###########################CARREGAR PACOTES##############################
#########################################################################
require(RcmdrMisc) #pacote para carregar arquivos do Excel
require(agricolae)
require(dae)
require(ExpDes)


#Mudar diretório
setwd("D:/OneDrive/UFMT/Disciplinas/Veterinaria/experimental/2019/dados")
setwd("C:/Users/ander/OneDrive/UFMT/Disciplinas/Veterinaria/experimental/2019/dados")
source("funcoes.txt")



#########################################################################
#################Análise do DIC em Esquema Fatorial######################
#########################################################################


#############################################################################
#Analise de Níveis de Estresse
############################################################################


##Importar dados
dados=readXL("estress.xls",sheet = 1,stringsAsFactors=TRUE)
attach(dados)
str(dados)

######Análise de Variância####################################
model=aov(VR~Levorfanol*Epinefrina)
anova(model)
cv.model(model)

#####PRESUPOSIÇÕES DA ANOVA
#Gerar os erros padronizados do modelo
e=rstandard(model)



#Teste de Shapiro-Wilk - NORMALIDADE
shapiro.test(e) 


############Verificar suposição de Homogeneidade de Variância
#teste de Bartlett 
Trat=interaction(Levorfanol,Epinefrina)

bartlett.test(VR~Trat)

#Teste de Levene
leveneTest(model)

##Teste de Durbin-Watson - Independencia
set.seed(12345)
durbinWatsonTest(model)
,reps=10000)

####Transformação de box-cox
boxCox(VR ~ Levorfanol*Epinefrina,lambda = seq(-1, 2, len = 100))
p=powerTransform(VR ~ Levorfanol*Epinefrina)
summary(p)

##Variável transformada
VR1=VR^0.5
model=aov(VR1~Levorfanol*Epinefrina)

###Gerar os erros padronizados do modelo
e=rstandard(model)

############Verificar suposição de normalidade
###Teste de Shapiro-Wilk
shapiro.test(e) 



############Verificar suposição de Homogeneidade de Variância
#teste de Bartlett 
Trat=interaction(Levorfanol,Epinefrina)

bartlett.test(VR~Trat)

#Teste de Levene
leveneTest(model)

##################Verificar suposição de Independencia
##Teste de Durbin-Watson
set.seed(12345)
durbinWatsonTest(model,reps=10000)

fat2.crd(Levorfanol,Epinefrina,VR1,fac.names = c("Levorfanol","Epinefrina"),quali=c(TRUE,TRUE),mcomp = "tukey")


#############################################################################
#Analise de Dieta
############################################################################
dados=readXL("dieta.xls",sheet = 1,stringsAsFactors=TRUE)
attach(dados)
str(dados)
 

model=aov(VR~Proteina*Nivel)
anova(model)
cv.model(model)

#####PRESUPOSIÇÕES DA ANOVA
#Gerar os erros padronizados do modelo
e=rstandard(model)


############Verificar suposição de normalidade
#Teste de Kolmogorov-Smirnov
m=mean(e)
dp=sd(e)
ks.test(e,"pnorm",sd=dp)

############Verificar suposição de Homogeneidade de Variância
#Teste de Levene
leveneTest(model)

##################Verificar suposição de Independencia
##Teste de Durbin-Watson
set.seed(12345)
durbinWatsonTest(model,reps=10000)

fat2.crd(Proteina,Nivel,VR,fac.names = c("Proteina", "Nivel"),quali=c(TRUE,TRUE),mcomp = "sk")
tapply(VR,list(Proteina,Nivel),mean)

############################################################################
#Analise de Colesterol
############################################################################

##Importar dados
dados=readXL("colesterol1.xls",sheet = 1,stringsAsFactors=TRUE)
attach(dados)
str(dados)

D=as.factor(Dose)
######Análise de Variância####################################
model=aov(VR~Medicamento*D)
anova(model)
cv.model(model)

###Gerar os erros padronizados do modelo
e=rstandard(model)


############Verificar suposição de normalidade
#Teste de Kolmogorov-Smirnov
m=mean(e)
dp=sd(e)
ks.test(e,"pnorm",sd=dp)

############Verificar suposição de Homogeneidade de Variância
#Teste de Levene
leveneTest(model)

##################Verificar suposição de Independencia
##Teste de Durbin-Watson
set.seed(12345)
durbinWatsonTest(model,reps=10000)


fat2.crd(Medicamento,Dose,VR,fac.names = c("Medicamento", "Dose"),quali = c(TRUE,FALSE),mcomp = "sk")
tapply(VR,list(Medicamento,Dose),mean)
grafico.regfat2(Medicamento,Dose,VR,grau=c(0,1,2),ylab="Colesterol",xlab="Dose",nomes=NULL,local="topright")