<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN">
<HTML><HEAD>
<META content="text/html; charset=iso-8859-1" http-equiv=Content-Type>
<META name=GENERATOR content="MSHTML 8.00.6001.23532">
<STYLE></STYLE>
</HEAD>
<BODY>
<DIV><FONT size=2 face=Arial></FONT> </DIV>
<DIV><FONT color=#0000ff size=4 face=Arial>Obrigado pelo retorno, mas como faz
para salvar em planilha?<BR></FONT></DIV><FONT size=2 face=Arial>Esse e' o
formato binario do R<BR>Ocupa menos espaco em disco que .txt<BR>Tem a vantagem
de preservar as classes das colunas<BR>Visualizar como?<BR>Grafico? Depende do
que voce quer plotar<BR>Planilha? Nao sei a utilidade disso em se<BR>tratando de
muitas linhas... Mas e' possivel<BR>salvar em planilha apos ler no
R<BR><BR><BR>On 10/28/2013 04:01 AM, Mauro Sznelwar wrote:<BR>> Muito
obrigado pelo retorno. Que tipo de arquivo é este R.data? Como eu<BR>>
vsualizo o conteúdo? E por que é salvado deste jeito, e não nos modos<BR>>
txt ou csv como de costume?<BR>><BR>> Mauro, apos fazer download do
arquivo vc carrega ele no R com<BR>>
load("RCBD_Data.Rdata")<BR>> mas lembre-se que para isso funcionar o
resultado de<BR>> getwd()<BR>> deve ser o
diretorio onde o arquivo se encontra.<BR>><BR>> On 10/24/2013 04:13 AM,
Mauro Sznelwar wrote:<BR>> > Eu não consegui abirir o arquivo de
dados que colocou no datafilehost.<BR>> > Poderia me enviar anexado?
Ou colocar no Mega Upload para baixar?<BR>> ><BR>>
> O código abaixo toma partes de scripts do PDF
dos pacotes ff e<BR>> ffbase.<BR>> ><BR>>
> Eu testei com seus dados e deu certo. Mas na
hora de copiar e colar<BR>> > para o e-mail,
houve erros... Acho que agora está certo.<BR>>
> Mas ressalto, isso é só uma regressão linear. Não
sei como calcular<BR>> > o two-way anova a
partir disso.. somente uma anova comum. Mas estou<BR>>
> certo de que tem jeito...<BR>>
><BR>> ><BR>> >
#####################################<BR>> ><BR>> >
require(ff)<BR>> > require(ffbase)<BR>> >
require(biglm)<BR>> ><BR>> >
load("RCBD_Data.Rdata")<BR>> ><BR>>
> dados.ff = as.ffdf(Data)<BR>> >
rm(Data)<BR>> > gc()<BR>> ><BR>>
> form = y ~ factor(Treat) +
factor(block)<BR>> ><BR>> > for
(i in chunk(dados.ff, by=25000)){<BR>>
> if (i[1]==1){<BR>> >
message("first chunk is: ", i[[1]],":",i[[2]])<BR>> > biglmfit <-
biglm(form, data=dados.ff[i,,drop=FALSE])<BR>> >
}else{<BR>> > message("next chunk is: ",
i[[1]],":",i[[2]])<BR>> > biglmfit <- update(biglmfit,
dados.ff[i,,drop=FALSE])<BR>> > }<BR>>
> }<BR>> ><BR>> >
summary(biglmfit)<BR>> ><BR>> ><BR>> >
produzível.<BR></FONT></BODY></HTML>