Certas as hipóteses são sobre parâmetros e não sobre curvas, embora em
certas situações, as hipóteses sobre os parâmetros podem ser vistas por
meio das curvas. Por exemplo, você ajusta equação para relação altura~dap
para dois genótipos florestais. Em fórmula R seria alt~gen*dap (relação
linear para simplificar). Se você ajustar o modelo anterior e compara lo
ao alt~dap, a hipótese que tá sendo testada é H0: \beta_{0,a} = \beta_{0,b}
interseção \beta_{1,a} = \beta_{1,b}, que é o mesmo que H0: as chuvas são
iguais ou não existe efeito algum de genótipo. Duas curvas serão iguais se
é somente se todos os parâmetros forem iguais. Combinar/aglutinar/fundir
níveis e criar submodelos é uma forma viável de testar hipóteses sim. Na
realidade, essa é a ideia fundamental por trás do procedimento Scott-Knott.

À disposição.


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Walmes Marques Zeviani
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