<div>
<div><span style="color: #0000ff;"><span style="font-family: HelveticaNeue, 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, 'Lucida Grande', sans-serif;"><span style="font-size: 16px;">Não estou conseguindo instalar!</span></span></span></div>
<div><span style="font-family: HelveticaNeue, 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, 'Lucida Grande', sans-serif;"><span style="font-size: 16px;"> </span></span></div>
<div><span style="font-family: HelveticaNeue, 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, 'Lucida Grande', sans-serif;"><span style="font-size: 16px;">> install_github("wbonat/mcglm", ref = "devel")</span></span></div>
<div><span style="font-family: HelveticaNeue, 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, 'Lucida Grande', sans-serif;"><span style="font-size: 16px;">Downloading GitHub repo wbonat/mcglm@devel</span></span></div>
<div><span style="font-family: HelveticaNeue, 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, 'Lucida Grande', sans-serif;"><span style="font-size: 16px;">from URL https://api.github.com/repos/wbonat/mcglm/zipball/devel</span></span></div>
<div><span style="font-family: HelveticaNeue, 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, 'Lucida Grande', sans-serif;"><span style="font-size: 16px;">Installing mcglm</span></span></div>
<div><span style="font-family: HelveticaNeue, 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, 'Lucida Grande', sans-serif;"><span style="font-size: 16px;">Erro em `_digest`(c(list(repos, type), lapply(`_additional`, function(x) eval(x[[2L]], : </span></span></div>
<div><span style="font-family: HelveticaNeue, 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, 'Lucida Grande', sans-serif;"><span style="font-size: 16px;"> objeto 'digest_impl' não encontrado</span></span></div>
<div style="font-family: HelveticaNeue, 'Helvetica Neue', Helvetica, Arial, 'Lucida Grande', sans-serif; font-size: 16px;"> </div>
</div>
<div style="color: #000; background-color: #fff; font-family: HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif; font-size: 16px;">
<div class="qtdSeparateBR"><br /><br /></div>
<div class="yahoo_quoted" style="display: block;">
<div style="font-family: HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif; font-size: 16px;">
<div style="font-family: HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif; font-size: 16px;">
<div dir="ltr"><span style="font-family: Arial; font-size: small;"> On Sunday, November 13, 2016 3:40 PM, Wagner Bonat <wbonat@gmail.com> wrote:<br /></span></div>
<br /><br />
<div class="y_msg_container">
<div id="yiv8743470385">
<div>
<div dir="ltr">
<div>
<div>
<div>
<div>
<div>
<div>
<div>
<div>Prezados membros da lista,<br /><br /></div>
Alguns dias postei um código não reproduzível sobre modelos para heterocedásticidade.</div>
Peço desculpas e abaixo vai o código que imagino ser possível reproduzir.</div>
Os dois principais problemas eram a instalação do pacote mcglm e o conjunto de dados.</div>
O pacote pode ser instalado facilmente pelo github repository neste endereço<br /><br /><a href="https://github.com/wbonat/mcglm" rel="nofollow" shape="rect" target="_blank">https://github.com/wbonat/mcglm</a><br />install_github("wbonat/mcglm", ref = "devel") # Saliento para instalar a versão devel !!<br /><br /></div>
O conjunto de dados está anexado neste e-mail.</div>
Além disso, o Luiz Leal estava com problemas pra ter acesso e pediu o .tar.gz que também vai em anexo.</div>
Aproveito para salientar que o mcglm está em desenvolvimento, assim quaisquer dúvidas, criticas e/ou <br />sugestões serão muito bem vindas.</div>
<div>
<div> </div>
<div>All the best!</div>
<div><br /># Heteroscedastic regression model -------------------------------------<br /># Author: Wagner Hugo Bonat LEG/UFPR -----------------------------------<br /># Date: 13/11/2016 -----------------------------------------------------<br /><br /># Loading extra packages<br />install.packages("devtools")<br />require(devtools)<br /><br /># Install mcglm package from github repository -------------------------<br />install_github("wbonat/mcglm", ref = "devel")<br />require(mcglm)<br /><br /><br /># Loading data set<br />Fenois <- c(337.311, 344.874, 342.353, 325.546, 333.950, 330.588, 328.067,<br /> 328.067, 318.824, 331.429, 333.950, 334.790, 336.471, 338.151,<br /> 342.353, 259.160, 252.437, 268.403, 265.882, 266.723, 287.731,<br /> 88.571, 88.571, 90.252, 41.513, 52.437, 49.076, 88.571,<br /> 88.571, 90.252, 64.202, 60.000, 61.681)<br />Cor <- factor(c(rep("ambar",6), rep("ambar_claro",3), rep("ambar",6),<br /> rep("ambar_claro",6),rep("branco",6),<br /> rep("extra_ambar_claro",3),rep("branco",3)))<br />dados <- data.frame("Fenois" = Fenois, "Cor" = Cor)<br />boxplot(dados$Fenois ~ dados$Cor)<br />tapply(dados$Fenois, dados$Cor, sd)<br /><br /># Linear regression model- ---------------------------------------------<br />fit1 <- lm(Fenois ~ Cor, data = dados)<br />anova(fit1)<br />plot(residuals(fit1) ~ fitted(fit1))<br />plot(residuals(fit1) ~ Cor)<br /><br /># Double Linear regression model ---------------------------------------<br />dados$id <- 1<br />fit2 <- mcglm(c(Fenois ~ Cor), list(mc_dglm(~ Cor, id = "id", data = dados)), <br /> covariance = "expm", data = dados)<br />summary(fit2)<br /><br />summary(fit1)<br />summary(fit2)<br /><br />cbind(coef(fit1), coef(fit2, type = "beta")$Estimates)<br />cbind(sqrt(diag(vcov(fit1))), coef(fit2, type = "beta", std.error = TRUE)$Std.error)<br /><br /># Example 2 ------------------------------------------------------------<br />dados2 <- read.table("HETE.csv", header = TRUE, sep = ";", dec = ",")<br />with(dados2, boxplot(y ~ x))<br /><br /># Note that, the A33 has no variance, so we need to remove this level.<br />dados2 <- dados2[which(dados2$x != "A33"),]<br />dados2$x <- droplevels(dados2$x)<br />tapply(dados2$y, dados2$x, sd)<br /><br /># Linear regression model ----------------------------------------------<br />fit_lm <- lm(y ~ x, data = dados2)<br />summary(fit_lm)<br />plot(residuals(fit_lm) ~ fitted(fit_lm))<br />plot(residuals(fit_lm) ~ dados2$x)<br /><br /># Double linear regression model ---------------------------------------<br />dados2$id <- 1<br />fit_dlm <- mcglm(c(y ~ x), list(mc_dglm(~ x, id = "id", data = dados2)), <br /> covariance = "expm", data = dados2)<br />summary(fit_dlm)<br /><br /># Comparing estimates and standard errors ------------------------------<br />cbind(coef(fit_lm), coef(fit_dlm, type = "beta")$Estimates)<br />cbind(sqrt(diag(vcov(fit_lm))), coef(fit_dlm, type = "beta", std.error = TRUE)$Std.error)<br /><br />
<div>
<div> </div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="yiv8743470385gmail_extra"><br />
<div id="yiv8743470385yqt83931" class="yiv8743470385yqt7096112075">
<div class="yiv8743470385gmail_quote">Em 11 de novembro de 2016 17:01, Luiz Leal <span dir="ltr"><<a href="../../../undefined//compose?to=richfield1974@yahoo.com" rel="nofollow" shape="rect" target="_blank">richfield1974@yahoo.com</a>></span> escreveu:<br />
<blockquote class="yiv8743470385gmail_quote" style="margin: 0 0 0 .8ex; border-left: 1px #ccc solid; padding-left: 1ex;">
<div>
<div style="color: #000; background-color: #fff; font-family: HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif; font-size: 16px;">
<div><span>Prezado Wagner, uso o R no trabalho e devido a restrições técnicas só consigo instalar pacotes a partir do zip. Poderia me mandar o zip deste pacote?</span></div>
<div><span>Att</span></div>
<div><span>Luiz</span></div>
<div class="yiv8743470385m_-4698200378919308510qtdSeparateBR"><br /><br /></div>
<div class="yiv8743470385m_-4698200378919308510yahoo_quoted" style="display: block;">
<div style="font-family: HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif; font-size: 16px;">
<div style="font-family: HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif; font-size: 16px;">
<div>
<div class="yiv8743470385h5">
<div dir="ltr"><span style="font-family: Arial; font-size: small;"> On Friday, November 4, 2016 5:05 PM, Wagner Bonat <<a href="../../../undefined//compose?to=wbonat@gmail.com" rel="nofollow" shape="rect" target="_blank">wbonat@gmail.com</a>> wrote:<br /></span></div>
<br /><br /></div>
</div>
<div class="yiv8743470385m_-4698200378919308510y_msg_container">
<div id="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286">
<div>
<div>
<div class="yiv8743470385h5">
<div dir="ltr">
<div>
<div>
<div>Sim, vc pode usar qualquer dos testes padrões. <br />A única diferença é que vc deve usar os beta e erros padrões que vem deste modelo.<br />Não sei se vc pode incluir sua própria matriz de covariancia nas funções do R.<br />Talvez, sim. Se não tem que implementar.</div>
O Walmes é muito bom nestes testes de comparações múltiplas talvez ele possa ajudar.</div>
<div><br />O que houve q não conseguiu instalar o pacote?</div>
<div>Tentou pelo github ou do CRAN?</div>
<div><br /><a href="https://cran.r-project.org/web/packages/mcglm/index.html" rel="nofollow" shape="rect" target="_blank">https://cran.r-project.org/ web/packages/mcglm/index.html</a><br /><a href="https://github.com/wbonat/mcglm" rel="nofollow" shape="rect" target="_blank">https://github.com/wbonat/ mcglm</a><br /><br /></div>
</div>
<br /><br /></div>
</div>
</div>
<div class="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286gmail_extra"><br />
<div id="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286yqt16758" class="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286yqt1293506770">
<div class="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286gmail_quote">
<div>
<div class="yiv8743470385h5">Em 4 de novembro de 2016 19:46, Luiz Leal <span dir="ltr"><<a href="../../../undefined//compose?to=richfield1974@yahoo.com" rel="nofollow" shape="rect" target="_blank">richfield1974@yahoo.com</a>></span> escreveu:</div>
</div>
<blockquote class="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286gmail_quote" style="margin: 0 0 0 .8ex; border-left: 1px #ccc solid; padding-left: 1ex;">
<div>
<div style="color: #000; background-color: #fff; font-family: HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif; font-size: 16px;">
<div>
<div class="yiv8743470385h5">
<div id="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286m_-7769256875373248989yui_3_16_0_ym19_1_1478284318272_4940"><span id="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286m_-7769256875373248989yui_3_16_0_ym19_1_1478284318272_5020">Wagner, meu interesse é, uma vez identificado que existe diferença entre os tratamentos (considerando que um deles é o controle) utilizar o teste de Dunnett para verificar quais tratamentos diferem do tratamento controle. Como o pressuposto de homogeneidade das variâncias é violado busquei alternativas para "homogeneizar" as variâncias. Posso aplicar esse teste a partir do modelo acima descrito?</span></div>
<div id="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286m_-7769256875373248989yui_3_16_0_ym19_1_1478284318272_4940"><span>Desde já agradeço</span></div>
<div id="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286m_-7769256875373248989yui_3_16_0_ym19_1_1478284318272_4940"><span>Luiz</span></div>
<div id="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286m_-7769256875373248989yui_3_16_0_ym19_1_1478284318272_4940"><span id="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286m_-7769256875373248989yui_3_16_0_ym19_1_1478284318272_5175">PS. Não consegui instalar o pacote</span></div>
<div class="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286m_-7769256875373248989qtdSeparateBR"><br /><br /></div>
</div>
</div>
<div class="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286m_-7769256875373248989yahoo_quoted" style="display: block;">
<div style="font-family: HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif; font-size: 16px;">
<div style="font-family: HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif; font-size: 16px;">
<div>
<div class="yiv8743470385h5">
<div>
<div class="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286h5">
<div dir="ltr"><span style="font-family: Arial; font-size: small;"> On Friday, November 4, 2016 4:13 PM, Wagner Bonat via R-br <<a href="../../../undefined//compose?to=r-br@listas.c3sl.ufpr.br" rel="nofollow" shape="rect" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> wrote:<br /></span></div>
<br /><br /></div>
</div>
</div>
</div>
<div class="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286m_-7769256875373248989y_msg_container">
<div>
<div class="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286h5">
<div id="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286m_-7769256875373248989yiv3974050584">
<div dir="ltr">
<div>
<div class="yiv8743470385h5">
<div>Caros, </div>
<div><br />Alguém postou esse conjunto de dados com problema de pressupostos, principalmente heterocedasticidade. Agora a pouco veio outro e-mail com um problema similar. Fiz um exemplo um pouco mais detalhado de como isso pode</div>
ser facilmente resolvido e mostrando o efeito disso no modelo.<br /><br /># Example 2 ------------------------------ ------------------------------<br />Fenois = c(337.311, 344.874, 342.353, 325.546, 333.950, 330.588, 328.067, <br /> 328.067, 318.824, 331.429, 333.950, 334.790, 336.471, 338.151, <br /> 342.353, 259.160, 252.437, 268.403, 265.882, 266.723, 287.731, <br /> 88.571, 88.571, 90.252, 41.513, 52.437, 49.076, 88.571, <br /> 88.571, 90.252, 64.202, 60.000, 61.681)<br />Cor = factor(c(rep("ambar",6), rep("ambar_claro",3), rep("ambar",6), <br /> rep("ambar_claro",6),rep(" branco",6), </div>
</div>
rep("extra_ambar_claro",3), rep("branco",3)))
<div>
<div class="yiv8743470385h5"><br /><br /># Exploratory analysis<br />boxplot(Fenois ~ Cor)<br />tapply(Fenois, Cor, sd)<br />dados <- data.frame(Fenois, Cor)<br />dados$id <- 1<br /><br /># Fitting <br />fit1 <- mcglm(c(Fenois ~ Cor), list(mc_id(dados)), data = dados)<br />fit2 <- mcglm(c(Fenois ~ Cor), list(mc_dglm(~ Cor, id = "id", data = dados)),<br /> covariance = "expm", data = dados)<br /># Goodness-of-fit <br />gof(fit1)<br />gof(fit2)<br /><br /># Comparing estimates and standard errors<br />coef(fit1, type = "beta", std.error = TRUE)<br />coef(fit2, type = "beta", std.error = TRUE)<br /><br />O interessante é que a estimativa pontual é exatamente a mesma, porém<br />olha a enorme diferença nos erros padrões dos betas.<br />
<div>
<div><br />-- <br />
<div class="yiv8743470385m_-4698200378919308510yiv1337977286m_-7769256875373248989yiv3974050584gmail_signature">
<div dir="ltr">
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<div dir="ltr">
<div>Wagner Hugo Bonat<br />------------------------------ ------------------------------ ------------------------------ ----<br />Department of Mathematics and Computer Science (IMADA)<br />University of Southern Denmark (SDU) and<br />Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG)<br />Universidade Federal do Paraná (UFPR)<br /><br /></div>
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<div class="yiv8743470385h5">______________________________ _________________<br />R-br mailing list<br /><a href="../../../undefined//compose?to=R-br@listas.c3sl.ufpr.br" rel="nofollow" shape="rect" target="_blank">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br /><a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" rel="nofollow" shape="rect" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/ cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a></div>
</div>
Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" rel="nofollow" shape="rect" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br- guia</a>) e forne� c�igo m�imo reproduz�el.<br /><br /></div>
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</blockquote>
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<span class="yiv8743470385"><br /><br /><br />-- <br /></span>
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<div>Wagner Hugo Bonat<br />------------------------------ ------------------------------ ------------------------------ ----<br />Department of Mathematics and Computer Science (IMADA)<br />University of Southern Denmark (SDU) and<br />Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG)<br />Universidade Federal do Paraná (UFPR)<br /><br /></div>
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<div>Wagner Hugo Bonat<br />----------------------------------------------------------------------------------------------<br />Department of Mathematics and Computer Science (IMADA)<br />University of Southern Denmark (SDU) and<br />Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG)<br />Universidade Federal do Paraná (UFPR)<br /><br /></div>
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<div>_______________________________________________<br />R-br mailing list<br />R-br@listas.c3sl.ufpr.br<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 forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel.</div>