Julho 2014 - R-br - DINF UFPR

Re: [R-br] RES: Como resolver a normal no braço...
by andrebvs＠bol.com.br 04 Jul '14

04 Jul '14

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Duvida em preenchimento de colunas
by Leonardo Monteiro 04 Jul '14

04 Jul '14

Ae pessoal, eu qro saber se alguem pode me dar uma dica na seguinte: ## anos.observado<- c(1991:2000) anos.estimado<- c(1994:2000) x.estimado<-c(20,10,13,12, 21,24, 20) x.observado<- c(1,2,3,NA,5,6,NA,8,NA,10) ## Eu quero preencher os valores observados 'NA', com os estimados, porem a seq. de anos é diferente. Alguem tem alguma dica? PS: os valores sao apenas de teor ilustrativo. obrigado, Leonardo.

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Efeito fixos e aleatórios
by Alisson Lucrecio 03 Jul '14

03 Jul '14

Caro Colegas da r-br e Walmes, Bom dia a todos. Eu posso incluir em um modelo uma variável independete no efeito aleatório e no efeito fixo assim como esta o modelo abaixo? Obrigado. > dput(estirpe_r_br)structure(list(Tratamento = structure(c(4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("T_CN", "T_SN", "CIAT 899", "UFLA 02-100", "UFLA 02-127", "UFLA 02-68", "UFLA 04-195"), class = "factor"), Bloco = structure(c(1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L ), .Label = c("1", "2", "3", "4"), class = "factor"), Local = structure(c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L), .Label = c("Lavras", "Lavras 2", "Patos de Minas", "Patos de Minas 2", "PO", "PO 2", "Bambui", "GM", "Luminarias", "Pitangui"), class = "factor"), MSPA = c(22.96, 20.75, 28.56, 22.95, 24.91, 15.2, 12, 20.65, 18.39, 16.18, 14.45, 17.14, 13.02, 26.95, 8.45, 11.47, 23.62, 10.62, 10.35, 19.78, 34.52, 34.16, 35.99, 47.89, 15.32, 12.61, 10.45, 10.45, 24.93, 33.3, 52.25, 19.67, 53.04, 48.77, 34.64, 57.85, 52.43, 36.78, 37.15, 24.28, 23.48, 32.41, 42.63, 32.35, 40.17, 25.84, 31.77, 46.27, 53.27, 29.05, 54.03, 43.19, 28.18, 49.61, 47.09, 42.65, 72.1, 78.8, 58.2, 63.9, 62.5, 90.8, 61.6, 35, 61.4, 98, 64, 68.6, 73.3, 99.3, 72.3, 47.3, 74.4, 45.8, 79.7, 66.6, 140.2, 105.2, 111.8, 127.8, 79.1, 100.8, 91.6, 69.1, 67.8, 76.6, 82.7, 76.4, 81.2, 75.1, 82.3, 73.5, 81, 79.4, 112.1, 73.3, 56.6, 91.8, 86.2, 79.4, 65.2, 85.8, 75.5, 66, 136.2, 152.5, 126.3, 129.8, 68.4, 71.3, 95.5, 64.9, 66.64, 43.91, 72.9, 53.02, 46.5, 50.22, 65.15, 35.87, 49.14, 49.84, 92.12, 34.62, 81.94, 51.85, 72.23, 72.92, 67.5, 46.71, 48.24, 58.98, 66.78, 56.53, 59.89, 38.13, 54.03, 52.78, 51.5, 62.31, 20.06, 26.91, 11.52, 51.73, 24.31, 12.99, 17.35, 26.46, 8.59, 14.13, 25.43, 26.04, 15.53, 16.8, 19.27, 27.85, 12.36, 19.09, 11.05, 41.24, 12.03, 20.47, 17.5, 26.95, 13.49, 16.04, 16.72, 14.69, 42.73, 42.28, 87.11, 54.69, 61.6, 90.5, 38.43, 101.82, 48.37, 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2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("Sem", "Com"), class = "factor"), NT = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L ), .Label = c("2", "3", "4"), class = "factor"), Safra = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Seca", "Aguas", "Inverno"), class = "factor"), Prep_Solo = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("CO", "PD" ), class = "factor")), .Names = c("Tratamento", "Bloco", "Local", "MSPA", "Irrigacao", "NT", "Safra", "Prep_Solo"), row.names = c(NA, -280L), class = "data.frame") > lmer1 <- lmer(MSPA ~ Tratamento + (1 + Tratamento | Local ), data = estirpe_r_br,+ control=lmerControl(optCtrl=list(maxfun=50000)))> > summary(lmer1)Linear mixed model fit by REML ['lmerMod'] Formula: MSPA ~ Tratamento + (1 + Tratamento | Local) Data: estirpe_r_br Control: lmerControl(optCtrl = list(maxfun = 50000)) REML criterion at convergence: 2253.7 Scaled residuals: Min 1Q Median 3Q Max -2.8159 -0.4992 -0.1138 0.4992 3.8454 Random effects: Groups Name Variance Std.Dev. Corr Local (Intercept) 1535.5 39.19 TratamentoT_SN 390.8 19.77 -0.90 TratamentoCIAT 899 573.7 23.95 -0.92 0.89 TratamentoUFLA 02-100 716.9 26.77 -0.80 0.71 0.95 TratamentoUFLA 02-127 635.4 25.21 -0.83 0.75 0.92 0.95 TratamentoUFLA 02-68 370.3 19.24 -0.91 0.98 0.92 0.77 0.84 TratamentoUFLA 04-195 496.5 22.28 -0.88 0.98 0.94 0.79 0.79 0.97 Residual 150.7 12.28 Number of obs: 280, groups: Local, 10 Fixed effects: Estimate Std. Error t value (Intercept) 60.399 12.543 4.815 TratamentoT_SN -17.636 6.828 -2.583 TratamentoCIAT 899 -15.847 8.056 -1.967 TratamentoUFLA 02-100 -9.145 8.901 -1.027 TratamentoUFLA 02-127 -10.860 8.430 -1.288 TratamentoUFLA 02-68 -15.496 6.676 -2.321 TratamentoUFLA 04-195 -16.052 7.562 -2.123 Correlation of Fixed Effects: (Intr) TrT_SN TCIAT8 TUFLA02-10 TUFLA02-12 TUFLA02-6 TratmntT_SN -0.857 TrtmCIAT899 -0.888 0.837 TUFLA02-100 -0.784 0.679 0.900 TUFLA02-127 -0.812 0.716 0.878 0.909 TrUFLA02-68 -0.868 0.903 0.854 0.729 0.792 TUFLA04-195 -0.851 0.913 0.884 0.755 0.759 0.898 -- Alisson Lucrecio da Costa

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Problema para ajustar modelo nls
by ASANTOS 02 Jul '14

02 Jul '14

Boa tarde Pessoal, Estou tentando ajustar os coeficientes de um modelo não linear e uma das variáveis esta sendo confundida com uma função, mudei o nome e não resolveu, segue CRM: var.H.termes<-c(0.07692308,0.20923521,0.24819625,0.03059211,0.03995434,0.11122031,0.25221018, 0.1343785,0.09014085,0.07893114,0.23298351,0.10613884,0.01098901,0.10188088,0.25029985)## Vetor da variância p.H.termes<-c(0.08333333,0.29292929,0.56565657,0.03125,0.04109589,0.12612613, 0.50909091,0.15789474,0.09859155,0.08571429,0.36206897,0.11904762,0.01098901,0.11363636,0.45689655)## Vetor de probabilidade ## Lei de potência de Taylor binomial - log(v)=log(a)+b*log[p(1-p)] mod<-nls(log(var.H.termes)~log(a)+b*log[p.H.termes(1-p.H.termes)],start=list(a=1,b=1)) Alguém poderia me ajudar? -- ====================================================================== 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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Relação de similaridade entre a variância e probabilidade de dados binomiais
by ASANTOS 02 Jul '14

02 Jul '14

Boa noite prezados, Gostaria de saber se alguém sabe me explicar por que a variância de dados binomiais é tão similar a relação de probabilidades dado por p[1-p]. Segundo meu exemplo: var.H.termes<-c(0.07692308,0.20923521,0.24819625,0.03059211,0.03995434,0.11122031, 0.25221018,0.1343785,0.09014085,0.07893114,0.23298351,0.10613884,0.01098901,0.10188088,0.25029985)##Vetor de variâncias p.H.termes<-c(0.08333333,0.29292929,0.56565657,0.03125,0.04109589,0.12612613, 0.50909091,0.15789474,0.09859155,0.08571429,0.36206897,0.11904762,0.01098901,0.11363636,0.45689655)##Vetor de probabilidades var.H.termes #é similar a p.H.termes<-p.H.termes*(1-p.H.termes) p.H.termes 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 fazer cokrigagem
by Jacqueline Cantú 02 Jul '14

02 Jul '14

Olá pessoal, Alguém saberia me ajudar em como fazer cokrigagem.. Deste já agradeço a atenção. Grata, Jacqueline

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Classificação por intervalo de confiança
by ASANTOS 02 Jul '14

02 Jul '14

Bom dia Pessoal, Tenho duas variáveis artificiais, sendo: z1<-rnorm(n=100, mean=0.73436, sd=0.104739) z2<-rnorm(n=100, mean=0.69173, sd=0.104492) Depois fiz a concatenação delas: z<-c(z1,z2) Agora gostaria de criar uma nova coluna de classificação onde os valores que estiverem dentro do intervalo de confiança 0.69173±0.008838306, fossem classificados como "atacado" e fora dele como "sadio", alguém poderia me dar uma luz? 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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MULTIPLICAÇÃO DE MATRIZES DE ORDEM 3000 x 3000
by Ze Henrique 02 Jul '14

02 Jul '14

Boa tarde pessoal, estou trabalhando com matrizes de dimensão de 3000 x 3000 em um processo iterativo e a multiplicação das mesmas tem tomado muito tempo. Tentei utilizar a biblioteca RcppArmadillo mas não obtive ganhos de tempo. Alguém sabe me dizer o porque? Toda ajuda é bem vinda para acelerar a multiplicação destas matrizes. Segue abaixo um CMR: require(Rcpp) require(RcppArmadillo) cppFunction(depends = "RcppArmadillo", 'arma::mat prodM(arma::mat& a, arma::mat& b) { return(a * b); }' ) mat <- matrix(rnorm(9e+06,30),nc=3000) #Código em C system.time(prodM(mat,mat)) #Código em R system.time(mat%*%mat) -- *José Henrique Soler Guilhen* Graduando em Agronomia Universidade Federal do Espírito Santo - CCAUFES

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Função 'getManyCsv"
by Leonardo Monteiro 01 Jul '14

01 Jul '14

Boa tarde, Estou tentando usar a função "getManyCsv", a qual estaria dentro do pacote "ChemoSpec", porém estou recebendo a mensagem: "Error, could not find function "getManyCsv" " Alguem saberia alguma solucao? obrigado, Leonardo.

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Problema em abrir conexão com source() do Dropbox/Public
by walmes . 01 Jul '14

01 Jul '14

Saudações, Muitas das funções que disponibilizo em cursos eu hospedo na pasta pública do Dropbox (Dropbox/Public). O procedimento para mim e também para os alunos sempre funcionou usando o link que o Dropbox dá ao clicar com o botão direito do mouse "Dropbox > Copy Public Link". O link vem com https e o "s" tem que ser removido. Isso sempre funcionou mas desse a última sexta-feira pra cá não funcionou mais. O erro que dá é mostrado no código abaixo. Googlei e os erros apontam problemas de proxy (praticamente em windows). Não creio que seja meu caso. Tentei algumas soluções lidas mas não deu. Alguém experimentou algo semelhante e/ou tem alguma indicação? > url <- "http://dl.dropboxusercontent.com/u/48140237/aac.R" > browseURL(url) > download.file(url, basename(url)) trying URL 'http://dl.dropboxusercontent.com/u/48140237/aac.R' Error in download.file(url, basename(url)) : *cannot open URL* 'http://dl.dropboxusercontent.com/u/48140237/aac.R' > source(url) Error in file(filename, "r", encoding = encoding) : *cannot open the connection* > sessionInfo() R version 3.1.0 (2014-04-10) Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) locale: [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C [3] LC_TIME=pt_BR.UTF-8 LC_COLLATE=en_US.UTF-8 [5] LC_MONETARY=pt_BR.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8 [7] LC_PAPER=pt_BR.UTF-8 LC_NAME=C [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C [11] LC_MEASUREMENT=pt_BR.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C attached base packages: [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base loaded via a namespace (and not attached): [1] grid_3.1.0 lattice_0.20-29 nlme_3.1-117 > 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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