Dieta com melaço de laranja", "Dieta com óxido de magnésio", expression("Farinha de " * italic("A. Fraterculus")), "Fruto do Bordão de velho") ) + scaleycontinuous(name = expression(paste("DMOIV (g k", g^-1, ")")), breaks = seq(0, 1000, 50)) + scalexdiscrete(name = "Tratamentos", labels = NULL) + coordcartesian(ylim = c(50, 1000)) + theme( axis.line = elementline(colour = "black", size = 0.7), panel.background = elementrect(fill = "transparent"), axis.text.x = elementtext(colour = "black", angle = 15, hjust = 1, size = 9) )

gp2

5 Combinar graficos

```{r}

Combinar os gráficos

combinado <- (gp / gp2) + plotannotation(taglevels = "A") & theme(plot.tag = element_text(size = 16, face = "bold"))

Visualizar

combinado ggsve("grafico_combinado.png", combinado, width = 7, height = 8, dpi = 300) ```

6 Anova e tukey

```{r} names(dados) str(dados)

variables <- c("GP","CH4.DMO","DMO48","NNH3") variables

Testes de normalidade e homocedasticidade (com lm para simplificação)

testes <- lapply(variables, function(var) { formula <- as.formula(paste(var, "~ Trat + (1|Inoculo)")) modelo <- lmer(formula, data = dados)
res <- residuals(modelo) dadosmodelo <- model.frame(modelo) shapirop <- shapiro.test(res)$p.value levenep <- leveneTest(res ~ Trat, data = dadosmodelo)[1, "Pr(>F)"] data.frame(Variavel = var, pShapiro = round(shapirop, 4), pLevene = round(levenep, 4)) })

resultadotestes <- do.call(rbind, testes) print(resultadotestes)

Análise do modelo misto (quadro latino) e comparação de médias

for (var in variables) { cat("\n\n########################### Variável:", var, " ##########################\n") formulamista <- as.formula(paste(var, "~ Trat + (1|Inoculo)")) modmisto <- lmer(formulamista, data = dados) # ANOVA cat("ANOVA (modelo misto):\n") print(anova(modmisto)) # Médias cat("\nMédias (emmeans):\n") medias <- emmeans(modmisto, ~Trat) print(summary(medias)) # Comparações múltiplas cat("\nTukey (glht):\n") tukeyglht <- glht(modmisto, linfct = mcp(Trat = "Tukey")) print(summary(tukeyglht)) # Letras compactas cat("\nLetras do Tukey (glht):\n") letras <- cld(tukey_glht) print(letras) } ```

{r} getwd() install.packages("rsconnect") library(rsconnect) rpubsUpload( title = "Estatística CEN5740", documentPath = "Estatistica_CEN5740.html" )