Setembro 2011 - R-br

inserir imagem em um gráfico
by Cézar Freitas 20 Set '11

20 Set '11

Olá. Antes de já ir perguntando sem ter pesquisado, é possível buscar nas mensagens anteriores dessa lista sobre minha dúvida? A mesma herdou os tópicos da antiga lista? Não achei no Google, provavelmente porque estou usando as palavars chave erradas. Tento introduzir um logotipo (em jpg ou png, por exemplo) no canto de um gráfico (plot usual) para depois exportá-lo para pdf. Sei que já fiz isso em xls, mas não lembro de já ter feito num plot ativo para posterior exportação. Obrigado, Cézar Freitas

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Surra no read.big.Matrix
by Vinicius Brito Rocha 20 Set '11

20 Set '11

Srs. estou tomando uma verdadeira surra com o Big Matrix. Estou gerando um arquivo em txt, com duas colunas, para depois tentar importa-lo com a respectiva função. Meu arquivo vem com 15 colunas vazias. E para piorar sempre tenho uma mensagme de erro quando deixo a opção header = T Se alguém tiver algum exmplo reproduzível que possa me enviar eu agradeço. Sege meu código: teste=data.frame(sample(c("A","B"),replace=T,size=10^6),rnorm(10^6)) colnames(teste)=c("Classe","Valor") write.table(teste,"C:\\teste.txt",sep="|",row.names=F) leiturabig01=read.big.matrix(filename="C:\\teste.txt" , sep = '|', header = F,col.names=c("Classe","Valor"), ignore.row.names=F, type = c("factor","double"), skip = 1, separated = F, backingfile = "leiturabig01", backingpath = "C:\\", shared=T) Abs. -- Vinicius Brito Rocha. Estatístico e Atuário, Mestre em Pesquisa Operacional www.aplicademic.blogspot.com http://twitter.com/viniciusbritor "Não se preocupe muito com as suas dificuldades em Matemática, posso assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert Einstein.

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IC para glm
by Fernando Colugnati 20 Set '11

20 Set '11

Olá, acho que é uma pergunta bem simple... Estou utilizando o pacote glm, e queria saber uma maneira fácil de se obter os IC´s para os parâmetros, dados que o summary passa o erro padrão....fiz na mão, calculando uma aproximação pra Normal, mas queria conhecer um método mais elegante. Em tempo, estou utilizando um modelo quasipoisson, e já queria as estimativas exponenciadas, para obter as taxas. Segue o exemplo do que estou usando. OBS: A classe svyglm deriva da glm glm2.coautL <- svyglm(coaut_lattes ~ biota + tematico, family = quasipoisson, design = design.ps ) summary(glm2.coautL) Obrigado -- Fernando A.B. Colugnati Pesquisador Associado Instituto de Pesquisas em Tecnologia e Inovação - IPTI Tel. 55 11 8704-9812 www.ipti.org.br fernando(a)ipti.org.br

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Kruskal-wallis - comparação entre tratamentos
by Marcelo Claro de Souza 20 Set '11

20 Set '11

Bom dia a todos. Essa é primeira vez que utilizo uma análise não paramétrica, logo estou meio perdido. Eu rodei um teste de kruskal-wallis utilizando o conjunto de dados em anexo, e observei que na estação úmida existem variações significativas. Entretanto, eu gostaria de saber como devo proceder para comparar meus três tratamentos (D, SD, EG) dois a dois, ou simultaneamente. comandos utilizados: kruskal.test(wet~FG, data=teste) kruskal.test(dry~FG, data=teste) Muito obrigado. Marcelo Claro de Souza Biologist, PhD student in Plant Biology Institute of Bioscience - UNESP, Brazil

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Dúvida sobre conversão UTM SAD 69 para LatLon
by Marcelo Costa 20 Set '11

20 Set '11

Pessoal, acredito que esta pergunta é antiga, mas procurando sobre o tema nas discussões, não encontrei uma solução. Eu tenho um banco de coordenadas em formato UTM SAD 69 e gostaria de converter para LatLon para utilizar os dados no pacote RGoogleMaps. Utilizei os seguintes comandos: SP <- SpatialPoints(cbind(dados$cx, dados$cy), proj4string=CRS("+proj=utm +zone=23")) latlon <- spTransform(SP, CRS("+proj=longlat")) coord <- coordinates(latlon) as longitudes estão ok mas as latitudes estão no oceano atlântico. Alguém tem alguma sugestão? -- Marcelo Azevedo Costa Professor Adjunto Departamento de Estatística/UFMG +55 31 3409 59 37 (office) +55 31 3409 59 24 (fax)

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Re: [R-br] Kruskal-wallis - comparação entre tratamentos
by Ivan Bezerra Allaman 20 Set '11

20 Set '11

Uma vez que sua hipótese de nulidade foi rejeitada considerando um modelo sem suposição de distribuição, você não deve utilizar testes de comparação múltipla que utilizam em suas DMS's o quadrado médio do erro, variância esta que tem distribuição qui-quadrada e que é proveniente de um erro supostamente normal com média zero e variância sigma^2. (S,f,P) Allaman \begin{signature} <<>>= Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman Universidade Estadual de Santa Cruz Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas Ilhéus/BA - Brasil Fone: +55 73 3680-5076 E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com @ \end{signature}

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Exemplos de Redes Bayseanas
by Mauro Sznelwar 20 Set '11

20 Set '11

Alguém sabe dizer se no R tem alguma bibliotéca com exemplo já implementado de Redes Bayeseanas? Existe também para o Winbugs?

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função glm
by Fernando Antonio de souza 17 Set '11

17 Set '11

caros amigos, Estou analisado alguns dados contínuos contendo variáveis explanatórias pertencentes as classes numéricas.O modelo é o seguinte Y~X+estudo+X:estudo onde "estudo" representa o effeito blocada de classe= fator numerado de 1 a 20 representando o efeito de diferentes trabalhos (é uma meta análise) sobre a resposta medida. Estou utilizando a função "glm" para verificar o que acontece se eu considerar a variável "estudo" como de efeito fixo ao invés de aleatória porém ao executar o comando a função retorna como valor para intercepto o coeficiente estimado para o primeiro nível do fator "estudo" .Necessito porém do valor do intercepto e inclinação total bem como a inclinação dentro de cada estudo. Alguém sabe como fazer isto? Grato

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read.big.matrix
by Vinicius Brito Rocha 16 Set '11

16 Set '11

Gente, fui tentear usar o bigmemory (pacote read.big.matrix) recebi esse erro: Erro em big.matrix(nrow = numRows, ncol = createCols, type = type, dimnames = list(rowNames, : Error: memory could not be allocated for instance of type big.matrix Além disso: Mensagens de aviso perdidas: In read.big.matrix("C:\\Documents and Settings\\OI066941\\Des Minha máquina é um core 2 duo, com XP e 4gb (sei que só deve estar usando 3g) o arquivo era um txt com 215mb alguém pode me ajudar? Att. -- Vinicius Brito Rocha. Estatístico e Atuário, Mestre em Pesquisa Operacional www.aplicademic.blogspot.com http://twitter.com/viniciusbritor "Não se preocupe muito com as suas dificuldades em Matemática, posso assegurar-lhe que as minhas são ainda maiores." - Albert Einstein.

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Seleção Níveis Regressão linear
by Eder David Borges da Silva 16 Set '11

16 Set '11

Boa noite pessoal, Gostaria de discutir com vocês um experimento. Estamos planejando um experimento de medição de gases do solo via câmaras, em síntese colocar uma câmara sob o solo e a cada intervalo de tempo medi-se a concentração de gases (CO2, N2O, CH4) retirando uma amostra e fazendo cromatografia dela. nosso experimento visa otimizar os tempos para coleta destas amostra hoje se faz 0, 15, 30, 45 min. Vamos fazer um experimento com 13 tempos de 0 a 120 min. Nosso interesse neste experimento é determinar a inclinação da reta que da a taxa de emissão (ppm / min) Minha sugestão de analise: 1) Ajustar um modelo com os 13 tempos. sendo esta estimativa de inclinação a mais próxima da realidade. (M0) 2) ajustar modelos com tempos distintos por exemplo 0, 5, 10 , 20 (Mi) e comparar esta estimativas com o (M0) repetir o passo 2 varias vezes 3) computar os modelos que são "iguais" a M0, de todos os "iguais" o melhor é aquele que demore menos tempo. Em resumo se avaliar nos tempos 0,5,10,20 e igual a avaliar em 13 tempos de 0 a 120??? OBS: o tempo 0 sempre terá de ser medido Um Codigo possivel seria isso: require(MCMCpack) require(plyr) require(latticeExtra) dados <- expand.grid(local=c('Agri','Pastagem'),epoca=factor(c(-1,1,5,10,20)),camara=c('C1','C2','C3'),tempo=c(seq(0,45,by=5),60,90,120),bloco=factor(1:4)) dim(dados) dados$resp <- rnorm(nrow(dados),10,10) head(dados) m0 <- MCMCregress(resp~tempo,data=dados) summary(m0) plot(m0) ###Distribuiçao pretendida #### Simulação simu <- list(A=c(0,5,10,60), B=c(0,5,15,45), C=c(0,10,20,45), D=c(0,10,45,60))### colocar mais resS <- data.frame(V1='m0',V2=m0[,2]) for(i in 1:length(simu)){ m0 <- MCMCregress(resp~tempo,data=subset(dados,dados$tempo %in% simu[[i]]),burnin=1000,mcmc=5000) m0 <- as.matrix(m0) resS <- rbind(resS,data.frame(V1=names(simu)[i],V2=m0[,2])) } class(resS) ### Aproximaçao para Slope marginal.plot(resS$V2, data=resS,groups = resS$V1,auto.key=TRUE) ### Diferenças mS <- aov(V2~V1,resS) summary(mS) par(mfrow=c(2,2)) plot(mS) Creio que esta ANOVA no final não seja a coisa mais interessante de ser feita, diante disso gostaria de sugestões para o problema. Acho que problemas de heterogenidade de variancias vão surgir.... OBS1: As outras covariaveis dos dados estão sendo discutidas se serão feitas, por enquanto desconsiderar elas Atenciosamente

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