Junho 2012 - R-br - DINF UFPR

Pre-tratamento de dados
by T Branquinho 24 Jun '12

24 Jun '12

Boa tarde, Estou montando um padrão de pre-tratamento de dados, a princípio montei para uma matrix de 39 linhas e 31 colunas, porém gostaria de fazer de uma forma que funcione para qualquer tamanho de matrix. Segue o que fiz (Em negrito estão as informações que necessito calcular) M1<-matrix(min(B1[,1]),39,1);M2<-matrix(min(B1[,2]),39,1);M3<-matrix(min(B1[,3]),39,1);M4<-matrix(min(B1[,4]),39,1);M5<-matrix(min(B1[,5]),39,1);M6<-matrix(min(B1[,6]),39,1);M7<-matrix(min(B1[,7]),39,1);M8<-matrix(min(B1[,8]),39,1);M9<-matrix(min(B1[,9]),39,1);M10<-matrix(min(B1[,10]),39,1);M11<-matrix(min(B1[,11]),39,1);M12<-matrix(min(B1[,12]),39,1);M13<-matrix(min(B1[,13]),39,1);M14<-matrix(min(B1[,14]),39,1);M15<-matrix(min(B1[,15]),39,1);M16<-matrix(min(B1[,16]),39,1);M17<-matrix(min(B1[,17]),39,1);M18<-matrix(min(B1[,18]),39,1);M19<-matrix(min(B1[,19]),39,1);M20<-matrix(min(B1[,20]),39,1);M21<-matrix(min(B1[,21]),39,1);M22<-matrix(min(B1[,22]),39,1);M23<-matrix(min(B1[,23]),39,1);M24<-matrix(min(B1[,24]),39,1);M25<-matrix(min(B1[,25]),39,1);M26<-matrix(min(B1[,26]),39,1);M27<-matrix(min(B1[,27]),39,1);M28<-matrix(min(B1[,28]),39,1);M29<-matrix(min(B1[,29]),39,1);M30<-matrix(min(B1[,30]),39,1);M31<-matrix(min(B1[,31]),39,1);Mmin<-cbind(M1,M2,M3,M4,M5,M6,M7,M8,M9,M10,M11,M12,M13,M14,M15,M16,M17,M18,M19,M20,M21,M22,M23,M24,M25,M26,M27,M28,M29,M30,M31);M1<-matrix(max(B1[,1]),39,1);M2<-matrix(max(B1[,2]),39,1);M3<-matrix(max(B1[,3]),39,1);M4<-matrix(max(B1[,4]),39,1);M5<-matrix(max(B1[,5]),39,1);M6<-matrix(max(B1[,6]),39,1);M7<-matrix(max(B1[,7]),39,1);M8<-matrix(max(B1[,8]),39,1);M9<-matrix(max(B1[,9]),39,1);M10<-matrix(max(B1[,10]),39,1);M11<-matrix(max(B1[,11]),39,1);M12<-matrix(max(B1[,12]),39,1);M13<-matrix(max(B1[,13]),39,1);M14<-matrix(max(B1[,14]),39,1);M15<-matrix(max(B1[,15]),39,1);M16<-matrix(max(B1[,16]),39,1);M17<-matrix(max(B1[,17]),39,1);M18<-matrix(max(B1[,18]),39,1);M19<-matrix(max(B1[,19]),39,1);M20<-matrix(max(B1[,20]),39,1);M21<-matrix(max(B1[,21]),39,1);M22<-matrix(max(B1[,22]),39,1);M23<-matrix(max(B1[,23]),39,1);M24<-matrix(max(B1[,24]),39,1);M25<-matrix(max(B1[,25]),39,1);M26<-matrix(max(B1[,26]),39,1);M27<-matrix(max(B1[,27]),39,1);M28<-matrix(max(B1[,28]),39,1);M29<-matrix(max(B1[,29]),39,1);M30<-matrix(max(B1[,30]),39,1);M31<-matrix(max(B1[,31]),39,1);Mmax<-cbind(M1,M2,M3,M4,M5,M6,M7,M8,M9,M10,M11,M12,M13,M14,M15,M16,M17,M18,M19,M20,M21,M22,M23,M24,M25,M26,M27,M28,M29,M30,M31);M1<-matrix(mean(B1[,1]),39,1);M2<-matrix(mean(B1[,2]),39,1);M3<-matrix(mean(B1[,3]),39,1);M4<-matrix(mean(B1[,4]),39,1);M5<-matrix(mean(B1[,5]),39,1);M6<-matrix(mean(B1[,6]),39,1);M7<-matrix(mean(B1[,7]),39,1);M8<-matrix(mean(B1[,8]),39,1);M9<-matrix(mean(B1[,9]),39,1);M10<-matrix(mean(B1[,10]),39,1);M11<-matrix(mean(B1[,11]),39,1);M12<-matrix(mean(B1[,12]),39,1);M13<-matrix(mean(B1[,13]),39,1);M14<-matrix(mean(B1[,14]),39,1);M15<-matrix(mean(B1[,15]),39,1);M16<-matrix(mean(B1[,16]),39,1);M17<-matrix(mean(B1[,17]),39,1);M18<-matrix(mean(B1[,18]),39,1);M19<-matrix(mean(B1[,19]),39,1);M20<-matrix(mean(B1[,20]),39,1);M21<-matrix(mean(B1[,21]),39,1);M22<-matrix(mean(B1[,22]),39,1);M23<-matrix(mean(B1[,23]),39,1);M24<-matrix(mean(B1[,24]),39,1);M25<-matrix(mean(B1[,25]),39,1);M26<-matrix(mean(B1[,26]),39,1);M27<-matrix(mean(B1[,27]),39,1);M28<-matrix(mean(B1[,28]),39,1);M29<-matrix(mean(B1[,29]),39,1);M30<-matrix(mean(B1[,30]),39,1);M31<-matrix(mean(B1[,31]),39,1);Mmean<-cbind(M1,M2,M3,M4,M5,M6,M7,M8,M9,M10,M11,M12,M13,M14,M15,M16,M17,M18,M19,M20,M21,M22,M23,M24,M25,M26,M27,M28,M29,M30,M31); M1<-matrix(var(B1[,1]),39,1);M2<-matrix(var(B1[,2]),39,1);M3<-matrix(var(B1[,3]),39,1);M4<-matrix(var(B1[,4]),39,1);M5<-matrix(var(B1[,5]),39,1);M6<-matrix(var(B1[,6]),39,1);M7<-matrix(var(B1[,7]),39,1);M8<-matrix(var(B1[,8]),39,1);M9<-matrix(var(B1[,9]),39,1);M10<-matrix(var(B1[,10]),39,1);M11<-matrix(var(B1[,11]),39,1);M12<-matrix(var(B1[,12]),39,1);M13<-matrix(var(B1[,13]),39,1);M14<-matrix(var(B1[,14]),39,1);M15<-matrix(var(B1[,15]),39,1);M16<-matrix(var(B1[,16]),39,1);M17<-matrix(var(B1[,17]),39,1);M18<-matrix(var(B1[,18]),39,1);M19<-matrix(var(B1[,19]),39,1);M20<-matrix(var(B1[,20]),39,1);M21<-matrix(var(B1[,21]),39,1);M22<-matrix(var(B1[,22]),39,1);M23<-matrix(var(B1[,23]),39,1);M24<-matrix(var(B1[,24]),39,1);M25<-matrix(var(B1[,25]),39,1);M26<-matrix(var(B1[,26]),39,1);M27<-matrix(var(B1[,27]),39,1);M28<-matrix(var(B1[,28]),39,1);M29<-matrix(var(B1[,29]),39,1);M30<-matrix(var(B1[,30]),39,1);M31<-matrix(var(B1[,31]),39,1);Mvar<-cbind(M1,M2,M3,M4,M5,M6,M7,M8,M9,M10,M11,M12,M13,M14,M15,M16,M17,M18,M19,M20,M21,M22,M23,M24,M25,M26,M27,M28,M29,M30,M31) N1<-(B1-Mmin)/(Mmax-Mmin);N2<-(B1-Mmean)/(Mmax-Mmean);N3<-(B1-Mmean)/(Mmax-Mmin);N4<-(B1-Mmean)/Mvar;N5<-sqrt(B1);N6<-log(B1);N7<-log(B1,10);N8<-1/sqrt(B1);N9<-1/B1;N10<-log((B1-Mmin)/(Mmax-B1)); Agradeço antecipadamente qualquer tipo de auxílio. Tales

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TukeyC: Convencional Tukey Test (Perform the conventional Tukey test from aov and aov.list objects)
by Jose Claudio Faria 24 Jun '12

24 Jun '12

Olá, Gostaria de anunciar que encontra-se disponível nos repositórios CRAN um novo pacote sobre um velho tema - TukeyC: http://cran.r-project.org/web/packages/TukeyC/ dos autores: Jose Claudio Faria, Enio Jelihovschi e Ivan Bezerra Allaman. O pacote facilita bastante a aplicação do teste de Tukey para os delineamentos simples (DIC, DBC, DQL) e esquemas experimentais simples e usuais (Fatorias com no máximo 3 fatores, parcela sub-dividida e sub-sub-dividida). Para os que já conhecem o pacote ScottKnott, o TukeyC tem a mesma estrutura básica, porém aplica o teste de Tukey. A lista que armazena o resultado do teste contém vários componentes (slots) que podem ser muito bastante úteis no ensino, uso cotidiano do teste e pós-processamento. Um dos componentes armazena uma matriz (Diff_Prob) que mostra as diferença observadas entre as médias dos tratamentos e a probabilidade mínima a partir da qual a hipótese Ho poderia se rejeitada. Outro armazena o agrupamento convencional das médias dos tratamentos seguida de letras. Pode-se plotar o resultado do teste. Nesse caso serão mostrados: as médias, o máximo e mínimo de cada tratamento (na forma de barra vertical) e o agrupamento convencional dos tratamentos, ou seja, as letras que identificam os grupos de médias. Quando aplicável, realiza o teste para experimentos desbalanceados. O novo pacote passou por um longo período de desenvolvimento e testes. Vem sendo bastante usado pelos autores no ensino e em análises de dados. Com o passar do tempo e a partir das demandas, pretende-se expandir o teste para delineamentos e esquemas experimentias mais complexos . Vale a pena conferir! (sugestões são sempre bem vindas) Ab, -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com Telefones: 55(73)3680.5545 - UESC 55(73)9100.7351 - TIM 55(73)8817.6159 - OI ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\

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Re: [R-br] Partição de soma de quadrados, experimento fatorial
by Listeiro 037 24 Jun '12

24 Jun '12

Olá. Não costumo aparecer aqui. Você quer dividir um número como soma de quadrados, isto é: n = n_1²+n_2²+n_3²+... Fiquei com esta impressão. É isto mesmo? Em Sat, 23 Jun 2012 16:47:47 -0300 Lucas Barbosa <lucasbcr(a)gmail.com> escreveu: > Boa tarde pessoal, > Estou com esses dados de um experimento com dois fatores. Quero > particionar a interação "fator.a X fator.b" em "fator.a.linear X > fator.b" e "fator.a.quadratica X fator.b" usando o argumento *split > *da *aov().* Como posso fazer isso? -- "There are three kinds of lies: lies, damn lies, and statistics." Benjamin Disraeli

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Variaveis Dummy.
by Julia Maria 24 Jun '12

24 Jun '12

Pessoal, preciso montar um modelo utilizando variaveis Dummy e gostaria que se possível alguém me desse uma idéia, ou mesmo me indicasse um exemplo para verificar. O problema é o seguinte, tenho preço de aluguel em algumas cidades do Brasil. Rodei no R uma regressão linear simples, do seguinte modo: variavel resposta: y=preço variaveis explicativas:x1=renda e x2=despesas obtive pelo R toda informação necessária através de um lm(y~x1+x2) Agora preciso incorporar variaveis dummy do meu modelo do seguinte modo. Pra cada cidade, associo 0 se ela pertence a determinada região e 1 se não pertence. Exemplo: Curitiba: 1 para a regiao sul e 0 para as demais. Desse modo defini mais 5 variaveis, r1, r2, r3, r4, r5 cada uma correspondendo a uma região do pais (Norte, Sul, Centro- Oeste, Sudeste e Nordeste). De posse disso, refiz o modelo da seguinte forma: lm(y~x1+x2+r1+r2+r3+r4). Mas algo me diz que está errado e deveria ser algo do tipo: lm(y~x1*r1+x1*r2+...+x2*r4) Alguem poderia me dar uma ajuda. Sou aluna de graduação, um pouco curiosa e querendo me apaizonar pelo R.

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Problema com odfWeaver
by Diogo Braga Mendes 24 Jun '12

24 Jun '12

Boa noite grupo, Comecei a usar o odfWeaver para gerar relatórios neste formato entretanto o arquivo gerado repete várias vezes o mesmo resultado. Criei um arquivo *.odt e colei este código: *<<cemNumeros, print=F, echo=T>>=* *cemNumeros<-round(rnorm(10,74,2.34))* *summary(cemNumeros)* *@* Quando uso a função, gero o arquivo porém o código acima é replicado mutas vezes e com o resultado tb, o mesmo quando uso gráficos fico com dez ou mais gráficos replicados. Tentei mudar do LibreOffice 3.5 para o BrOffice 3.3 mas não adiantou, talvez só o OpenOffice mesmo? segue minhas informações: > sessionInfo()R version 2.13.1 (2011-07-08) Platform: x86_64-pc-mingw32/x64 (64-bit) locale: [1] LC_COLLATE=Portuguese_Brazil.1252 [2] LC_CTYPE=Portuguese_Brazil.1252 [3] LC_MONETARY=Portuguese_Brazil.1252 [4] LC_NUMERIC=C [5] LC_TIME=Portuguese_Brazil.1252 attached base packages: [1] stats graphics grDevices utils datasets methods [7] base other attached packages: [1] odfWeave_0.7.17 XML_3.4-2.2 lattice_0.19-30 loaded via a namespace (and not attached): [1] grid_2.13.1 tools_2.13.1 -- ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Diogo Braga Mendes Bacharel em Estatística, CONRE 9558 Fone: (91) 8239-7799 ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ “O âmago da ciência, que sempre se apresenta como a mais importante no que refere a resultados práticos, é a pesquisa altamente teórica e abstrata, nascida da infatigável curiosidade, flexibilidade e força da razão humana” Andrei Sakharov In Análise Harmônica de Processos Estocásticos

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Re: [R-br] Partição de soma de quadrados, experimento fatorial
by Listeiro 037 23 Jun '12

23 Jun '12

Olá. Não costumo aparecer aqui. Você quer dividir um número como soma de quadrados, isto é: n = n_1²+n_2²+n_3²+... Fiquei com esta impressão. É isto mesmo? Em Sat, 23 Jun 2012 16:47:47 -0300 Lucas Barbosa <lucasbcr(a)gmail.com> escreveu: > Boa tarde pessoal, > Estou com esses dados de um experimento com dois fatores. Quero > particionar a interação "fator.a X fator.b" em "fator.a.linear X > fator.b" e "fator.a.quadratica X fator.b" usando o argumento *split > *da *aov().* Como posso fazer isso? -- "There are three kinds of lies: lies, damn lies, and statistics." Benjamin Disraeli

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Partição de soma de quadrados, experimento fatorial
by Lucas Barbosa 23 Jun '12

23 Jun '12

Boa tarde pessoal, Estou com esses dados de um experimento com dois fatores. Quero particionar a interação "fator.a X fator.b" em "fator.a.linear X fator.b" e "fator.a.quadratica X fator.b" usando o argumento *split *da *aov().* Como posso fazer isso? dados = c(1.8, 2.1, 2, 2.1, 4.6, 5, 7.5, 7.9, 2.2, 2.4, 4.2, 4, 5.4, 5.6, 9.8, 9.2, 2.8, 3.2, 4.4, 4.8, 8.7, 8.4, 13.2, 13, 3.2, 3.6, 3.3, 3.5, 5.7, 5.8, 10.9, 11.1) dados = data.frame(resposta = dados, fator.a = factor( rep(seq(210, 225, 5), each=2, times=4) , ordered=T), fator.b = as.factor(rep(LETTERS[1:4], each=4))) a = aov(resposta ~ fator.a*fator.b, data=dados) summary(a) Valeu, gente! Lucas Cusinato

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Holt-Winters e ARIMA
by kaue veras 22 Jun '12

22 Jun '12

Bom dia grupo, Estou realizando meu projeto final e preciso fazer minha previsão da serie através dos modelos de Holt-Winters e ARIMA pelo R, poderiam me auxiliar no meu trabalho? Desde já agradeço. Att, Kauê P. Veras da Cunha Estatística / 8º Período - UERJ MSN: kaueveras(a)hotmail.com E-mail: kaueveras(a)gmail.com Cel: 8254-9601

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Problemas com o R
by Ana Lúcia Souza Silva Mateus 22 Jun '12

22 Jun '12

Prezados, Estou com o seguinte problema .... Rodei um script para 10 e 15 simulações, e o meu programa rodou. Quando acrescento o numero de simulações a partir deste número, o R fecha ... O que devo fazer? Grata

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Treinamento - Redes Neurais
by Edmar Caldas 22 Jun '12

22 Jun '12

Bom Dia! Pessoal sou usuário do spss e não tenho muita facilidade no R. Preciso fazer um trabalho sobre TREINAMENTO INTERATIVO REDES NEURAIS e o spss não faz isso. Andei pesquisando e vi que o R pode fazer isso. Gostaria de uma ajuda. Preciso instalar com pacote? Se vocês tiverem um código “exemplo” me manem por favor. Obrigado. Edmar

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