<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif;font-size:small;color:#000000">Oi Wagner, </div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif;font-size:small;color:#000000"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif;font-size:small;color:#000000">    muitíssimo obrigado. Instalei o dev e está tudo funcionando.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif;font-size:small;color:#000000">Novamente, parabéns pelo pacote. Quando as coisas reduzirem a velocidade, </div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif;font-size:small;color:#000000">seria interessante um curso sobre. Seria muito interessante.</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif;font-size:small;color:#000000"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif;font-size:small;color:#000000">Abs,</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif;font-size:small;color:#000000">RS</div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif;font-size:small;color:#000000"><br></div><div class="gmail_default" style="font-family:trebuchet ms,sans-serif;font-size:small;color:#000000"><br></div></div><div class="gmail_extra"><br clear="all"><div><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr">___________________________________________________<br><b>Rodrigo Sant'Ana</b><br>--<br><div>Mestre em Ciência e Tecnologia Ambiental - MCTA/UNIVALI<div>Graduado em Oceanografia - CTTMar/UNIVALI</div><div>Universidade do Vale do Itajaí - UNIVALI</div><div>--</div></div><div><br></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">Em 22 de novembro de 2016 21:15, Mauro Sznelwar via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><span style="font-size:small;color:#0000ff">Consegui rodar o primeiro, instalando a mais nova versão do R no Windows. O segundo não consegui porque não forneceu o segundo arquivo </span></div><div><div class="h5">
<div><span style="font-family:verdana,Helvetica,sans-serif;font-size:small;color:#0000ff">dados2 <- read.table("HETE.csv", header = TRUE, sep = ";", dec = ",")</span></div>
<div><span style="font-size:small;color:#0000ff"> </span></div>
<div> </div>
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<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" target="_blank">https://github.com/wbonat/<wbr>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 ------------------------------<wbr>-------<br># Author: Wagner Hugo Bonat LEG/UFPR ------------------------------<wbr>-----<br># Date: 13/11/2016 ------------------------------<wbr>-----------------------<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("<wbr>branco",6),<br>                rep("extra_ambar_claro",3),<wbr>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- ------------------------------<wbr>---------------<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 ------------------------------<wbr>---------<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)$Std.error)<br><br># Example 2 ------------------------------<wbr>------------------------------<br>dados2 <- read.table("HETE.csv", header = TRUE, sep = ";", dec = ",")<br>with(dados2, boxplot(y ~ x))<br><br># Note that, the A33 has no variance, so we need to remove this level.<br>dados2 <- dados2[which(dados2$x != "A33"),]<br>dados2$x <- droplevels(dados2$x)<br>tapply(dados2$y, dados2$x, sd)<br><br># Linear regression model ------------------------------<wbr>----------------<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$x)<br><br># Double linear regression model ------------------------------<wbr>---------<br>dados2$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")$Estimates)<br>cbind(sqrt(diag(vcov(fit_lm)))<wbr>, coef(fit_dlm, type = "beta", std.error = TRUE)$Std.error)<br><br>
<div>
<div> </div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div></div><div class="gmail_extra"><br><span class="">
<div class="gmail_quote"><a style="font-size:12.8px" href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">fpr.br/r-br-guia</a><span style="font-size:12.8px">) e forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel.</span></div>
</span></div><br>______________________________<wbr>_________________<br>
R-br mailing list<br>
<a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" rel="noreferrer" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-<wbr>guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div><br></div>