Março 2014 - R-br

Re: [R-br] Digest R-br, volume 39, assunto 17
by Gilenio Borges Fernandes 17 Mar '14

17 Mar '14

Pequeno detalhe na cálculo do coeficiente de variacao! 100*sqrt(qms)/m Gilenio Fernandes Em 17 de março de 2014 12:00, <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: > Enviar submissões para a lista de discussão R-br para > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou > corpo da mensagem para > r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo > endereço > r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será > mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." > > > Tópicos de Hoje: > > 1. Coeficiente de determinação (cv): experimentos com mais de > uma estimativa do erro (Jose Claudio Faria) > 2. Re: Coeficiente de determinação (cv): experimentos com mais > de uma estimativa do erro (walmes .) > 3. Re: Coeficiente de determinação (cv): experimentos com mais > de uma estimativa do erro (Jose Claudio Faria) > > > ---------------------------------------------------------------------- > > Message: 1 > Date: Mon, 17 Mar 2014 07:41:15 -0300 > From: Jose Claudio Faria <joseclaudio.faria(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: [R-br] Coeficiente de determinação (cv): experimentos com > mais de uma estimativa do erro > Message-ID: > < > CAN+Emd8zJtNHF1CKM_6oQcmVV2UX1Mmn0iEuXdQjzgZSCcOF9w(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1 > > Pessoal, > > Alguém teria um bom algoritmo em R para determinar a estimativa do > coeficiente de variação (cv - medida estatística básica e clássica > sobre a precisão) dos experimentos com mais de uma estimativa do erro > (por exemplo: parcelas subdivididas, subsubdividads, etc). > > Tenho um feito apenas para experimentos com apenas uma estimativa do erro: > > #=============================================================================== > # Name : cv > # Author : José Cláudio Faria/UESC/DCET > # Date : 26/7/2006 15:25:07 > # Version : v3 > # Aim : Calculate coefficient variation from aov objects > > #=============================================================================== > > # Arguments: > # av aov object > > cv <- function(av) > { > if(is.null(av)) > stop('Please, check the parameter!') > qmee <- with(av, sum(residuals^2) / df.residual) > cv <- 100 * sqrt(qmee) / mean(av$fitted.values) > return(round(cv, 2)) > } > > # Exemplo de uso: > > av <- aov(Sepal.Length ~ Species, data=iris) > > > cv(av) > [1] 8.81 > > Ab, > ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ > Jose Claudio Faria > Estatistica > UESC/DCET/Brasil > joseclaudio.faria at gmail.com > Telefones: > 55(73)3680.5545 - UESC > 55(73)9966.9100 - VIVO > 55(73)9100.7351 - TIM > 55(73)8817.6159 - OI > ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ > > > ------------------------------ > > Message: 2 > Date: Mon, 17 Mar 2014 10:29:17 -0300 > From: "walmes ." <walmeszeviani(a)gmail.com> > To: "r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: Re: [R-br] Coeficiente de determinação (cv): experimentos com > mais de uma estimativa do erro > Message-ID: > <CAFU=Eka7XYyAJZbGpXc7dP2aP7NKzXS=uyPeqcgyRj-Hg= > i9KQ(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Prezado Faria, > > Embora eu seja contrário à interpretação ou uso, ou melhor, abuso do CV por > certas pessoas e revistas, eu antigamente calculava assim, só para que > tenha uma idéia. Sempre em cursos eu argumento contra o CV e meus códigos > raramente o fazem aparecer. Isso porque muitas pessoas acham que um CV alto > invalidam o experimento ou a análise. Argumento que não. Enfim, segue minha > contribuição. > > > ##----------------------------------------------------------------------------- > > da <- expand.grid(a=gl(4,1), b=gl(3,1), c=gl(5,1)) > da$y <- rnorm(da$a, mean=3) > > m0 <- aov(y~a+b*c+Error(a:b), da) > summary(m0) > > a0 <- summary(m0) > str(a0) > > qms <- sapply(a0, > function(i){ > i[[1]]["Residuals",3] > }) > m <- mean(da$y) > > 100*qms/m > > > ##----------------------------------------------------------------------------- > > À disposição. > Walmes. > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140317/0c3f06c6/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 3 > Date: Mon, 17 Mar 2014 11:39:37 -0300 > From: Jose Claudio Faria <joseclaudio.faria(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: Re: [R-br] Coeficiente de determinação (cv): experimentos com > mais de uma estimativa do erro > Message-ID: > <CAN+Emd-xv=_jDu0GQKY3x8_gPx8ngw4zfdstE_2T_cEi0= > imYw(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1 > > Walmes, > > Concordo com seus argumentos, mas considero o cv uma medida útil > (comparativamente) da qualidade de um experimento frente a grupos > similares. Uso no ensino de graduação em experimentação. > > Obrigado pelo código! > (Havia encontrado alguns mas não havia gostado do código de nenhum do que > vi). > > Ab, > ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ > Jose Claudio Faria > Estatistica > UESC/DCET/Brasil > joseclaudio.faria at gmail.com > Telefones: > 55(73)3680.5545 - UESC > 55(73)9966.9100 - VIVO > 55(73)9100.7351 - TIM > 55(73)8817.6159 - OI > ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ > > > 2014-03-17 10:29 GMT-03:00 walmes . <walmeszeviani(a)gmail.com>: > > Prezado Faria, > > > > Embora eu seja contrário à interpretação ou uso, ou melhor, abuso do CV > por > > certas pessoas e revistas, eu antigamente calculava assim, só para que > tenha > > uma idéia. Sempre em cursos eu argumento contra o CV e meus códigos > > raramente o fazem aparecer. Isso porque muitas pessoas acham que um CV > alto > > invalidam o experimento ou a análise. Argumento que não. Enfim, segue > minha > > contribuição. > > > > > ##----------------------------------------------------------------------------- > > > > da <- expand.grid(a=gl(4,1), b=gl(3,1), c=gl(5,1)) > > da$y <- rnorm(da$a, mean=3) > > > > m0 <- aov(y~a+b*c+Error(a:b), da) > > summary(m0) > > > > a0 <- summary(m0) > > str(a0) > > > > qms <- sapply(a0, > > function(i){ > > i[[1]]["Residuals",3] > > }) > > m <- mean(da$y) > > > > 100*qms/m > > > > > ##----------------------------------------------------------------------------- > > > > À disposição. > > Walmes. > > > > _______________________________________________ > > 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. > > > ------------------------------ > > Subject: Legenda do Digest > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > > ------------------------------ > > Fim da Digest R-br, volume 39, assunto 17 > ***************************************** > -- Gilenio Borges Fernandes Professor Associado IV Universidade Federal da Bahia Instituto de Matemática Departamento de Estatística Av. Adhemar de Barros, s/n - Ondina. 40.170-110 - Salvador - BA, Brasil Tel.: (071)3283-6280/6336 Fax: (071)3283-6276 URL: http://lattes.cnpq.br/6764860618464860

1 0

Significado de graus de liberdade
by Luiz Roberto Martins Pinto 17 Mar '14

17 Mar '14

*Pessoal,* *Perdoem-me apresentar uma pergunta que nada tem a ver com o R, mas não participo de outra lista com tantos entusiastas por análise de dados e estatística.* *Alguém tem referência (livro ou artigo) que trate do 'Significado dos graus de liberdade'?* *Estou especialmente interessado em entender os graus de liberdade em uma interação entre dois fatores A e B, isto é, para AB, por exemplo na ANOVA. * *Sei que os graus de liberdade para esta interação é igual a (a-1)*(b-1), em que 'a' é o número de níveis de A e 'b' é o número de níveis de B. Mas gostaria de encontrar os resultados entendendo o numero total de observações e o número de parâmetros que estou realmente calculando.* *Utilizando o argumento de Chong Ho Yu "df is a function of both the number of* *observations and the number of variables in one's model".* *Então estou desejoso de entender "both the number of* *observations and the number of variables" para a interação AB.* *Se não for do interesse do pessoal da lista, peço àqueles que puderem ajudar que me enviem enviem e-mail off-lista para luizroberto.uesc(a)gmail.com <luizroberto.uesc(a)gmail.com>.* *Agradeço,* *Luiz Roberto* Luiz Roberto Martins Pinto Prof. Pleno/DCET/UESC Laboratório de Estatística Computacional Universidade Estadual de Santa Cruz Ilhéus-Bahia luizroberto.uesc(a)gmail.com skype: lrmpinto http://lattes.cnpq.br/2732314327604831

3 4

Coeficiente de determinação (cv): experimentos com mais de uma estimativa do erro
by Jose Claudio Faria 17 Mar '14

17 Mar '14

Pessoal, Alguém teria um bom algoritmo em R para determinar a estimativa do coeficiente de variação (cv - medida estatística básica e clássica sobre a precisão) dos experimentos com mais de uma estimativa do erro (por exemplo: parcelas subdivididas, subsubdividads, etc). Tenho um feito apenas para experimentos com apenas uma estimativa do erro: #=============================================================================== # Name : cv # Author : José Cláudio Faria/UESC/DCET # Date : 26/7/2006 15:25:07 # Version : v3 # Aim : Calculate coefficient variation from aov objects #=============================================================================== # Arguments: # av aov object cv <- function(av) { if(is.null(av)) stop('Please, check the parameter!') qmee <- with(av, sum(residuals^2) / df.residual) cv <- 100 * sqrt(qmee) / mean(av$fitted.values) return(round(cv, 2)) } # Exemplo de uso: > av <- aov(Sepal.Length ~ Species, data=iris) > cv(av) [1] 8.81 Ab, ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com Telefones: 55(73)3680.5545 - UESC 55(73)9966.9100 - VIVO 55(73)9100.7351 - TIM 55(73)8817.6159 - OI ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\

2 2

IC Variancia
by Andre Oliveira 15 Mar '14

15 Mar '14

Pessoal qual função do R calcula IC para variancia? obrigado

1 0

Quebrar eixo/escala em gráfico de barras agrupadas no R
by Rodolfo Souza 14 Mar '14

14 Mar '14

Olá pessoal, Alguém sabe como quebrar o eixo/escala em gráfico de barras agrupadas no R? Eu preciso fazer um gráfico e tem um grupo bem maior que os demais, e nesse caso passa ter um problema de escala. Segue o CMR cp1=c(6.81, 3.78, 3.16, 0.66, 4.27, 0.75, 5.64, 2.02, 0.99, 31.00) cp2=c(4.57, 0, 0, 0, 3.81, 0, 6.6, 1.27, 0, 140) cp3=c(0.46, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 35.00) grups=c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) dbh=data.frame(grups,cp1,cp2,cp3) dbhm=t(as.matrix(dbh[,-1])) colnames(dbhm)=dbh$grups barplot(dbhm, beside=T, las=1) O último grupo tem valores bem maior que os demais, por isso que fica ruim ver as variações de cada componente nos outros grupos. Eu queria fazer semelhante a esse ( http://uspace.shef.ac.uk/servlet/JiveServlet/showImage/2-12478-3980/gap_plo…) mas não sei como quando utiliza a função "beside=T". Grato pela atenção. Rodolfo Marcondes Silva Souza

3 2

Manipulação de data frame
by Rodrigo Muniz 14 Mar '14

14 Mar '14

Caros membros da lista, Desculpe por não enviar nenhum exemplo ou lista de comando. Tenho um dataframe com 1500 colunas e 700 linhas, eu preciso fazer uma razão entre todas as colunas, ou seja, C1/C2, C1/C3, C1/C4....C1499/C1500. Fazer essa divisão de forma manual apenas por indexação dos vetores é simples, porém, isso daria muito trabalho e acredito que deve haver um jeito mais fácil de fazer isso. Porém não tenho a menor ideia de como começar a fazer-lo. Por isso peço a ajuda de vocês, se alguém conhece alguma forma, algum exemplo, ou mesmo algum material que eu possa consultar, para que eu tenha esse "input" inicial. Desde já agradeço. Att... -- *Rodrigo A. Muniz* Eng. Agrônomo. Ms Produção Vegetal (UENF) Doutorando em Engenharia de Sistemas Agrícolas (ESALQ/USP) Cel (19) 8300-4333 (Pessoal) Tel (19) 3375-1196 (Residêncial) Tel (19) 3447-8537 (Trabalho)

4 6

qcc- carta de controle.
by Edson Lira 13 Mar '14

13 Mar '14

Caros amigos, estou tentando fazer um gráfico xbarra no pacote qcc e estou tendo problemas. Tenho 3000 amostras de um tempo entre 20 e 180 minutos. Criei a variável amostra com a seguinte rotina: amostra<-rep(1:5, each = 5, times = 120) require(qcc) usei a rotina tem <- qcc.groups(tempo,amostra) Essa rotina está me dando problema, quando ploto o gráfico está me mostrando somente 5 grupos, quando deveria ter 600 grupos (amostras de tamanho 5). Tem um exemplo no pacote, mas não consegui ver aonde está o meu erro. ?qcc [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

3 3

Advanced RNA-Seq and ChIP-Seq Data Course (Campinas/Brazil/2014)
by Benilton Carvalho 13 Mar '14

13 Mar '14

Peço desculpas pelo off-topic e também a aqueles que possam receber esta mensagem duplicada. É com satisfação que anuncio a realização do "Advanced RNA-Seq and ChIP-Seq Data Course (Campinas/Brazil/2014)" na Faculdade de Ciências Médicas da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) no período de 7 a 10 de abril de 2014. O curso será ministrado em Inglês e contará com a participação de instrutores experientes, responsáveis pelo curso (homônimo) no Instituto Europeu de Bioinformática, Hixton UK (EMBL-EBI-UK). Benilton Carvalho , State University of Campinas - UNICAMP Gabriella Rustici , EMBL-EBI, UK Myrto Kostadima , EMBL-EBI, UK Nicolas Delhomme , EMBL, Heidelberg Remco Loos , EMBL-EBI, UK O conteúdo programado para o curso inclui: - Introdução ao ambiente R/Bioconductor - Controle de qualidade de dados de sequenciamento - Mapeamento - Modelos estatísticos para dados de sequenciamento - Estimação de expressão gênica e uso de exons - RNA-Seq - ChIP-Seq - Determinação e anotação de picos - Análise de motifs Os interessados deverao efetuar suas candidaturas no sítio eletrônico: http://tiny.cc/rnaseqcampinas As candidaturas serão analisadas e, no máximo, 32 participantes selecionados. Estes selecionados serão contactados até o dia 31 de março e receberão as instruções para o pagamento da inscrição (R$ 300,00). Os participantes responsabilizar-se-ão por suas viagens, acomodação e alimentação. Solicito a gentileza de repassarem a informação a quem possa ter interesse. Atenciosamente, Benilton Carvalho

1 0

gráfico de dispersão em geoestatística
by Hélio Gallo Rocha 12 Mar '14

12 Mar '14

Listeiros, bom dia. Em um objeto da classe geodata (pacote geoR) , ao usar o comando plot é produzido um gráfico quadruplo, um com a posição dos pontos, dois mostrando o comportamento da variável com relação aos sentidos NS e SW e um Histograma. Como poderia separar os gráficos de comportamento? Outra dúvida. Teria como editar as fontes dos eixos x e y? aumentar a fonte ou negrito. Grato a todos -- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho

3 6

fatorial_duplo_regressao
by Odirley Campos 12 Mar '14

12 Mar '14

Srs(as), boa noite. Sou iniciante no R. Como faço para ajustar um modelo de 2º grau para os dados abaixo. Antecipademante agradeco a<-read.table("dose_fcr_ph2.txt", h=T) names(a) tra<-as.factor(a$trat) #usado apenas para verificar pressupostos da anova fcr<-as.factor(a$fcr) #4 niveis (1500, 2000, 2500 e 3000) dos<-as.factor(a$dose) #3 niveis (0, 1, 2), tratado como qualitativo ph<-as.numeric(a$ph) b<-data.frame(tra,fcr,dos,ph) b > fcr [1] 1500 1500 1500 2000 2000 2000 2500 2500 2500 3000 3000 3000 1500 1500 1500 [16] 2000 2000 2000 2500 2500 2500 3000 3000 3000 1500 1500 1500 2000 2000 2000 [31] 2500 2500 2500 3000 3000 3000 > dos [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 > ph [1] 5.86 6.19 6.87 5.87 6.30 6.30 6.05 6.37 7.03 5.69 5.72 6.52 6.05 6.02 6.09 [16] 6.19 6.73 6.80 7.08 7.08 7.08 9.25 8.81 9.06 9.25 9.24 8.81 9.13 8.97 9.36 [31] 9.05 8.99 8.93 9.21 8.90 7.42 ane2<-aov(ph~dos*fcr, data=b) summary(ane2)#tenho interesse no desdobramento # Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) #dos 2 45.25 22.625 137.133 7.37e-14 *** #fcr 3 2.44 0.812 4.921 0.00836 ** #dos:fcr 6 14.08 2.347 14.223 7.24e-07 *** #Residuals 24 3.96 0.165 ane3<-aov(ph~dos/fcr, data=b)#guarda efeitos aninhados summary(ane3, split=list("dos:fcr"=list("dos0"=c(1,4,7), "dos1"=c(2,5,8), "dos2"=c(3,6,9)))) # Df Sum Sq Meam Sq F value Pr(>F) #dos 2 45.10 22.550 43.910 9.56e-09 *** #dos:fcr 9 8.69 0.966 1.881 0.10465 #dos:fcr: dos0 3 0.42 0.140 0.272 0.84507 #dos:fcr: dos1 3 7.50 2.499 4.866 0.00877 ** #dos:fcr: dos2 3 0.78 0.259 0.503 0.68359 #Residuals 24 12.33 0.514 #Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 #--------------------------------------------------------- #Ajustando modelo de 2 grau > m1<-aov(ph~-1+ dos/(fcr+I(fcr^2)), data=b)# aparece a mesagem de erro abaixo #Erro em `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : #contrastes podem ser aplicados apenas a fatores com 2 ou mais níveis #Além disso: Mensagens de aviso perdidas: #In Ops.factor(fcr, 2) : ^ not meaningful for factors # está faltando alguma informação no "comando"? Odirley R. Campos Engenheiro Agrônomo UFV/MG

3 2