Como comentamos anteriormente, o pacote ppcor não deve estar disponível para a sua versão do R (2.15.1). Atualize o R para a versão mais recente (2.15.2) e tente novamente. <br><br>Abs,<br><br>D<br><br><div class="gmail_quote">

On Mon, Nov 19, 2012 at 10:40 AM,  <span dir="ltr"><<a href="mailto:alanarocha@sapo.pt" target="_blank">alanarocha@sapo.pt</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">

Olá a todos,<br>
eu ando as voltas para instalar pacotes para trabalhar com correlação.<br>
install.packages("ppcor", lib="~/Rpacks") library"<br>
library(ppcor, lib="~/Rpacks")<br>
install.packages("ppcor", lib="~/Rpacks") library"<br>
library(ppcor, lib="~/Rpacks")<br>
<br>
  no library trees found in 'lib.loc'<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<br>
<br>
</blockquote>
<br>
help.search(“correlaction”)<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<br>
help.search(“correlation”)<br>
</blockquote>
Error: unexpected input in "help.search(“"<br>
<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<br>
help.search(“correlation”)<br>
</blockquote>
Error: unexpected input in "help.search(“"<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<br>
<br>
help.search(“correlaction”)<br>
</blockquote>
Error: unexpected input in "help.search(“"<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<br>
help.search(“cor”)<br>
</blockquote>
Error: unexpected input in "help.search(“"<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<br>
help(package=ppcor)<br>
</blockquote>
starting httpd help server ... done<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
help(package=ppcor) help(package=cor) install.packages("ppcor")<br>
</blockquote>
Installing package(s) into ‘C:/Documents and Settings/ARua/My Documents/R/win-library/2.15’<br>
(as ‘lib’ is unspecified)<br>
Warning: unable to access index for repository <a href="http://cran.fiocruz.br/bin/windows/contrib/2.15" target="_blank">http://cran.fiocruz.br/bin/<u></u>windows/contrib/2.15</a><br>
Warning: unable to access index for repository <a href="http://www.stats.ox.ac.uk/pub/RWin/bin/windows/contrib/2.15" target="_blank">http://www.stats.ox.ac.uk/pub/<u></u>RWin/bin/windows/contrib/2.15</a><br>
Warning message:<br>
package ‘ppcor’ is not available (for R version 2.15.1)<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
library(ppcor)<br>
</blockquote>
Error in library(ppcor) : there is no package called ‘ppcor’<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<br>
</blockquote>
e tambem com "cor" pscor etc<br>
se eu tenho um pdf do pacote por isso acho ainda mai estranho...<br>
que estou eu a fazer mal? tenho R2.15<br>
Package ‘ppcor’<br>
February 15, 2012<br>
Type Package<br>
Title Partial and Semi-partial (Part) correlation<br>
Version 1.0<br>
Date 2011-06-14<br>
Author Seongho Kim<br>
Maintainer Seongho Kim <<a href="mailto:biostatistician.kim@gmail.com" target="_blank">biostatistician.kim@gmail.com</a><u></u>><br>
Description The R package ppcor can calculate parital and semi-partial<br>
(part) correlations along with p-value.<br>
License GPL-2<br>
Repository CRAN<br>
Date/Publication 2011-06-15 18:04:26<br>
R topics documented:<br>
ppcor-package . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1<br>
pcor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3<br>
pcor.test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4<br>
spcor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5<br>
spcor.test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7<br>
Index 9<br>
ppcor-package Partial and Semi-partial (Part) correlation<br>
Description<br>
The R package ppcor can calculate parital and semi-partial (part) correlations along with p value.<br>
Details<br>
1<br>
2 ppcor-package<br>
Package: ppcor<br>
Type: Package<br>
Version: 1.0<br>
Date: 2011-06-14<br>
License: GPL-2<br>
Author(s)<br>
Seongho Kim <<a href="mailto:biostatistician.kim@gmail.com" target="_blank">biostatistician.kim@gmail.com</a><u></u>><br>
References<br>
Kim, S.H. and Yi, S. (2007) Understanding relationship between sequence and functional evolution<br>
in yeast proteins . Genetica, 131: 151. Kim, S.H. and Yi, S. (2006) Correlated asymmetry between<br>
sequence and functional divergence of duplicate proteins in Saccharomyces cerevisiae . Molecular<br>
Biology and Evolution, 23: 1068. Johnson, Richard A. and Dean W. Wichern (2002) Applied<br>
multivariate statistical analysis. Prentice Hall. Whittaker, Joe (1990) Graphical models in applied<br>
multivariate statistics. John Wiley & Sons.<br>
Examples<br>
# data<br>
y.data <- data.frame(<br>
hl=c(7,15,19,15,21,22,57,15,<u></u>20,18),<br>
disp=c(0.000,0.964,0.000,0.<u></u>000,0.921,0.000,0.000,1.006,0.<u></u>000,1.011),<br>
deg=c(9,2,3,4,1,3,1,3,6,1),<br>
BC=c(1.78e-02,1.05e-06,1.37e-<u></u>05,7.18e-03,0.00e+00,0.00e+00,<u></u>0.00e+00,4.48e-03,2.10e-06,0.<u></u>00e+00)<br>
)<br>
# partial correlation<br>
pcor(y.data)<br>
# partial correlation between "hl" and "disp" given "deg" and "BC"<br>
pcor.test(y.data$hl,y.data$<u></u>disp,y.data[,c("deg","BC")])<br>
pcor.test(y.data[,1],y.data[,<u></u>2],y.data[,c(3:4)])<br>
pcor.test(y.data[,1],y.data[,<u></u>2],y.data[,-c(1:2)])<br>
# semi-partial (part) correlation<br>
spcor(y.data)<br>
# semi-partial (part) correlation between "hl" and "disp" given "deg" and "BC"<br>
spcor.test(y.data$hl,y.data$<u></u>disp,y.data[,c("deg","BC")])<br>
spcor.test(y.data[,1],y.data[,<u></u>2],y.data[,c(3:4)])<br>
spcor.test(y.data[,1],y.data[,<u></u>2],y.data[,-c(1:2)])<br>
pcor 3<br>
pcor Partial correlation<br>
Description<br>
The function pcor can calculate the pairwise partial correlations for each pair of variables given<br>
others. In addition, it gives us the p value as well as statistic for each pair of variables.<br>
Usage<br>
pcor(x, method = c("pearson", "kendall", "spearman"))<br>
Arguments<br>
x a matrix or data fram.<br>
method a character string indicating which partial correlation coefficient is to be computed.<br>
One of "pearson" (default), "kendall", or "spearman" can be abbreviated.<br>
Details<br>
Partial correlation is the correlation of two variables while controlling for a third or more other<br>
variables.<br>
Value<br>
estimate a matrix of the partial correlation coefficient between two variables<br>
p.value a matrix of the p value of the test<br>
statistic a matrix of the value of the test statistic<br>
n the number of samples<br>
gn the number of given variables<br>
method the correlation method used<br>
Note<br>
Missing values are not allowed.<br>
Author(s)<br>
Seongho Kim <<<a href="mailto:biostatistician.kim@gmail.com" target="_blank">biostatistician.kim@gmail.<u></u>com</a>>><br>
References<br>
Kim, S.H. and Yi, S. (2007) Understanding relationship between sequence and functional evolution<br>
in yeast proteins . Genetica, 131: 151. Kim, S.H. and Yi, S. (2006) Correlated asymmetry between<br>
sequence and functional divergence of duplicate proteins in Saccharomyces cerevisiae . Molecular<br>
Biology and Evolution, 23: 1068. Johnson, Richard A. and Dean W. Wichern (2002) Applied<br>
multivariate statistical analysis. Prentice Hall. Whittaker, Joe (1990) Graphical models in applied<br>
multivariate statistics. John Wiley & Sons.<br>
4 pcor.test<br>
See Also<br>
pcor.test, spcor, spcor.test<br>
Examples<br>
# data<br>
y.data <- data.frame(<br>
hl=c(7,15,19,15,21,22,57,15,<u></u>20,18),<br>
disp=c(0.000,0.964,0.000,0.<u></u>000,0.921,0.000,0.000,1.006,0.<u></u>000,1.011),<br>
deg=c(9,2,3,4,1,3,1,3,6,1),<br>
BC=c(1.78e-02,1.05e-06,1.37e-<u></u>05,7.18e-03,0.00e+00,0.00e+00,<u></u>0.00e+00,4.48e-03,2.10e-06,0.<u></u>00e+00)<br>
)<br>
# partial correlation<br>
pcor(y.data)<br>
pcor.test Partial correlation for two variables given a third variable.<br>
Description<br>
The function pcor.test can calculate the pairwise partial correlations between two variables. In<br>
addition, it gives us the p value as well as statistic.<br>
Usage<br>
pcor.test(x, y, z, method = c("pearson", "kendall", "spearman"))<br>
Arguments<br>
x a numeric vector.<br>
y a numeric vector.<br>
z a numeric vector.<br>
method a character string indicating which partial correlation coefficient is to be computed.<br>
One of "pearson" (default), "kendall", or "spearman" can be abbreviated.<br>
Details<br>
Partial correlation is the correlation of two variables while controlling for a third variable.<br>
Value<br>
estimate the partial correlation coefficient between two variables<br>
p.value the p value of the test<br>
statistic the value of the test statistic<br>
n the number of samples<br>
gn the number of given variables<br>
method the correlation method used<br>
spcor 5<br>
Note<br>
Missing values are not allowed<br>
Author(s)<br>
Seongho Kim <<<a href="mailto:biostatistician.kim@gmail.com" target="_blank">biostatistician.kim@gmail.<u></u>com</a>>><br>
References<br>
Kim, S.H. and Yi, S. (2007) Understanding relationship between sequence and functional evolution<br>
in yeast proteins . Genetica, 131: 151. Kim, S.H. and Yi, S. (2006) Correlated asymmetry between<br>
sequence and functional divergence of duplicate proteins in Saccharomyces cerevisiae . Molecular<br>
Biology and Evolution, 23: 1068. Johnson, Richard A. and Dean W. Wichern (2002) Applied<br>
multivariate statistical analysis. Prentice Hall. Whittaker, Joe (1990) Graphical models in applied<br>
multivariate statistics. John Wiley & Sons.<br>
See Also<br>
pcor, spcor, spcor.test<br>
Examples<br>
# data<br>
y.data <- data.frame(<br>
hl=c(7,15,19,15,21,22,57,15,<u></u>20,18),<br>
disp=c(0.000,0.964,0.000,0.<u></u>000,0.921,0.000,0.000,1.006,0.<u></u>000,1.011),<br>
deg=c(9,2,3,4,1,3,1,3,6,1),<br>
BC=c(1.78e-02,1.05e-06,1.37e-<u></u>05,7.18e-03,0.00e+00,0.00e+00,<u></u>0.00e+00,4.48e-03,2.10e-06,0.<u></u>00e+00)<br>
)<br>
# partial correlation between "hl" and "disp" given "deg" and "BC"<br>
pcor.test(y.data$hl,y.data$<u></u>disp,y.data[,c("deg","BC")])<br>
pcor.test(y.data[,1],y.data[,<u></u>2],y.data[,c(3:4)])<br>
pcor.test(y.data[,1],y.data[,<u></u>2],y.data[,-c(1:2)])<br>
spcor Semi-partial (part) correlation<br>
Description<br>
The function spcor can calculate the pairwise semi-partial (part) correlations for each pair of variables<br>
given others. In addition, it gives us the p value as well as statistic for each pair of variables.<br>
Usage<br>
spcor(x, method = c("pearson", "kendall", "spearman"))<br>
6 spcor<br>
Arguments<br>
x a matrix or data fram.<br>
method a character string indicating which semi-partial (part) correlation coefficient is<br>
to be computed. One of "pearson" (default), "kendall", or "spearman" can be<br>
abbreviated.<br>
Details<br>
Semi-partial correlation is the correlation of two variables with variation from a third or more other<br>
variables removed only from the second variable.<br>
Value<br>
estimate a matrix of the semi-partial (part) correlation coefficient between two variables<br>
p.value a matrix of the p value of the test<br>
statistic a matrix of the value of the test statistic<br>
n the number of samples<br>
gn the number of given variables<br>
method the correlation method used<br>
Note<br>
Missing values are not allowed.<br>
Author(s)<br>
Seongho Kim <<<a href="mailto:biostatistician.kim@gmail.com" target="_blank">biostatistician.kim@gmail.<u></u>com</a>>><br>
References<br>
Kim, S.H. and Yi, S. (2007) Understanding relationship between sequence and functional evolution<br>
in yeast proteins . Genetica, 131: 151. Kim, S.H. and Yi, S. (2006) Correlated asymmetry between<br>
sequence and functional divergence of duplicate proteins in Saccharomyces cerevisiae . Molecular<br>
Biology and Evolution, 23: 1068. Johnson, Richard A. and Dean W. Wichern (2002) Applied<br>
multivariate statistical analysis. Prentice Hall. Whittaker, Joe (1990) Graphical models in applied<br>
multivariate statistics. John Wiley & Sons.<br>
See Also<br>
spcor.test, pcor, pcor.test<br>
Examples<br>
# data<br>
y.data <- data.frame(<br>
hl=c(7,15,19,15,21,22,57,15,<u></u>20,18),<br>
disp=c(0.000,0.964,0.000,0.<u></u>000,0.921,0.000,0.000,1.006,0.<u></u>000,1.011),<br>
deg=c(9,2,3,4,1,3,1,3,6,1),<br>
spcor.test 7<br>
BC=c(1.78e-02,1.05e-06,1.37e-<u></u>05,7.18e-03,0.00e+00,0.00e+00,<u></u>0.00e+00,4.48e-03,2.10e-06,0.<u></u>00e+00)<br>
)<br>
# semi-partial (part) correlation<br>
spcor(y.data)<br>
spcor.test Semi-partial (part) correlation for two variables given a third variable.<br>
Description<br>
The function spcor.test can calculate the pairwise semi-partial (part) correlations between two<br>
variables. In addition, it gives us the p value as well as statistic.<br>
Usage<br>
spcor.test(x, y, z, method = c("pearson", "kendall", "spearman"))<br>
Arguments<br>
x a numeric vector.<br>
y a numeric vector.<br>
z a numeric vector.<br>
method a character string indicating which partial correlation coefficient is to be computed.<br>
One of "pearson" (default), "kendall", or "spearman" can be abbreviated.<br>
Details<br>
Semi-partial correlation is the correlation of two variables with variation from a third variable removed<br>
only from the second variable.<br>
Value<br>
estimate the semi-partial (part) correlation coefficient between two variables<br>
p.value the p value of the test<br>
statistic the value of the test statistic<br>
n the number of samples<br>
gn the number of given variables<br>
method the correlation method used<br>
Note<br>
Missing values are not allowed<br>
8 spcor.test<br>
Author(s)<br>
Seongho Kim <<<a href="mailto:biostatistician.kim@gmail.com" target="_blank">biostatistician.kim@gmail.<u></u>com</a>>><br>
References<br>
Kim, S.H. and Yi, S. (2007) Understanding relationship between sequence and functional evolution<br>
in yeast proteins . Genetica, 131: 151. Kim, S.H. and Yi, S. (2006) Correlated asymmetry between<br>
sequence and functional divergence of duplicate proteins in Saccharomyces cerevisiae . Molecular<br>
Biology and Evolution, 23: 1068. Johnson, Richard A. and Dean W. Wichern (2002) Applied<br>
multivariate statistical analysis. Prentice Hall. Whittaker, Joe (1990) Graphical models in applied<br>
multivariate statistics. John Wiley & Sons.<br>
See Also<br>
spcor, pcor, pcor.test<br>
Examples<br>
# data<br>
y.data <- data.frame(<br>
hl=c(7,15,19,15,21,22,57,15,<u></u>20,18),<br>
disp=c(0.000,0.964,0.000,0.<u></u>000,0.921,0.000,0.000,1.006,0.<u></u>000,1.011),<br>
deg=c(9,2,3,4,1,3,1,3,6,1),<br>
BC=c(1.78e-02,1.05e-06,1.37e-<u></u>05,7.18e-03,0.00e+00,0.00e+00,<u></u>0.00e+00,4.48e-03,2.10e-06,0.<u></u>00e+00)<br>
)<br>
# semi-partial (part) correlation between "hl" and "disp" given "deg" and "BC"<br>
spcor.test(y.data$hl,y.data$<u></u>disp,y.data[,c("deg","BC")])<br>
spcor.test(y.data[,1],y.data[,<u></u>2],y.data[,c(3:4)])<br>
spcor.test(y.data[,1],y.data[,<u></u>2],y.data[,-c(1:2)])<br>
Index<br>
_Topic htest<br>
pcor, 3<br>
pcor.test, 4<br>
ppcor-package, 1<br>
spcor, 5<br>
spcor.test, 7<br>
pcor, 3, 5, 6, 8<br>
pcor.test, 4, 4, 6, 8<br>
ppcor (ppcor-package), 1<br>
ppcor-package, 1<br>
spcor, 4, 5, 5, 8<br>
spcor.test, 4–6, 7<br>
u9no meu caso qero trabalhar com matrizes de celação<br>
obrigada<br>
Ana Rocha<br>
<br>
<br>
______________________________<u></u>_________________<br>
R-br mailing list<br>
<a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
<a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/<u></u>cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-<u></u>guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.</blockquote></div><br>