<div dir="ltr">Se for o caso de dados censurados, há um pacote chamado NADA(NonDetects and Data Analysis) no R, de autoria de Dennis R. Helsel, que apresenta bons resultados.</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">Em 10 de junho de 2015 10:07, Paulo Justiniano <span dir="ltr"><<a href="mailto:paulojus@leg.ufpr.br" target="_blank">paulojus@leg.ufpr.br</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><br>
log(0) = -Inf<br>
<br>
Veja que voce tem muitos zeros, mais que 25% dos teus dados, visto que o 1o quartil ainda é zero<br>
<br>
Não tenhosugestão específica mas acredito que voce poderia:<br>
- ver se seus zeros são zeros mesmo ou valores "censurados" abaixo de um cento limite "de detecção"<br>
<br>
- sendo zeros mesmo eu procurar por algum modelo/distribuição que permitisse modelar esta proporção bem razoável de zeros que voce tem nos teus dados<div class="HOEnZb"><div class="h5"><br>
<br>
<br>
<br>
<br>
On Wed, 10 Jun 2015, Samuel luna de almeida wrote:<br>
<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
Bom dia pessoal,<br>
<br>
Trabalhando com uma variável de taxas que que apresenta muitos valores baixos, fui aconselhado a transforma-la com aplicação de log normal antes de buscar<br>
correlações...<br>
A variável foi transformada e inserida no dataframe  passando a apresentar comportamento normal, no entanto apresenta alguns valores "-inf" como pode ser visto no<br>
summary copiado abaixo:<br>
<br>
TX_J04_10         LOGNTX_J04 <br>
Min.   :   0.0       Min.   :-Inf <br>
1st Qu.:   0.0     1st Qu.:-Inf <br>
Median : 138.4    Median :  -4 <br>
Mean   : 240.7    Mean   :-Inf <br>
3rd Qu.: 295.2    3rd Qu.:  -4 <br>
Max.   :9626.1    Max.   :   0<br>
<br>
Acredito que seja por isso que não estou conseguindo gerar lm para rodar regressão espacial, veja o erro que aparece:<br>
<br>
> baseGN04_lm <- lm(LOGNTX_J04 ~ DV_TOTAL + idhm_N_gri, data=baseG04)<br>
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) :<br>
  NA/NaN/Inf in 'y'<br>
<br>
Será que é por isso mesmo, alguém poderia me indicar uma resolução?<br>
<br>
</blockquote>
</div></div><br>_______________________________________________<br>
R-br mailing list<br>
<a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">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/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-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div><br></div>