Maio 2014 - R-br - DINF UFPR

Re: [R-br] Função usando sample
by Robert Iquiapaza 20 Mai '14

20 Mai '14

Será disso que vc precisa? ## str(dados$ab) dados$nobs=1:length(dados$ab) #só pra conferir nopar=table(dados$ab) nopar=nopar[nopar!=0] nopara=cumsum(nopar) seqs=sort(sample(1:nopara[1],20)) #i=4 for(i in 2:length(nopara))seqs=c(seqs,sort(sample((nopara[i-1]+1):nopara[i],20))) seqs length(seqs) dados[seqs,] ### Sds Robert Em 20 de maio de 2014 11:23, ASANTOS <alexandresantosbr(a)yahoo.com.br> escreveu: > Boa tarde Pessoal, > > Ainda não consegui solucionar meu problema usando uma função com > sample: > > Tenho os seguintes dados artificiais: > > # > set.seed(765) > > proj.talhao<-sort(rep(c("tamandua","itapagi","corrego"),100)) > n.talhao<-sort(rep(c("144","256","356","144","301","180"),50)) > dados<-as.data.frame(cbind(proj.talhao,n.talhao)) > dados$medida1<-rnorm(nrow(dados),300) > dados$medida2<-rnorm(nrow(dados),300) > dados$medida3<-rnorm(nrow(dados),300) > dados$ab<- interaction(dados$proj.talhao, dados$n.talhao) > head(dados) > ## > > > E gostaria que a cada alteração em cada área umas das 5 áreas do objeto > dados$ab fossem amostradas 20 linhas e o resultado fosse armazenado como: > > proj.talhao n.talhao medida1 medida2 medida3 ab > 1 corrego 144 299.8956 300.5377 300.7281 corrego.144 > 2 corrego 144 300.7179 298.9645 301.9793 corrego.144 > 3 corrego 144 300.5074 302.8484 298.4562 corrego.144 > > Onde tenho somente as linhas sorteadas com todos os identificadores > originais, > > Obrigado, > > -- > ====================================================================== > Alexandre dos Santos > Proteção Florestal > IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso > Campus Cáceres > Caixa Postal 244 > Avenida dos Ramires, s/n > Bairro: Distrito Industrial > Cáceres - MT CEP: 78.200-000 > Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) > e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br > alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br > Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 > =====================================================================

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Função usando sample
by ASANTOS 20 Mai '14

20 Mai '14

Boa tarde Pessoal, Ainda não consegui solucionar meu problema usando uma função com sample: Tenho os seguintes dados artificiais: # set.seed(765) proj.talhao<-sort(rep(c("tamandua","itapagi","corrego"),100)) n.talhao<-sort(rep(c("144","256","356","144","301","180"),50)) dados<-as.data.frame(cbind(proj.talhao,n.talhao)) dados$medida1<-rnorm(nrow(dados),300) dados$medida2<-rnorm(nrow(dados),300) dados$medida3<-rnorm(nrow(dados),300) dados$ab<- interaction(dados$proj.talhao, dados$n.talhao) head(dados) ## E gostaria que a cada alteração em cada área umas das 5 áreas do objeto dados$ab fossem amostradas 20 linhas e o resultado fosse armazenado como: proj.talhao n.talhao medida1 medida2 medida3 ab 1 corrego 144 299.8956 300.5377 300.7281 corrego.144 2 corrego 144 300.7179 298.9645 301.9793 corrego.144 3 corrego 144 300.5074 302.8484 298.4562 corrego.144 Onde tenho somente as linhas sorteadas com todos os identificadores originais, Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ======================================================================

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[OFF-Topic] Divulgação de Curso durante Evento - Manaus - Agosto
by walmes . 19 Mai '14

19 Mai '14

Saudações listeiros, Venho por meio deste divulgar um Curso que vou oferecer em agosto durante um evento em Manaus (detalhes abaixo). Muitos dessa lista desenvolvem trabalhos com tópicos abordados no curso e por isso estou divulgando. Os que puderem participar, será um prazer em tê-los. **Evento** Conferencia Internacional da Amazônia em Estatística Experimental e Análise de Risco, http://stat_am.cpaa.embrapa.br/. **Curso** Walmes M. Zeviani *Modelagem estatística com aplicações na análise de experimentos* Resumo *Na análise de experimentos não raramente ocorrem situações que se afastam dos métodos tradicionais de análise. Por exemplo, respostas métricas discretas (e.g. contagens, proporções), limitadas (e.g. ao intervalo unitário) e categóricas (e.g. notas em escala) em geral não se aderem aos pressupostos dos modelos tradicionais de análise de variância, algumas vezes nem mesmo mediante transformação. Além disso, delineamentos experimentais complexos, como em vários locais/safras ou com medidas ao longo do tempo ou no perfil do solo são cada vez mais comuns, bem como experimentos onde houve perda de observações ou com tratamentos adicionais. Até mesmo em casos simples, os resultados podem ser melhor representados se modelos mais interpretáveis forem considerados, como por exemplo, modelos de regressão não linear. O objetivo do curso é explorar, por meio de experimentos reais, aplicações de modelagem estatística para as situações mencionadas. As aplicações contemplam respostas não gaussianas, modelos não lineares e modelos de efeitos mistos, além da exposição de métodos computacionais para inferência baseada na verossimilhança. Nesse sentido, o foco principal é a especificação, ajuste e interpretação modelos desenvolvidos para cada caso. Conhecimento em inferência estatística e planejamento de experimentos são os pré-requisitos para um bom aproveitamento. Os estudos de caso serão feitos com aplicativo R para computação estatística.* Tópicos-chave 1) modelos para análise de respostas não gaussianas; 2) modelos de regressão não linear; 3) modelos mistos e para medidas repetidas; 4) métodos computacionais para inferência baseada em verossimilhança; Grato. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 skype: walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================

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modelo efeito misto
by Fernando Souza 17 Mai '14

17 Mai '14

Uma dúvida Há como estruturar a matriz de variância covariância da função lme, para que se torne semelhante a mantriz não estruturada utilizada no SAS. Sei que o R e o SAS possuem abordagens diferentes, e que este negócio de tomar a saída do SAS com referência é errado, etc, mas estou tentando refazer os comando do SAS de um artigo utilizando o R e gostaria de confirmar que o código produz o mesmo resultado Estou fazendo os seguinte código o qual acredito gerar a matriz em questão. No entanto ela não está convergindo. install.packages("repmis") install.packages("nlme") library(repmis) library(nlme) DATA<-source_DropboxData(file = "Pierre.csv",key = "ud1guhoi7e3com0",sep = ",", header = TRUE) dados<-groupedData(Y~X|estudo,data=DATA) RegMisto<-lme(fixed=Y~1+X,correlation=corsymm(form=~1|estudo),weights=varIdent(form=~1|estudo)random=~1+X|estudo,data=dados,method="REML") Att

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Gráfico nada fácil
by Roney Fraga Souza 17 Mai '14

17 Mai '14

Caros, Tenho intuito de reproduzir esse gráfico: https://dl.dropboxusercontent.com/u/61883020/shibata.fig7.pdf Basicamente o que temos é a contribuição dos elementos de um grupo para a formação de outro grupo no ano t+1. Os círculos são formados por grupos de artigos científicos, quanto maior o número de artigos em um grupo, maior o círculo. As setas indicam quantos artigos passaram a constar no ano t+1 no grupo seguinte. Vou tentar ser mais claro com um exemplo. Fiz uma busca e baixei todos os artigos científicos sobre R entre os anos de 1996 e 2004, criei uma rede de citação com esses artigos, classificando-os por ano, artigos de 1996, artigos de 1996+1997, artigos de 1996+1997+1998, até chegar nos artigos de 1994 até 2004. Em seguida apliquei um método de clusterização para cada ano, de 1996 a 2004. No ano de 1996 existe dois grupo, para o primeiro grupo, vi que 28% de seus artigos foram parar em um determinado grupo no ano de 1997, e 58% de seus artigos foram parar em outro grupo também no ano de 1997. O outro grupo do ano de 1996 teve 84% de seus artigos em um único grupo no ano de 1997. Qualquer sugestão sobre por onde devo começar a estudar para fazer um gráfico como esse é bem vinda. Com ajuda de Éder Columello organizei os dados com as informações necessárias para fazer esse gráfico, segue link: https://dl.dropboxusercontent.com/u/61883020/fig7.RData > head(df) label qtde tm1.grupo tm1.ano t.grupo t.ano tm1.total.grupo tm1.total.ano t.total.grupo t.total.ano 135 1-1 2 1 1994 1 1995 45 186 45 262 136 1-2 16 1 1994 2 1995 45 186 44 262 137 1-3 2 1 1994 3 1995 45 186 41 262 138 1-4 2 1 1994 4 1995 45 186 16 262 139 1-6 1 1 1994 6 1995 45 186 48 262 140 1-9 2 1 1994 9 1995 45 186 2 262 As variáveis que começam com ‘tm1’ indicam que pertencem ao ano t-1, já ao variáveis que começam com ’t’, pertencem ao presente ano. O sentido é (primeira linha): 2 artigos (qtde) que faziam parte do grupo 1 (tm1.grupo) no ano 1994 (tm1.ano) passaram a fazer parte do grupo 1 (t.grupo) no ano de 1995 (t.ano). Ainda na primeira linha, o grupo 1 do ano de 1994 tinha 45 artigos (tm1.total.grupo), enquanto todo o ano de 1994 tinha 186 artigos. Já em 1995 o grupo 1 tinha também 45 artigos, e o total de artigos para esse ano era de 262. Att Roney

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Validação Cruzada e Krigagem
by Helder Gramacho 15 Mai '14

15 Mai '14

Gostaria de tirar algumas dúvidas, desde já peço desculpas se cometi algum deslize, tenho tentado evoluir na utilização do R me baseando apenas em tutoriais, e nas orientações que recebo aqui do grupo. A validação cruzada no pacote Geo R nos fornece como resultado: o Erro Médio (EM), Erro Médio Reduzido (ER), Desvio padrão do erro médio (SEM), Desvio padrão do erro reduzido (SER) e obtenho por cálculo o Erro Absoluto (EA), também consigo o AIC e BIC nos modelos por Máxima Verossimilhança, quando do ajuste do modelo. 1) Todos estes parâmetros possuem igual nível de importância na análise, ou algum deles tem peso maior? 2) Estou analisando cada um dos parâmetros e o modelo que "vence" na maior parte deles admito que é o melhor modelo, esta forma de analisar está correta? 3) Analisando-se o melhor modelo (escolhido como na pergunta 2) com o Gráfico do Semivariograma Teórico ajustado, nem sempre este parece que é o melhor modelo ajustado, nestes casos, deve prevalecer a análise da validação cruzada ou a visual? 4) Comparando os resultados da krigagem do modelo escolhido pela Validação Cruzada com o obtido pela análise visual, a krigagem utilizando como modelo o semivariograma "melhor" visualmente parece representar adequadamente o variação do fenômeno na área, nestes casos o que vocês sugerem? 5) Em alguns casos a Validação cruzada retornou como resultado NAN e INF, trata-se de algum problema com os dados? Caso concreto: A tabela abaixo traz os resultados da validação cruzada da variável condutividade hidráulica Ks, por dois métodos (Mínimos Quadrados e Máxima Verossimilhança), pela interpretação dos resultados, o modelo Gaussiano por Máxima Verossimilhança seria o melhor modelo a meu ver. *Variável* *Método* *Modelo* *EM* *ER* *Sem* *Ser* *EA* *AIC* *BIC* OLS Esférico -1,27E-16 -6,42E-16 0,19729 *1,01442* 6,51815 OLS Exponencial *-0,00132* *-0,00346* *0,17911* 0,95090 5,99872 OLS Gaussiano -0,00097 -0,00259 0,18444 0,98982 *5,87635* *Ks* ML Esférico -5,18E-16 -2,69E-015 0,19729 1,02439 6,51815 -12,18 -5,233 ML Exponencial -0,00118 -0,00327 0,18002 1,01035 5,91153 -15,24 -8,29 ML Gaussiano *-0,00134* *-0,00372* 0,17934 *1,00992* 5,89874 *-15,35* *-8,4* Seguem abaixo os Semivariogramas Teóricos Ajustados pelos dois métodos, o da esquerda é por OLS e o da direita é por ML, o modelo Gaussiano está em verde, analisando visualmente achei que o Modelo Gaussiano por OLS está melhor ajustado: Nas figuras abaixo estão os resultados da krigagem comparando os dois modelos, o primeiro Gaussiano por OLS: O segundo Gaussiano por ML: Desde já agradeço a toda ajuda, *Hélder Gramacho * Recife-PE / * agrohelder(a)gmail.com <agrohelder(a)hotmail.com>*

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Agrupar colunas
by jose gomes de souza filho Gomes 14 Mai '14

14 Mai '14

Caros amigos Tem o banco de dados e estou tentando agrupar as colunas V2 e V3 e também quantificar os valores de V1. http://www.datafilehost.com/d/e9883398 V1 V2 V3 7 PARAUNA FAZENDAS PUBLICAS E 2.CIVEL 7 CACHOEIRA DOURADA FAMILIA, SUC. INF.JUV. E CIVEL 8 ITUMBIARA 2A CIVEL E FAZ.PUB.EST 108 SAO MIGUEL DO ARAGUAIA ESCRIVANIA DO CRIME 7 SAO LUIS DE MONTES BELOS FAMILIA, SUC. INF.JUV. E 1.CIVEL 8 MINEIROS ESC. FAZ.PUB.REG.PUB.AMB.E 2.CIVEL 7 NEROPOLIS FAMILIA, SUC. INF.JUV. E 1.CIVEL 7 ITAJA FAMILIA, SUC. INF.JUV. E CIVEL 8 ANICUNS FAZENDAS PUBLICAS E 2.CIVEL 8 CALDAS NOVAS FAZENDAS PUB.REG.PUB.AMB. E 2.CIVEL 8 MINEIROS ESC. FAZ.PUB.REG.PUB.AMB.E 2.CIVEL 8 MINEIROS ESC. FAZ.PUB.REG.PUB.AMB.E 2.CIVEL 108 ALEXANIA ESCRIVANIA DO CRIME 8 CALDAS NOVAS FAZENDAS PUB.REG.PUB.AMB. E 2.CIVEL 8 ANICUNS FAZENDAS PUBLICAS E 2.CIVEL 7 RIO VERDE 1A.VARA CIVEL 7 NOVO GAMA FAZENDAS PUB.REG.PUB.AMB. E 2.CIVEL 16 NOVO GAMA FAZENDAS PUB.REG.PUB.AMB. E 2.CIVEL 8 MINEIROS ESC. FAZ.PUB.REG.PUB.AMB.E 2.CIVEL 7 NEROPOLIS FAMILIA, SUC. INF.JUV. E 1.CIVEL Gostaria que ele ficasse: 7 8 16 108 *ALEXANIA* 1 ESCRIVANIA DO CRIME 1 *ANICUNS* 2 FAZENDAS PUBLICAS E 2.CIVEL 2 *CACHOEIRA DOURADA* 1 FAMILIA, SUC. INF.JUV. E CIVEL 1 *CALDAS NOVAS* 2 FAZENDAS PUB.REG.PUB.AMB. E 2.CIVEL 2 *ITAJA* 1 FAMILIA, SUC. INF.JUV. E CIVEL 1 *ITUMBIARA* 1 2A CIVEL E FAZ.PUB.EST 1 *MINEIROS* 4 ESC. FAZ.PUB.REG.PUB.AMB.E 2.CIVEL 4 *NEROPOLIS* 2 FAMILIA, SUC. INF.JUV. E 1.CIVEL 2 *NOVO GAMA* 1 1 FAZENDAS PUB.REG.PUB.AMB. E 2.CIVEL 1 1 *PARAUNA* 1 FAZENDAS PUBLICAS E 2.CIVEL 1 *RIO VERDE* 1 1A.VARA CIVEL 1 *SAO LUIS DE MONTES BELOS* 1 FAMILIA, SUC. INF.JUV. E 1.CIVEL 1 *SAO MIGUEL DO ARAGUAIA* 1 ESCRIVANIA DO CRIME 1 Total geral 8 9 1 2 Grato, Gomes

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Re: [R-br] Erro no teste de Scott-Knott
by Ivan Bezerra Allaman 14 Mai '14

14 Mai '14

Prezado! O teste foi elaborado para delineamentos balanceados. Você tem mais níveis no seu tratamento 0 do que os demais tratamentos. Portanto, sem entrar no mérito do warning(), a mensagem quer te alertar quanto a isso. Talvez seja ideal que coloquemos um STOP em casos desbalanceados, pois não sabemos como se comportaria tal teste nestas ocasiões. (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 3680-5596 E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com @ \end{signature}

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Duplicated conjunto
by Edson Lira 14 Mai '14

14 Mai '14

Caros amigos, tenho um banco de exames com a estrutura abaixo id data_de_coleta data_de_realizacao tx_tipo_exame tecnico 1 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 2 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 3 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 4 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 5 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 6 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 7 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 8 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 9 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 10 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 11 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 12 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 13 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 14 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 15 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 16 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 17 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 18 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 19 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 20 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 21 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 22 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 23 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 24 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 25 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 26 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 27 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 28 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 29 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 30 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 31 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 32 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante 33 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante t1<- ger[order(ger$tecnico,ger$data_de_realizacao, decreasing=TRUE) ,] gern<- t1[!duplicated(t1$tecnico),] Estou querendo, manter os exames (somente um de cada) eliminando os repetidos e os respectivos técnicos. Com a rotina acima não estou conseguindo. Gostaria de obeter o resultado abaixo: id data_de_coleta data_de_realizacao tx_tipo_exame tecnico 1 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.406 Albumina Cavalcante 10 161538 2013-01-01 00:31:00 2013-01-01 08:20:01.859 Bilirrubina Total e Frações Cavalcante Exemplifiquei com dois tipos de exames, pode ser que tenha 3 ou 4 exames.Só gostaria de eliminar os repetidos. [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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kruskal - agricolae
by Edson Lira 14 Mai '14

14 Mai '14

Caros amigos, tenho esse banco semana trat consumo 1 I rh 11.21 2 I rh 11.21 3 I rh 11.21 4 I rh 11.21 5 I rh 10.49 6 I rh 10.49 7 I rh 10.49 8 I rh 10.49 9 I cha 11.32 10 I cha 11.32 11 I cha 11.32 12 I cha 11.32 13 I cha 9.77 14 I cha 9.77 15 I cha 9.77 16 I cha 9.77 17 I med 10.65 18 I med 10.65 19 I med 10.65 20 I med 10.65 21 I med 10.75 22 I med 10.75 23 I med 10.75 24 I med 10.75 25 I ctr 16.39 26 I ctr 16.39 27 I ctr 14.95 28 I ctr 14.95 29 I ctr 14.95 30 II rh 12.10 31 II rh 12.10 32 II rh 12.10 33 II rh 12.10 34 II rh 11.95 35 II rh 11.95 36 II rh 11.95 37 II rh 11.95 38 II cha 8.56 39 II cha 8.56 40 II cha 8.56 41 II cha 8.56 42 II cha 11.45 43 II cha 11.45 44 II cha 11.45 45 II cha 11.45 46 II med 12.65 47 II med 12.65 48 II med 12.65 49 II med 12.65 Estou usando a rotina require(agricolae) comp<-kruskal(mc$consumo,mc$trat,group=TRUE, main="Consumo") Gostaria de acrescentar além do fator trat o fator semana no teste, alguém tem uma sugestão?, Ou seja, gostaria de testar o consumo dentro da semana e do trat. [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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