Abril 2014 - R-br - DINF UFPR

Carta de Controle
by Edson Lira 07 Abr '14

07 Abr '14

Caros amigos, recorro novamente para perguntar-lhes o seguinte: Com a rotina abaixo: data(pistonrings) attach(pistonrings) # 40 sample of 5 obs each qcc.groups(diameter, sample) # some obs are removed, the result is still a 40x5 matrix but with NAs added qcc.groups(diameter[-c(1,2,50,52, 199)], sample[-c(1,2,50,52, 199)]) old <- qcc.options() # save defaults qcc.options("cex.stats") # get a single parameter qcc.options("cex.stats"=1.2) # change parameters qcc.options(bg.margin="azure2") qcc.options("violating.runs" = list(pch = 15, col = "purple")) qcc.options("beyond.limits" = list(pch = 15, col = "orangered")) par(center=1,sd=0.5) qcc(rnorm(100),type = "xbar", center=1,std.dev = 0.5) # see the results qcc.options(old) # restore old default Gero o gráfico de xbarra para os dados do banco pistonrings, já consegui alterar os tamanhos das fontes dos labels de x e de y, não consegui alterar o tamanho da fonte dos limites "LCL" e "UCL", alguém tem alguma sugestão? Muito obrigado. [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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Cursos sobre R no Coursera (Off-topic)
by Augusto Ribas 06 Abr '14

06 Abr '14

Pessoal, o Coursera está oferecendo uma especialização em data-science focada em R. Assistir as aulas é gratuito. Você pode pagar se quiser um certificado validado, mas isso não é obrigatório. https://www.coursera.org/specialization/jhudatascience/1?utm_medium=listing… Ela é composta de nove cursos, todos sobre R, abordando vários tópicos diferentes. Amanha começam os três primeiros cursos dessa especialização. Getting and Cleaning Data https://www.coursera.org/course/getdata R Programming https://www.coursera.org/course/rprog The Data Scientist's Toolbox https://www.coursera.org/course/datascitoolbox Eu tenho feito os cursos oferecidos pela John Hopkins no coursera e tenho achado bem legal. Normalmente tem uma seleção de tópicos interessantes, exemplos bem amplos, tornando os cursos legais para diferentes áreas do conhecimento, e todos os cursos podem ser acompanhados gratuitamente. Eu acho uma oportunidade impar para aprender em casa e conhecer novas areas. Já que acredito que muita gente, deve ter dificuldade em locomoção e não pode sair pelo pais assistindo todos os cursos de R legais que temos por aqui. Achei que seria interessante comentar aqui, talvez mais pessoas se interessem. Espero que não se importem com o off-topic. Abraços a todos e continuem com as interessantes discussões na lista que também são uma excelente fonte de aprendizado. -- Grato Augusto C. A. Ribas Site Pessoal: http://recologia.com.br/ <http://augustoribas.heliohost.org> Github: https://github.com/Squiercg Lattes: http://lattes.cnpq.br/7355685961127056

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Plotar várias curvas de densidades num único objeto gráfico
by Daniel Marcelino 05 Abr '14

05 Abr '14

Caro, estou com um problema para plotar densidades de distribuição posterior e talvez alguém aqui já tenha resolvido isso de alguma maneira. Tenho um objeto de dados de classe mcmc.list com vários paramentros, entre os quais eu gostaria de sobrepor três distribuições posteriores como abaixo. Do jeito que está, contudo, não funciona porque a cada comando plot o R mantem a curva no centro e altera as escalas. Tem alguma forma de plotar essas densidades conservando as posições delas originais? Coloquei alguns dados aqui: https://dl.dropboxusercontent.com/u/1339742/mcmc.samples.Rdata quartz(width=10,height=7) plot(mcmc.samples[, c(paste("alphaPSDB[", 2, "]", sep = ""))], trace = FALSE, density = TRUE, smooth = TRUE, lwd=3, col="blue") par(new=TRUE) plot(mcmc.samples[, c(paste("alphaPT[", 2, "]", sep = ""))], trace = FALSE, density = TRUE, smooth = TRUE, lwd=3, col="red") par(new=TRUE) plot(mcmc.samples[, c(paste("alphaPRB[", 2, "]", sep = ""))], trace = FALSE, density = TRUE, smooth = TRUE, lwd=3, col="green")

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Pegar dados de uma tabela em html
by Sérgio Henrique almeida da silva ju 04 Abr '14

04 Abr '14

Prezados Como faço para pegar os dados de uma tabela que está dentro de uma Frame em HTML usando o R? O site é esse: http://portal.inep.gov.br/basica-censo-escolar-matriculanele eu preciso dizer o estado que eu quero os dados e a pesquisa me retorna uma tabela com os dados. Não existe nenhuma opção para exportar essa tabela. Sei que existe o Rcurl e o XML, mas não tenho ideia de como fazer isso. Segue um pedaço da frame: <td >Federal</td> <td align="right" >322</td> <td align="right" >334</td> <td align="right" >3541</td> <td align="right" >6855</td> <td align="right" > 16910</td> <td align="right" >10427</td> <td align="right" >48</td> <td align="right" >1301</td> <td align="right" >0</td> <td align="right" >0</td> <td align="right" >9</td> <td align="right" >70</td> <td align="right" >361</td> <td align="right" >311</td> <td align="right" >209</td> <td align="right" >83 </td> <td align="right" >0</td> <td align="right" >2</td> -- Sérgio Henrique Almeida da Silva Junior Doutorando em Epidemiologia em Saúde Pública Escola Nacional de Saúde Pública Sérgio Arouca - ENSP/FIOCRUZ http://lattes.cnpq.br/1611345552843383 Tel: (21) 968463637 http://www.linkedin.com/profile/view?id=250437145&trk=tab_pro

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AIC para variograma ajustado por OLS (variofit)
by Éder Comunello 04 Abr '14

04 Abr '14

Senhores, boa tarde! Ao utilizar a geoR temos a possibilidade de ajustes de modelos para variogramas por variofit() e likfit(). Eu costumava usar Grau de Dependência Espacial (GDE) e somatório de erro como critérios para seleção de modelos ajustados por variofit() e principalmente Akaike Information Citerion (AIC) para modelos ajustados por likfit(). Todavia, recentemente estudando a função loglik.GRF(), vi que é possível calcular um valor log-likelihood para modelos ajustados por variofit(). Minha dúvida é se faz sentido empregar esse valor no cálculo de um AIC para modelos ajustados por variofit(), uma vez que não encontrei embasamento na literatura. Uma segunda dúvida é no número de parâmetros utilizados no cálculo do AIC. Observei que para obter um valor igual a o cálculado pela geoR devo considerar um parâmetro a mais do que vinha considerando ("tausq", "sigmasq" e "phi"). Poderia considerar o erro a ser estimado como um quarto parâmetro do modelo? Agradeço qualquer ajuda... Segue o CMR para apoiar a análise (modificado do help da função)... ### <code r> require(geoR) # ?loglik.GRF ## Computing the likelihood of a variogram fitted model s100.v <- variog(s100, max.dist=1); plot(s100.v) s100.vf1 <- variofit(s100.v, ini=c(1,.5), weights="equal", cov="exp"); s100.vf1 # variofit: model parameters estimated by OLS (ordinary least squares): # covariance model is: exponential # parameter estimates: # tausq sigmasq phi # 0.1540 1.1505 0.6621 # Practical Range with cor=0.05 for asymptotic range: 1.983401 # # variofit: minimised sum of squares = 0.0801 s100.vf2 <- variofit(s100.v, ini=c(1,.5), weights="equal", cov="sph"); s100.vf2 # variofit: model parameters estimated by OLS (ordinary least squares): # covariance model is: spherical # parameter estimates: # tausq sigmasq phi # 0.1841 0.8179 0.9487 # Practical Range with cor=0.05 for asymptotic range: 0.9486608 # # variofit: minimised sum of squares = 0.0727 plot(s100.v) lines.variomodel(s100.vf1, col=2) lines.variomodel(s100.vf2, col=3) lk1 <- loglik.GRF(s100, obj=s100.vf1); lk1 lk2 <- loglik.GRF(s100, obj=s100.vf2); lk2 # ?AIC # AIC = -2*log-likelihood + k*npar # log-like: maximized value of the likelihood function for the estimated model # parameters <- c("tausq", "sigmasq", "phi") + erro? # npar=3 npar=4 k=2 # for usual AIC aic1 <- -2*lk1+k*npar; aic1 aic2 <- -2*lk2+k*npar; aic2 ### </code> Éder Comunello <c <comunello.eder(a)gmail.com>omunello.eder(a)gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]

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Sobre distribuições em Estatística
by Listeiro 037 04 Abr '14

04 Abr '14

Saudações. Estou pesquisando sobre distribuições em Estatística e necessito de uma recomendação de uma página de internet ou livro em que estejam dispostas. Mais além que a Gaussiana, gostaria de observar distribuições como a elíptica, a parabólica e a hiperbólica. Comparar se há ligação com as formas quadráticas relacionadas e com as respectivas equações diferenciais parciais de nome semelhante. Não sei se algo próximo de esgotar o tema, seria o mais próximo disto. Desde já agradeço qualquer contribuição.

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Outlier
by Cassiano 03 Abr '14

03 Abr '14

Prezados, Preciso "quebrar" o eixo y para mostrar um ponto que está muito fora do padrão geral. A maioria dos meus pontos variam entre 0 e 100, mas tenho um ponto em 780. Não gostaria de descartar este ponto, pois é real. Mas mostrar os dados na escala em que ele aparece, "esconde" o padrão geral dos outros pontos. Já vi em algum lugar que tem como "quebrar" (não sei o termo correto) o eixo y. Tipo, mostro de 0 a 100, faço uma "quebra" de 110 a 750, e volto a mostrar o eixo até 800, por exemplo. Vocês podem me ajudar nesta tarefa? Alguém sabe comandos para tal façanha? Estou usando o pacote "car" >library(car) >with(dados, interaction.plot(COL,Amb, ABUND, type="b", pch=15+as.numeric(Amb),col=15+as.numeric(Amb))) Obrigado -- ======================================= Cassiano S. Rosa Professor Visitante Universidade do Estado do Mato Grosso - UNEMAT Programa de Pós-graduação em Ecologia e Conservação Br 158, Km 655 - Caixa Postal 08 Antiga Sede da FAB UNEMAT - *Campus* Universitário de Nova Xavantina Nova Xavantina - MT CEP: 78690-000 Telefone: (66)3438-1224 ou 3438-2670 - FAX: (66) 3438-1224 Curriculo lattes: http://lattes.cnpq.br/3030825329622014 Scholar Google: http://scholar.google.com/citations?user=JmELzOMAAAAJ =======================================

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Coeficiente de regressão parcial modelo misto linear
by Fernando Souza 03 Abr '14

03 Abr '14

Caros amigos Eu gerei um modelo de regressão utilizando o modelo misto com o comando abaixo. Eu gostaria de saber o quanto cada uma das 3 variáveis preditoras contribuiram para a redução da variação do Consumo (R2 parcial), ou seja particionar a variância total de Y em função dos preditores. Gostaria de saber como posso fazer isso? Se há ou se alguém possui um código de como fazê-lo. Li no livro do Kutner que o r2parcial é calculado como (SSE(X2)-SSE(X1,X2))/SSE(X2) para o R2 da variável x1 para um modelo com duas variáveis. No entanto no modelo mixto não consigo gerar modelos com ou sem as preditoras para obter a soma de quadrados , pois nem sempre há convergência, mantendo todos os argumentos da função lme constantes. Sendo assim há uma forma de obter esses valores? modelo0<-lme(fixed=CONSUMO~I(PV^0.75)+GEST+TEMPMAX,correlation=corAR1(form=~1+GEST|ANIMAL),weights=varIdent(form=~1|ANIMAL),data=dados,random=~1|ANIMAL,control=ctrl,na.action=na.omit,method="REML")

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Parâmetros gráficos na Carta de Controle
by Edson Lira 02 Abr '14

02 Abr '14

Com a rotina abaixo consegui alterar os parâmetros do eixo x, do eixo y, só não consegui alterar os parâmetros (não encontrei nada na ajuda) do eixo da direita que contém os labels dos limites de controle (UCL, LCL), gostaria de reduzir o tamanho da fonte dos mesmos. require(qcc) old <- qcc.options() # save defaults qcc.options("cex.stats") # get a single parameter qcc.options("cex.stats"=0.8) # change parameters qcc.options("cex.axis"=0.7) # change parameters qcc.options(bg.margin="white") par(cex=0.7,cex.lab=0.8,cex.axis=0.7) qcc(M04, nsigmas=2,cex=0.7,cex.lab=0.8,cex.axis=0.7,title="",xlab="Dia",ylab="Tempo (min)") Alguma sugestão? [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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