[R-br] Extraindo os raios e área de uma elipse ellipsoidhull() do pacote cluster

[Cesar Rabak]

OK Alexandre!

De fato, como eu não tenho conhecimento do domínio do problema que você
estuda, me soa "não intuitivo" que se use uma ferramenta para medir uma
área de influência sem levar em conta alguma 'resposta' dos tipos de
tratamento...

Boa sorte na busca de um pacote ou funções no R para resolver seu problema!

[]s


2018-05-24 12:06 GMT-03:00 Alexandre Dos Santos <
alexandre.santos em cas.ifmt.edu.br>:

> Muito obrigado César, vi a documentação, mas mesmo assim submeti para ver
> com quem trabalha com a ferramenta, se essa abordagem baseada na área e
> raios, está correta, uma vez que  a ferramenta não é empregada para essa
> finalidade que propus.
>
> Em qui, 24 de mai de 2018 08:03, Cesar Rabak <cesar.rabak em gmail.com>
> escreveu:
>
>> Os valores retornados por  EpointsA$d2 e  EpointsB$d2 " average squared
>> radius. " cfme. a documentação não lhe são suficientes?
>>
>>
>>
>> 2018-05-23 11:14 GMT-03:00 ASANTOS via R-br <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>:
>>
>>> Caros Membros,
>>>
>>>     Com fins ilustrativos e exploratório, tenho pontos correspondentes a
>>> dois tratamentos A e B espacialmente distribuídos no campo, estou
>>> delimitando o limite (zona de influência) de cada um como uma elipse,
>>> através da função ellipsoidhull() do pacote cluster conforme CRM abaixo.
>>> Gostaria de saber se alguém familiarizado com a função poderia me dizer
>>> como faço para extrair os raios e as áreas das elipses EpointsA e EpointsB?
>>>
>>>
>>> #Criação do data frame
>>> dados<-NULL
>>>
>>> #Coordenadas x
>>>
>>> dados$x<-c(0.350,0.487,0.637,0.775,0.825,0.087,0.237,0.400,
>>> 0.575,0.737,0.062,0.212)
>>>
>>> #Coordenadas y
>>> dados$y<-c(0.025,0.087,0.050,0.025,0.125,0.187,0.150,0.162,
>>> 0.212,0.237,0.362,0.337)
>>>
>>> #Classificação
>>> dados$Class<-c("A","A","A","A","A","A","B","B","B","B","B","B")
>>>
>>> #Visualização
>>> plot(dados$x,dados$y)
>>> text(dados$x,dados$y+0.01,labels=dados$Class,col="red")
>>> #
>>>
>>> #Usando ellipsoidhull
>>> require(cluster)
>>> PointsA<-unname(cbind(dados$x[1:6],dados$y[1:6]))
>>> EpointsA<-ellipsoidhull(PointsA)
>>> lines(predict(EpointsA), col="blue")
>>> PointsB<-unname(cbind(dados$x[7:12],dados$y[7:12]))
>>> EpointsB<-ellipsoidhull(PointsB)
>>> lines(predict(EpointsB), col="orange")
>>> #
>>>
>>> Abraços,
>>>
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