# Redirecionar o diretório
setwd("C:\\Documents and Settings\\kcc.MOB-PESQUISA\\Meus documentos\\Mestrado\\Dissertação\\Resultados e discussao\\R\\Estudo1")
rm(list=ls())

#leitura dos dados (sem denominá-los)
read.csv2("apcs.csv")

# Leitura do arquivo de dados (dando o nome de "aaps")
apcs<-read.csv2("apcs.csv")

# Exibicao do conteudo dos dados
apcs

# Verificar os nomes das variaveis
names(apcs)

# Resumo das informacoes nos dados
summary(apcs)

# Anexando os nomes das variaveis
attach(apcs)

# comando teste "t" Considerando amostras pareadas (já considera o teste de homogeneidade das variancias falso e o nivel de confiaca 0,95)
t.test(pesocones[ano==2005],pesocones[ano==2006],paired=T)

# Modelo linear do Peso dos Cones em funcao de matriz, bloco e ano
apcs.lm <-lm(pesocones~matriz+factor(Bloco)+factor(Ano))
summary(apcs.lm)

# Tabela da Anova para o modelo acima
anova(apcs.lm)

# Teste de Bartlett
bartlett.test(pesocones~matriz)

# Box plot dos Pesos em funcao das matrizes
boxplot(apcs$pesocones~apcs$matriz, xlab="Clone", ylab = "Peso (g)") 

# Box plot do log dos Pesos em funcao das matrizes
boxplot(log(Pesocones)~Matriz)

# Teste de Bartlett
bartlett.test(log(Pesocones)~Matriz)

# Coeficiente de correlacao
cor(Pesocones,Pesosementes)

# Diagrama de Dispersao
plot(Pesocones,Pesosementes,pch="*")
abline(lm(Pesosementes~Pesocones,subset=Ano==2005),col="red")
abline(lm(Pesosementes~Pesocones,subset=Ano==2006),col="blue")
lines(lowess(Pesosementes~Pesocones))

detach(apcs)