Agosto 2011 - R-br

Legenda - expression
by Luís Gustavo 22 Ago '11

22 Ago '11

Boa noite a todos, tenho um gráfico abaixo e gostaria de saber se existe a possibilidade de colocar um subscrito no beta que está na legenda. Como por exemplo um beta_0. require(sn) x=seq(-5,5,by=0.01) a=dsn(x,0,1,0) b=dsn(x,0,1,-1) plot(x,a,type="l",ylim=c(0,0.8),xlim=c(-4,4),lwd=2.5,xlab="Z",ylab=expression(paste("Densidades NA(",lambda,")")),cex.lab=1.3) lines(x,b,lwd=2.5,lty=2,col=2) lines(x,c,lwd=2.5,lty=3,col=3) legend(1.5,0.79,expression(paste(beta,"=",0)),col=1,lty=1,box.lty=0) legend(1.5,0.75,expression(paste(beta,"=",-1)),col=2,lty=2,box.lty=0) Abraços -- Luís Gustavo Silva e Silva

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pacote instalado?
by Luis Iván Ortiz Valencia 22 Ago '11

22 Ago '11

Existe um comando para verificar se um pacote ja esta instalado no R? atte IVAN

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(sem assunto)
by Edson Lira 22 Ago '11

22 Ago '11

Bom dia a todos, tenho a estrutura abaixo: Descrição Quantidade Mês lab 1 17 ALFA HIDROXI PROGESTERONA 1 Jan H. Pardini 2 17 ALFA HIDROXI PROGESTERONA 1 Fev H. Pardini 3 17 ALFA HIDROXI PROGESTERONA 1 Fev H. Pardini 4 17 ALFA HIDROXI PROGESTERONA 2 Jan H. Pardini 5 ACIDO URICO 1 Jan Bioquímica 6 ACIDO URICO 1 Fev Bioquímica 7 ACIDO URICO 5 Jan Bioquímica 8 ACIDO URICO 1 Fev Bioquímica 9 ACIDO URICO 10 Jan Bioquímica 10 ACIDO URICO 1 Jan Bioquímica Com o comando: tapply(acj$Quantidade,acj$lab,sum,na.rm=T) Obtenho a soma das quantidades de exames por laboratório. Gostaria de buscar a soma das quantidades por laboratório e por Mês. O que devo acrescentar no comando, ou qual o comando para isso? Muito obrigado. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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Re: [R-br] Coeficiente de correlação em glm é correto?
by Alexandre Santos 22 Ago '11

22 Ago '11

Ok Benilton, Atendi a sua explicação e já corrigi. Agora estou utilizando os valores não diretamente em proporção, mais em duas coluna com número de insetos mortos e na outra o numero de insetos vivos. Mais agora existe uma outra questão que me inquieta e vou pedir sua ajuda. Existem alguns ajustes que faço e tenho problema de superdispersão, mais quando faço, apenas de maneira exploratória, alguma transformação dos dados como log(x+1), principamente quando utilizo a família Poisson eu tenho que a relação deviance residual/ df residual fica <1 e o Q-Q plot melhora também. Onde coloco a questão, o emprego de distribuições de erros mais adequadas aos dados não é justamente para fugir de transformações que tentavam fazer com que os dados mimetizassem normalidade e na verdade o que acontece com os dados quando faço esse tipo de transformação? Exemplificando: test<-rpois(100,30) m1<-glm(test~1,family="quasipoisson") summary(m1) plot(m1) m2<-glm((log(test+1))~1,family="quasipoisson") summary(m2) plot(m2) Obrigado, Alexandre dos Santos Engenheiro Florestal, MSc. Universidade Federal de Lavras Departamento de Entomologia Laboratório de Entomologia Florestal Caixa Postal 3037 37200-000 - Lavras/MG Fone: +55 (35) 3829-5122

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Lista de discussão em inglês sobre R
by . . 22 Ago '11

22 Ago '11

Bom dia pessoal, Não faz muito que comecei a usar R e frequentar esta lista de discussão, que tem me ajudado a resolver várias dúvidas. Costumo acompanhar pelo nabble.com. As vantagens de um forum em pt_br são claras mas um inconveniente que vejo é que o número de usuários atingido é menor que em um forum internacional. Sobre Linux, um forum que gosto bastante é o linuxquestions.org e da mesma forma, sobre C/C++, gosto do cplusplus.com. Então, gostaria de perguntar quais os forums em inglês sobre R mais utilizados?

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Coeficiente de correlação em glm é correto?
by Alexandre Santos 22 Ago '11

22 Ago '11

Boa noite pessoal, Venho colocar uma questão para os colegas estatísticos, até onde sei os modelos ajustados com GLM não são representados com o R^2. Porém, normalmente em revistas de entomologia (minha área) contam com editores da velha escola estatística que ficam batendo o pé para se colocar o R2 em todos os modelos ajustados, onde coloco a questão esta correto?Bom, tentei realizar o cálculo do R^2 usando aquelas abordagens que inúmeras vezes apareceram nas listasdo grupo do R sobre R^2 para modelos não lineares e fiz o seguinte cálculo: ##Ajustando o modelo com distribuição de erros binomial > m.model4<-glm((par/100)~densidade+I(densidade^2)+I(densidade^3), data=dados2,family="quasibinomial") > SQEm1<-summary(m.model4)$deviance^2*summary(m.model4)$df.residual#Soma de quadrados do erro > SQEm1 [1] 2387.366 > SQTm1<-var(par)*(length(par)-1)#Soma de quadrados total corrigida > R2<-1-SQEm1/SQTm1 > R2 [1] 0.8679119 Diante do problema apresentado isso esta correto? Obrigado, Alexandre dos Santos Engenheiro Florestal, MSc. Universidade Federal de Lavras Departamento de Entomologia Laboratório de Entomologia Florestal Caixa Postal 3037 37200-000 - Lavras/MG Fone: +55 (35) 3829-5122

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comando para salvar o Editor do R
by Luis Iván Ortiz Valencia 22 Ago '11

22 Ago '11

Bom dia Existe algum comando no R para salvar o Editor do R a partir do console? atte IVAN

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d, p, q , r - Quais as relações matemáticas entre estas funções
by . . 22 Ago '11

22 Ago '11

Olá a todos da lista, Gostaria de uma referência para estudar como são obtidas as funções d, p, q, r. A ideia é implementar as funções p, q, r à partir de uma função p particular. Obrigado

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geeglm não reconhece os clusters...
by Paula Mendes Luz 22 Ago '11

22 Ago '11

oi pessoal alguém já usou a funcao geeglm do geepack? estou tentando usar e apesar de nao receber um erro, algo está errado pois os clusters nao sao reconhecidos: (o banco temp tem diversos clusters na var patient que tem tamanho 1-9) > geeglm(se ~ 1+offset(log(dfu/365.25)), data = temp, family = poisson(), id = patient, corstr = "independence") Call: geeglm(formula = se ~ 1 + offset(log(dfu/365.25)), family = poisson(), data = temp, id = patient, corstr = "independence") Coefficients: (Intercept) -1.671535 Degrees of Freedom: 100 Total (i.e. Null); 99 Residual Scale Link: identity Estimated Scale Parameters: [1] 4.447461 Correlation: Structure = independence Number of clusters: 1 Maximum cluster size: 100 Warning message: In diff(as.numeric(id)) : NAs introduced by coercion a maneira de especificar o modelo é igual ao glm e usando o glm o modelo estima corretamente: > fit2 <- glm(se ~ 1+offset(log(dfu/365.25)), data = bpal, family = poisson()) > summary(fit2) Call: glm(formula = se ~ 1 + offset(log(dfu/365.25)), family = poisson(), data = bpal) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.689 -0.688 -0.688 -0.688 13.198 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -1.44036 0.01003 -143.6 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 (Dispersion parameter for poisson family taken to be 1) Null deviance: 61241 on 45028 degrees of freedom Residual deviance: 61241 on 45028 degrees of freedom AIC: 70587 Number of Fisher Scoring iterations: 7 entretanto, eu preciso corrigir pelas medidas repetidas nos pacientes... logo, preciso usar geeglm... se alguém tiver uma dica ou souber de alguma outra forma de rodar um GEE, favor orientar. obrigada, paula.

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Pedindo ajuda para simulação em R
by Mauro Sznelwar 22 Ago '11

22 Ago '11

1) Este algoritmo da distribuição geométrica(p) Conhecendo a cdf: F(x)=1-(1-p)^x+1 F(x-1)=1-(1-p)^x Usando o método da transformada inversa F(x-1)<R<=F(x) 1-(1-p)^x<R<=1-(1-p)^x+1 (1-p)^x+1<R-1<=1-(1-p)^x ln(1-R)/ln(1-p)-1<=X<ln(1-R)/ln(1-p) X=[(ln(1-R)/ln(1-p))-1] 2)Gerar a distribuição de Poisson através do processo de Poisson que pode ser simulado gerando variáveis aleatórias exponenciais até sua soma exceder 1. Lembrar o método da inversa para distribuição exponencial X1= -1/A(ln(Ri)) Então A1+....+Ax<=1<A1+A2+....+Ax+Ax+1 torna-se -somatória de i=1 até x(1/A(ln(Ri)<=1< -somatória(i=1 até x+1(1/lambda(ln(Ri)) somatória de i=1 até x((ln(Ri)>=lambda>somatória(i=1 até x+1(ln(Ri)) ln(produtória(i=1 até x(Ri)>= -lambda>ln(produtória(i=1 até x(Ri) (produtória(i=1 até x(Ri)>=e^ -lambda>(produtória(i=1 até x(Ri) Isto leva ao algoritmo da rejeição Usando (produtória(i=1 até x(Ri)>=e^ -lambda>(produtória(i=1 até x(Ri) Passo 1: N=0 ; P=1 Passo 2: Gere número aleatório Rn-1 e substitua P por P*Rn-1 Passo 3: Se P<e^-lambda, então aceita N=n, senão rejeita o n, soma n por um e retorne ao passo 2. 3) Gerar a distribuição de Pareto que é definida por f(x|alfa)=alfa*x^-alfa-1 sobre (1,infinito). Mostre que pode ser gerada como potencia -1/alfa de uma variável uniforme. Eu tentei fazer a inversa mas não sei se é isto: a funçao de distribuição deve ser F(x)=1-x^-alfa e ao fazer a tranformada inversa: log(1-x)=log(u)/-alfa 4)Gerar a distribuição Beta onde U e V são i.i.d e a distribuição é (U^1/alfa)/((U^1/alfa)+V^(1/Beta)), condicional em U^1/alfa+V^1/B<=1.Tem que ser gerado com a potencia -1/alfa de uma uniforme. Desde já agradeço [edit] -------------------------------------------------------------------------------- _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.

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