[R-br] Digest R-br, volume 7, assunto 16
Julio Bueno
jssbueno em dex.ufla.br
Quinta Setembro 15 17:18:13 BRT 2011
Caentes?
Prezado Eder,
Se for regressão linear simples como você descreveu, o delineamento mais
informativo (como o Walmes chamou a atenção) é o com níveis extremos. Um
nível intermediário é recomendável para testar a falta de ajuste do modelo
de regressão.
No caso, suspeito que seu problema pode ser mais sutil do que isto.
Qual o interesse em tomar medidas em tempos diferentes? é por causa do custo
de armazenamento de dados? ou por causa dos reagentes?
Qual é o recurso mais escasso?
[]s
Júlio
2011/9/15 <r-br-request em listas.c3sl.ufpr.br>
> Enviar submissões para a lista de discussão R-br para
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> Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será
> mais específica que "Re: Contents of R-br digest..."
>
>
> Tópicos de Hoje:
>
> 1. União de poligonos (Jose Vilton Costa)
> 2. Seleção Níveis Regressão linear (Eder David Borges da Silva)
> 3. RES: Seleção Níveis Regressão linear (Alan Rodrigo Panosso)
> 4. Re: RES: Seleção Níveis Regressão linear (Walmes Zeviani)
>
>
> ----------------------------------------------------------------------
>
> Message: 1
> Date: Wed, 14 Sep 2011 12:17:40 -0300
> From: Jose Vilton Costa <josevilton em hotmail.com>
> To: <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
> Subject: [R-br] União de poligonos
> Message-ID: <SNT113-W5836662C704F025AAC51DFDA040 em phx.gbl>
> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"
>
>
> Professor Paulo,Eu já estava tentando usar a função unionSpatialPolygons()
> , mas não estava conseguindo informar os IDs. Agora usando a biblioteca aRT
> foi possível fazer isto. Mauro, tente fazer um unpdate no pacote Maptools
> para ver se não funciona a função readShapePolys(). Obrigado,José Vilton.
> Estava vendo vossa discussão, tentei rodar o script e não encontra esta
> função readShapePolys(), e já tenho estas bibliotécas instaladas!
>
> > require(maptools)
> > readShapePolys()
> Erro: não foi possível encontrar a função "readShapePolys"
>
>
> Uma possibilidade é o uso das funcionalidades
> do pacote maptools que voce já está usando
>
> As funcoes relevantes seriam
>
> require(maptools)
> readShapePolys()
> gpclibPermit() # pode ser evitado se voce tiver a biblioteca rgeos
> instalada
> unionSpatialPolygons()
>
> O aRT (www.leg.ufpr.br/aRT) tb tem funcoes para isto
>
> A ideia básica é que na funcao de uniao voce passa os ID's que quer unir,
> ele vai gerar um novo cunjunto de IDs no objeto resultante
>
>
>
>
> -------------- Próxima Parte ----------
> Um anexo em HTML foi limpo...
> URL: <
> http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20110914/37d99bd9/attachment-0001.html
> >
>
> ------------------------------
>
> Message: 2
> Date: Wed, 14 Sep 2011 22:43:51 -0300
> From: Eder David Borges da Silva <eder em leg.ufpr.br>
> To: R-br em listas.c3sl.ufpr.br
> Subject: [R-br] Seleção Níveis Regressão linear
> Message-ID:
> <CALKkXXorwhyjN_-wu-Fe_QdHUwK6EfXNKoe6zHfwvLNTREorXg em mail.gmail.com
> >
> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"
>
> Boa noite pessoal,
> Gostaria de discutir com vocês um experimento.
> Estamos planejando um experimento de medição de gases do solo via câmaras,
> em síntese colocar uma câmara sob o solo e a cada intervalo de tempo
> medi-se
> a concentração de gases (CO2, N2O, CH4) retirando uma amostra e fazendo
> cromatografia dela.
> nosso experimento visa otimizar os tempos para coleta destas amostra hoje
> se
> faz 0, 15, 30, 45 min.
> Vamos fazer um experimento com 13 tempos de 0 a 120 min.
> Nosso interesse neste experimento é determinar a inclinação da reta que da
> a
> taxa de emissão (ppm / min)
> Minha sugestão de analise:
> 1) Ajustar um modelo com os 13 tempos. sendo esta estimativa de inclinação
> a
> mais próxima da realidade. (M0)
> 2) ajustar modelos com tempos distintos por exemplo 0, 5, 10 , 20 (Mi) e
> comparar esta estimativas com o (M0)
> repetir o passo 2 varias vezes
> 3) computar os modelos que são "iguais" a M0, de todos os "iguais" o melhor
> é aquele que demore menos tempo.
> Em resumo se avaliar nos tempos 0,5,10,20 e igual a avaliar em 13 tempos de
> 0 a 120???
> OBS: o tempo 0 sempre terá de ser medido
> Um Codigo possivel seria isso:
> require(MCMCpack)
> require(plyr)
> require(latticeExtra)
>
> dados <-
>
> expand.grid(local=c('Agri','Pastagem'),epoca=factor(c(-1,1,5,10,20)),camara=c('C1','C2','C3'),tempo=c(seq(0,45,by=5),60,90,120),bloco=factor(1:4))
> dim(dados)
> dados$resp <- rnorm(nrow(dados),10,10)
> head(dados)
>
> m0 <- MCMCregress(resp~tempo,data=dados)
> summary(m0)
> plot(m0)
> ###Distribuiçao pretendida
>
> #### Simulação
> simu <- list(A=c(0,5,10,60),
> B=c(0,5,15,45),
> C=c(0,10,20,45),
> D=c(0,10,45,60))### colocar mais
>
> resS <- data.frame(V1='m0',V2=m0[,2])
>
> for(i in 1:length(simu)){
> m0 <- MCMCregress(resp~tempo,data=subset(dados,dados$tempo %in%
> simu[[i]]),burnin=1000,mcmc=5000)
> m0 <- as.matrix(m0)
> resS <- rbind(resS,data.frame(V1=names(simu)[i],V2=m0[,2]))
> }
> class(resS)
>
> ### Aproximaçao para Slope
> marginal.plot(resS$V2, data=resS,groups = resS$V1,auto.key=TRUE)
>
> ### Diferenças
> mS <- aov(V2~V1,resS)
> summary(mS)
> par(mfrow=c(2,2))
> plot(mS)
>
> Creio que esta ANOVA no final não seja a coisa mais interessante de ser
> feita, diante disso gostaria de sugestões para o problema.
> Acho que problemas de heterogenidade de variancias vão surgir....
> OBS1: As outras covariaveis dos dados estão sendo discutidas se serão
> feitas, por enquanto desconsiderar elas
> Atenciosamente
> -------------- Próxima Parte ----------
> Um anexo em HTML foi limpo...
> URL: <
> http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20110914/6f27d5ef/attachment-0001.html
> >
>
> ------------------------------
>
> Message: 3
> Date: Thu, 15 Sep 2011 07:27:37 -0500
> From: "Alan Rodrigo Panosso" <arpanosso em yahoo.com.br>
> To: <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
> Subject: [R-br] RES: Seleção Níveis Regressão linear
> Message-ID: <000001cc73a2$dc435c40$94ca14c0$@yahoo.com.br>
> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"
>
> Eder, não sei se você já viu esse trabalho sobre emissão de metano.
>
> COSTA, F. S. ; BAYER, Cimélio ; LIMA, Magda Aparecida de ; FRIGHETTO, Rosa
> T
> S ; MACEDO, Vera R M ; MARCOLIN, Elio . Variação diária da emissão de
> metano
> em solo cultivado com arroz irrigado no Sul do Brasil.. Ciência Rural, v.
> 38, p. 2049-2053, 2008.
>
> Estamos utilizando o mesmo esquema para o CO2
>
>
>
> Atenciosamente
>
>
>
>
>
>
>
> De: r-br-bounces em listas.c3sl.ufpr.br
> [mailto:r-br-bounces em listas.c3sl.ufpr.br] Em nome de Eder David Borges da
> Silva
> Enviada em: quarta-feira, 14 de setembro de 2011 20:44
> Para: R-br em listas.c3sl.ufpr.br
> Assunto: [R-br] Seleção Níveis Regressão linear
>
>
>
> Boa noite pessoal,
>
> Gostaria de discutir com vocês um experimento.
>
> Estamos planejando um experimento de medição de gases do solo via câmaras,
> em síntese colocar uma câmara sob o solo e a cada intervalo de tempo
> medi-se
> a concentração de gases (CO2, N2O, CH4) retirando uma amostra e fazendo
> cromatografia dela.
>
> nosso experimento visa otimizar os tempos para coleta destas amostra hoje
> se
> faz 0, 15, 30, 45 min.
>
> Vamos fazer um experimento com 13 tempos de 0 a 120 min.
>
> Nosso interesse neste experimento é determinar a inclinação da reta que da
> a
> taxa de emissão (ppm / min)
>
> Minha sugestão de analise:
>
> 1) Ajustar um modelo com os 13 tempos. sendo esta estimativa de inclinação
> a
> mais próxima da realidade. (M0)
>
> 2) ajustar modelos com tempos distintos por exemplo 0, 5, 10 , 20 (Mi) e
> comparar esta estimativas com o (M0)
>
> repetir o passo 2 varias vezes
>
> 3) computar os modelos que são "iguais" a M0, de todos os "iguais" o melhor
> é aquele que demore menos tempo.
>
> Em resumo se avaliar nos tempos 0,5,10,20 e igual a avaliar em 13 tempos de
> 0 a 120???
>
> OBS: o tempo 0 sempre terá de ser medido
>
> Um Codigo possivel seria isso:
>
> require(MCMCpack)
>
> require(plyr)
>
> require(latticeExtra)
>
>
>
> dados <-
>
> expand.grid(local=c('Agri','Pastagem'),epoca=factor(c(-1,1,5,10,20)),camara=
> c('C1','C2','C3'),tempo=c(seq(0,45,by=5),60,90,120),bloco=factor(1:4))
>
> dim(dados)
>
> dados$resp <- rnorm(nrow(dados),10,10)
>
> head(dados)
>
>
>
> m0 <- MCMCregress(resp~tempo,data=dados)
>
> summary(m0)
>
> plot(m0)
>
> ###Distribuiçao pretendida
>
>
>
> #### Simulação
>
> simu <- list(A=c(0,5,10,60),
>
> B=c(0,5,15,45),
>
> C=c(0,10,20,45),
>
> D=c(0,10,45,60))### colocar mais
>
>
>
> resS <- data.frame(V1='m0',V2=m0[,2])
>
>
>
> for(i in 1:length(simu)){
>
> m0 <- MCMCregress(resp~tempo,data=subset(dados,dados$tempo %in%
> simu[[i]]),burnin=1000,mcmc=5000)
>
> m0 <- as.matrix(m0)
>
> resS <- rbind(resS,data.frame(V1=names(simu)[i],V2=m0[,2]))
>
> }
>
> class(resS)
>
>
>
> ### Aproximaçao para Slope
>
> marginal.plot(resS$V2, data=resS,groups = resS$V1,auto.key=TRUE)
>
>
>
> ### Diferenças
>
> mS <- aov(V2~V1,resS)
>
> summary(mS)
>
> par(mfrow=c(2,2))
>
> plot(mS)
>
>
>
> Creio que esta ANOVA no final não seja a coisa mais interessante de ser
> feita, diante disso gostaria de sugestões para o problema.
>
> Acho que problemas de heterogenidade de variancias vão surgir....
>
> OBS1: As outras covariaveis dos dados estão sendo discutidas se serão
> feitas, por enquanto desconsiderar elas
>
> Atenciosamente
>
>
>
> -------------- Próxima Parte ----------
> Um anexo em HTML foi limpo...
> URL: <
> http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20110915/9501bf3e/attachment-0001.html
> >
>
> ------------------------------
>
> Message: 4
> Date: Thu, 15 Sep 2011 11:32:19 -0300
> From: Walmes Zeviani <walmeszeviani em gmail.com>
> To: r-br em listas.c3sl.ufpr.br
> Subject: Re: [R-br] RES: Seleção Níveis Regressão linear
> Message-ID:
> <CAFU=EkY37yZx2ARCrwuj83Lbf_0HZbRCVK0gZ4PBr4WCwNAKYg em mail.gmail.com
> >
> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"
>
> Éder,
>
> Isso me parece uma questão de delineamento ótimo, que no caso linear
> apresenta solução simples. Como você já sabe qual o modelo que representa
> os
> dados, é só otimizar a escolha dos tempos para obter um estimador com menor
> erro-padrão. Seria o caso então de estudar os critérios de otimabilidade
> que
> existem para modelos lineares.
>
> À disposição.
> Walmes.
>
> ==========================================================================
> Walmes Marques Zeviani
> LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)
> Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná
> fone: (+55) 41 3361 3573
> VoIP: (3361 3600) 1053 1173
> e-mail: walmes em ufpr.br
> twitter: @walmeszeviani
> homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes
> linux user number: 531218
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> Um anexo em HTML foi limpo...
> URL: <
> http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20110915/6781ee46/attachment-0001.html
> >
>
> ------------------------------
>
> _______________________________________________
> R-br mailing list
> R-br em listas.c3sl.ufpr.br
> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
>
>
> Fim da Digest R-br, volume 7, assunto 16
> ****************************************
>
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Júlio Sílvio de Sousa Bueno Filho
Departamento de Ciências Exatas
Universidade Federal de Lavras
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tel: (+55) 35 3829 1369
fax: (+55) 35 3829 1371
"Natureza da gente não cabe em nenhuma certeza."
João G. Rosa - Riobaldo (Grande Sertão: Veredas)
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