Julho 2014 - R-br - DINF UFPR

calculo de adubação
by Hélio Gallo Rocha 10 Jul '14

10 Jul '14

Caros listeiros e interessados em recomendação de adubação. Estou precisando de ajuda para realizar recomendação de adubação. Tenho com exemploa cultura do café e os cálculos são realizados de acordo com a quinta aproximação para Minas Gerais, que pode ser obtido no seguinte link: http://www.dpv24.iciag.ufu.br/new/dpv24/Apostilas/Cafe%20-%205%20Aproximaca… Este link é especifico para a cultura do café, e a tabela em questão se encontra na pag. 4. Uma parte já está pronta, com a ajuda anterior de listeiros. 1. Classifica-se o teor de fósforo em cinco classes, de acordo com o teror (%) de argila, segundo este CRM: ## Dados p <- c( 7, 8 , 7, 7, 10);p arg <- c(10 , 20, 40, 70, 70); arg ## Classificação da argila class_arg=c(0,15.01,35.01,60.01,100) nivel_arg=c("Arenoso","Siltoso","Franco_Argiloso","Argiloso") clas_arg=cut(arg,class_arg,nivel_arg) ## Visualizando a classificação das amostras de argila data.frame(arg,clas_arg) # Classificação do Fósforo de acordo com nível de argila escada <- function(x, y, x.br, y.br, ...) { ix <- findInterval(x, x.br, ...)+1 lr <- lapply(1:nrow(y.br), function(j) { i <- which(ix==j) list(i=i, r=findInterval(y[i], y.br[j,], ...)+1) }) i <- sort(unlist(lapply(lr, function(x) x$i)), index.return=TRUE, method='quick')$ix unlist(lapply(lr, function(x) x$r))[i] } ## teores de fosforo (mg/dm3) para a cultura do café que serão classificados ## de acordo com quatro classes de solo de acordo com teror (%) de argila cafefosf <- rbind(c(7.5,15.1,22.6,33.81),c(5.01,9.1,15.1,22.51), c(3.1,6.1,9.1,13.51 ), c(2,4.1,6.1,9.01)) ## Determinando a classe de ferfilidade(cf.cafe) do solo para a cultura do café cf.cafe=escada(arg, p, c(15.001, 35.001, 60.001),cafefosf) ## verificando a classe de fertilidade de acordo com quantidade de fósforo ##(mg/dm3) e teor de argila no solo, onde arg = %arg, p = fósforo, cf.cafe = classe ## é um exemplo com cinco classes cbind(arg,p,cf.cafe) 2. Para fazer a recomendação de adubação é realizada de acordo com a produção esperada(sacas café benificiado ha-1), segundo *produ.cafe* produ.cafe <- c(0,20,30,40,50,60,100) 3. O resultado é de acordo com *aduba.cafe* ( em kg/ha/ano) aduba.cafe <- rbind(c(80,60,40,20,0),c(70,55,35,18,0),c(60,50,30,15,0),c(50,40,25,0,0),c(30,20,10,0,0));aduba.cafe Para verificar se deu certo, a primeira linha do resultado de cbind(cf.cafe) que é 1, com uma produção estimada em 25 sacas daria como resultado a recomendação de 30 kg/ha/ano de fósforo. Agradeço desde já. -- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho

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Regressão por mínimos quadrados parciais para dados categóricos
by ASANTOS 10 Jul '14

10 Jul '14

Boa tarde pessoal, Estou estudando o ajuste de regressões por mínimos quadrados parciais (PLSR) para dados categóricos, usando o pacote psl. Me deparei com um problema de predição, se tenho os níveis de "infestado", representado por 1 e "sadio" representado por 0, como os valores de predição não são inteiros, posso utilizar round para saber a qual nível pertente um novo conjunto de variáveis resposta testados? Segue CRM: require(pls) #Dados artificiais T<-as.factor(sort(rep(c("infestado", "sadio"), 100))) y1 <- c(rnorm(100,1,0.1),rnorm(100,1,0.1)) y2 <- c(rnorm(100,10,0.3),rnorm(100,10,0.6)) y3 <- c(rnorm(100,10,2.3),rnorm(100,11,2.6)) y4 <- c(rnorm(100,5,0.5),rnorm(100,7,0.5)) y5 <- c(rnorm(100,0,0.1),rnorm(100,0,0.1)) #Cria o data frame avaliacao <- as.numeric(T) espectro <- cbind(y1,y2,y3,y4,y5) dados <- data.frame(avaliacao = I(as.matrix(avaliacao)), bands = I(as.matrix(espectro))) #Ajuste da regressão taumato <- plsr(avaliacao ~ bands, ncomp = 5, validation = "LOO", data=dados) summary(taumato) #Gráfico de componentes plot(taumato, plottype = "scores", comps = 1:5) #Vaidação cruzada taumato.cv <- crossval(taumato, segments = 10) plot(MSEP(taumato.cv), legendpos = "topright") summary(taumato.cv, what = "validation") plot(taumato, xlab ="medição", ylab="predição", ncomp = 3, asp = 1, main=" ", line = TRUE) #Predição para 3 componentes principais T<-as.factor(sort(rep(c("infestado", "sadio"), 50))) y1 <- c(rnorm(100,1,0.1),rnorm(100,1,0.1)) y2 <- c(rnorm(100,10,0.3),rnorm(100,10,0.6)) y3 <- c(rnorm(100,10,2.3),rnorm(100,11,2.6)) y4 <- c(rnorm(100,5,0.5),rnorm(100,7,0.5)) y5 <- c(rnorm(100,0,0.1),rnorm(100,0,0.1)) espectro2 <- cbind(y1,y2,y3,y4,y5) new.dados <- data.frame(bands = I(as.matrix(espectro2))) round(predict(taumato, ncomp = 3, newdata = new.dados))##Arredondando para ver a qual nível pertence 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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como imprimir linhas de comentários em output do R através de sink()?
by Mauricio Cardeal 10 Jul '14

10 Jul '14

Olá pessoal! Como faço para imprimir as linhas iniciadas por # através da função sink()? Quando tento como no código abaixo obtenho apenas os números, mas gostaria de obter todo o código (inclusive as linhas comentadas). sink("exemplo.txt") # exemplo x <- c(2,3,2,4,2,3) # media de x mean(x) # desvio-padrao de x sd(x) sink() Ao executar o código acima obtenho isso: [1] 2,6667 [1] 0,8165 Mas gostaria de obter isso (conseguido aqui através de copiar e colar): > # exemplo > x <- c(2,3,2,4,2,3) > # media de x > mean(x) [1] 2,6667 > # desvio-padrao de x > sd(x) [1] 0,8165 Já procurei no google e no help do R, mas não encontrei a solução. Isso é possível com a função sink()? Ou existe outra função? Tentei também txtStart() e txtStop(), mas não funcionou como gostaria. Agradeço a ajuda! -- Mauricio Cardeal UFBA

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Análise Conjunta
by ana paula coelho madeira 10 Jul '14

10 Jul '14

Prezados, boa tarde. Tenho um experimento em DBC (4 blocos) instalado em dois locais distintos. Usei a função mi <- lapply(split(dados, f=dados$Local), aov, formula=Y8~bloco+trat) lapply(mi, summary) para fazer as análises individuais e a função m8 <- lm(terms(Y8~Local/bloco+Local*trat, keep.order=TRUE), data=dados) anova(m8) para a análise conjunta. O fato é que em ambas as análises o grau de liberdade para blocos e blocos dentro de locais está incorreto. Observem as saídas: ## Análises individuais $NP Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) bloco 1 0.51 0.5062 0.729 0.39696 trat 17 35.64 2.0966 3.020 0.00108 ** Residuals 53 36.79 0.6942 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 $SL Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) bloco 1 2.3 2.34 0.167 0.684317 trat 17 741.3 43.61 3.120 0.000785 *** Residuals 53 740.7 13.97 --- ## Análise Conjunta Response: Y8 Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) Local 1 3872.1 3872.1 527.9346 < 2.2e-16 *** Local:bloco 2 2.8 1.4 0.1937 0.8241648 trat 17 380.3 22.4 3.0497 0.0002392 *** Local:trat 17 396.7 23.3 3.1814 0.0001381 *** Residuals 106 777.5 7.3 Alguém consegue visualizar o erro? Sugerem outras funções? Desde já agradeço Att., Ana Paula

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Como achar vizinhos
by Wagner Bonat 09 Jul '14

09 Jul '14

Ola pessoal ! Estou com um pequeno problema e gostaria da opinião do pessoal da lista como resolver de uma forma eficiente. Tenho uma área que foi dividida em quadrados 1 km X 1 km e o numero de acidentes foi contado em cada um desses quadrados. Agora eu quero saber o numero de acidentes em cada vizinho de primeiro ordem e colocar cada numero em uma coluna diferente criando uma serie de covariáveis a idéia e montar um modelo autoregressivo. Eu nao quero apenas vizinhos de primeira ordem, mas até 20 th ordem. Alguma idéia ? Por onde comecar ? Obrigado -- Wagner Hugo Bonat LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação UFPR - Universidade Federal do Paraná

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stemCompletion() package 'tm'
by Fernando Gama 09 Jul '14

09 Jul '14

Olá pessoal. Gostaria de saber quem já trabalhou com o stemCompletion() em seus projetos e que poderia me ajudar na seguinte questão.... . 1. Crio uma cópia do corpus (pois utilizarei o próprio documento como um dicionário). 2. Após este procedimento aplico o processo de stemming dos termos. 3. Logo em seguida utilizo o stemCompletion() para o preenchimento dos termos. 1. *dictionary* <- corpus tdm_corpus <- Corpus(VectorSource(corpus)) 2. tdm_corpus<-tm_map(tdm_corpus, *stemDocument*, language = "portuguese") 3. tdm_corpus<-tm_map(tdm_corpus, *stemCompletion*, dictionary=*dictionary*) O processo de stemming é realizado normalmente, assim como o processo de preenchimento dos termos o grande problema é que a medida que o número de amostras aumenta o custo para realizar o prenchimento aumenta muito. Por exemplo, em um primeiro momento trabalhei com 100 documentos - foi rápido. Porém, quando aumentei para 1000 demorou *consideravelmente*. Como é a primeira vez que trabalho com isso e estou trabalhando com uma quantidade de documentos significativa, gostaria de saber se de fato é isso que acontece normalmente ou se existe alguma outra maneira de contornar este problema. Fico muito grato a quem contribuir de alguma maneira. Abs, Fernando.

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Geany + R
by Andre Oliveira 09 Jul '14

09 Jul '14

Pessoal alguém sabe se existe algum plugin que integre com Geany + R? Com LaTeX existe acabei de colocar aqui no ubuntu André Oliveira Souza

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Automatizar leitura de arquivos e converter nome em colunas
by ASANTOS 08 Jul '14

08 Jul '14

Boa tarde pessoal, Tenho inúmeros arquivos dpt que podem ser lidos com txt e gostaria de fazer o seguinte, ler os dados que são apenas uma coluna em cada arquivo e transpor eles, em seguida, pegar o nome do arquivo e a cada _ criar uma nova coluna, sendo um arquivo: Cupim%20Syntermes_COLONIA%201_operario_1_c1_140616.dpt Gostaria que a última coluna fosse os dados transpostos no arquivo e as colunas fosse: Cupim%20Syntermes, COLONIA%20, operario, 1, c1 e 140616. Segue CRM com três arquivos: #------------------------------------------------------------------------------- ### Download a partir de uma lista de links com os arquivos #------------------------------------------------------------------------------- # ### ObtenÃ§Ã£o de links links <- c( "https://www.dropbox.com/s/l5ofrqw01tnfmmv/Cupim%20Syntermes_COLONIA%201_ope…", "https://www.dropbox.com/s/tkxkov16z813oc6/Cupim%20Syntermes_COLONIA%201_ope…", "https://www.dropbox.com/s/hjcmw9qutwwolo0/Cupim%20Syntermes_COLONIA%201_ope…") tokens <- gsub("^.*/s/","",dirname(links)) fileNames <- basename(links) newLinks <- file.path("http://dl.dropbox.com/s", tokens, fileNames); newLinks for (a in newLinks) { tryCatch(download.file(a, dest=basename(a), mode='wb'), error=function(...) print("Falha no download!"))} ### Verificando arquivos baixados corretamente ############################################################################## fileInfo <- file.info(fileNames); fileInfo ### observe o segundo arquivo files.OK <- fileNames[fileInfo$size>0 & !is.na(fileInfo$size)]; files.OK ### Operando arquivos baixados corretamente ############################################################################## for (b in files.OK) { t <- strsplit(b,"_|\\.")[[1]][2] XYZ <- data.frame(rep(t),t(b[b[,1],])) outName <- paste0('XYZ-', t, '.txt') write.table(XYZ, file ="termiteNIR.mod", row.names=F,append=T) message(noquote(paste(outName, "salvo em", getwd()))) } #</code> -- ====================================================================== 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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Fwd: [R-PT] why R?
by Leandro Marino 08 Jul '14

08 Jul '14

Recebi na lista do portuguesa e acho que vale a pena compartilhar. Abs Enviado de um dispositivo móvel. ---------- Mensagem encaminhada ---------- De: "Marta Rufino" <marta.m.rufino(a)gmail.com> Data: 08/07/2014 04:50 Assunto: [R-PT] why R? Para: <r-pt(a)googlegroups.com> Cc: Bom dia, Publicaram esta apresentação, que é mais uma que demonstrar as capacidades do R. Achei que pode ser útil, para quando às vezes temos de o fazer, e não encontramos os dados. Têm ainda alguns exemplos, que eu acho muito interessantes (alguns já conhecia outros não). https://speakerdeck.com/stephenturner/introduction-to-r-for-life-scientists Abraço, M. -- *Marta M. Rufino* (Posdoctoral Researcher) * ____________________________________________________**IPMA* (Portuguese Institute for the Sea and Atmosphere) Av. de Brasília 6 1449-006 Lisboa (+351) 21 302 7076 Portugal __________________________________________ *"How inappropriate to call this planet Earth when it is quite clearly Ocean."* Sir Arthur C. Clarke -- Pode ver esta mensagem no fórum do grupo em https://groups.google.com/d/msg/r-pt/topic-id/message-id --- Recebeu esta mensagem porque subscreveu ao grupo "r-pt" do Grupos do Google. Para anular a subscrição deste grupo e parar de receber emails do mesmo, envie um email para r-pt+unsubscribe(a)googlegroups.com. Para publicar uma mensagem neste grupo, envie um email para r-pt(a)googlegroups.com. Para mais opções, visite https://groups.google.com/d/optout.

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Como resolver a normal no braço...
by andrebvs＠bol.com.br 07 Jul '14

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