Outubro 2015 - R-br

package or namespace load failed for ‘dismo’
by Jefferson Ferreira-Ferreira 18 Out '15

18 Out '15

Olá a todos. Eu instalei pacote dismo, mas eu tenho recebido o seguinte erro de carregamento: *Carregando pacote necessário: raster* *Carregando pacote necessário: sp* *Erro: .onLoad falhou em loadNamespace () para 'dismo', detalhes:* * chamada: NULL* * erro: 'tmpdir' não é um objeto exportado 'namespace: raster'* *Error: package or namespace load failed for ‘dismo’* Quando eu digito traceback() eu recebo: *2: stop (gettextf ("pacote ou carga namespace falhou por% s", sQuote (pacote)),* * ligar. = FALSE, domain = NA)* *1: biblioteca ("dismo")* Session info: *> sessionInfo()* *R version 3.0.3 (2014-03-06)* *Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)* *locale:* *[1] LC_COLLATE=Portuguese_Brazil.1252 LC_CTYPE=Portuguese_Brazil.1252 * *[3] LC_MONETARY=Portuguese_Brazil.1252 LC_NUMERIC=C * *[5] LC_TIME=Portuguese_Brazil.1252 * *attached base packages:* *[1] stats graphics grDevices utils datasets methods base * *other attached packages:* *[1] raster_2.2-31 sp_1.0-14 Revobase_7.2.0 RevoMods_7.2.0 RevoScaleR_7.2.0* *[6] lattice_0.20-29 rpart_4.1-5 * *loaded via a namespace (and not attached):* *[1] codetools_0.2-8 foreach_1.4.2 grid_3.0.3 iterators_1.0.7 tools_3.0.3 * Se alguém tiver qualquer dica, agradeço! Desde já, obrigado. -- *Jefferson Ferreira-Ferreira* Geógrafo – GEOPROCESSAMENTO IDSM | Coordenadoria de TI Jefferson.ferreira(a)mamiraua.org.br *Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá* Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação Telefone: +55 97 3343-9710 *Google Maps* - Mapas deste e-mail: Exibir mapa ampliado <https://maps.google.com.br/maps?q=-3.355557,-64.731151&ll=-3.355471,-64.731…> *Contatos particulares:* *(55) 9615-0100*

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Realização de sorteios e a cada processo geração de arquivos *txt individuais
by ASANTOS 15 Out '15

15 Out '15

Prezados listeiros, Estou tentando a cada realização de um sorteio com a função sample(), criar um arquivo *txt com os resultados, mas de uma maneira que o nome do arquivo guarde a informação do número do sorteio, como por exemplo sorteio_10.txt, fiz um CRM para tentar fazer isso, o sorteio faz, mas como alterar o nome do arquivo que não consigo fazer, alguém poderia me ajudar? bd<-rnorm(10000)## Banco de dados Nbsp=10# Número de simulações ## Função para realização das simulações e armazenamento das informações RES<-NULL for(Nsim in 1:Nbsp){ sample_bd<-sample(bd,10) RES<-cbind(rep(Nbsp, length(sample_bd)),sample_bd) write.table(RES,"sorteio_N.txt", row.names=F, col.names=F,append=T) } # -- ====================================================================== 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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[LEMBRETE] Teremos transmissão ao vivo - Meetup R São Paulo Users Group (IME-USP) - Sexta 09 de outubro do 2015
by Luis Benites Sánchez 10 Out '15

10 Out '15

Caros, Amanha teremos nossa quarta reunião do Meetup de R no auditório Antonio Gilioli no Bloco A das 14 ate as 16 horas. Segue a programação de amanha. - [14:00 - 14:55] Modelo Poisson BS para dados de longa duração em R - [14:55 - 15:05] Coffee Break - [15:05 - 16:00] Shiny: aplicações web com R Segue os resumos: Sexta 9 de outubro (14h-16h) - Conferências: 1) Modelo Poisson Birnbaum-Saunders para dados de longa duração em R - Profa. Elizabeth Mie Hashimoto, Universidade Tecnológica Federal do Paraná, UTFPR. . Resumo: Neste trabalho, foi proposto um modelo para dados de tempo de vida que se caracterizam por apresentar uma função de sobrevivência imprópria, ou seja, a medida que o tempo aumenta a função de sobrevivência não tende para zero, mas sim, para uma proporção denotada por p0, que representa os indivíduos não susceptíveis ao evento de interesse. Assim, para a construção do modelo fez-se a suposição de que o número de causas concorrentes do evento de interesse segue uma distribuição Poisson e o tempo para a ocorrência do evento segue uma distribuição Birnbaum-Saunders. A vantagem dos modelos de longa duração é a possibilidade estimar o parâmetro, p0. Dessa forma, para ilustrar a aplicação do modelo Poisson Birnbaum-Saunders fazendo uso do R, foi utilizado um conjunto de dados da literatura e as estimativas dos parâmetros do modelo foram obtidas a partir do método da máxima verossimilhança. 2) Shiny: aplicações web com R - Eduardo Elias Ribeiro Junior, Graduando em Estatística pela Universidade Federal do Paraná e integrante do Programa de Educação Tutorial (PET-Estatística) na UFPR. Resumo: O R possui excelentes formas para visualização e análise de dados. Porém os resultados provenientes das análises no R são geralmente estáticos, apresentados em forma de relatórios. Isto impossibilita que o leitor submeta novos valores para mesma análise sem que se compile novamente os códigos. Em contraste, o pacote shiny facilita a criação de aplicações web que são interativas a estímulos do leitor, permitindo visualizar novos resultados assim que novos valores forem inseridos. A palestra tem como objetivo apresentar o pacote shiny e introduzir os conceitos principais para a construção de aplicações web. As palestras serão transmitidas ao vivo pela conexão IPTV da USP (segue o link: http://www.iptv.usp.br/portal/transmission.action?idItem=30252) e YouTube (segue o link: https://plus.google.com/u/0/events/c1l0eia9apmbjbhhc8k1qfh36lg) Confirme gratuitamente sua participação no site do Meetup :) Para mais informações: Site: www.meetup.com/pt/useR-SP Canal de YouTube: www.youtube.com/channel/UCb9PdJYYaElE6Uqb1KxhE8w <http://www.youtube.com/channel/UCb9PdJYYaElE6Uqb1KxhE8w> e-mail: meetuprsp(a)gmail.com Um abraço, Luis Benites Sánchez Rocío Paola Maehara Organizadores do São Paulo R Users Group

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Transformando lista em matriz
by Paulo Henrique Pimenta 09 Out '15

09 Out '15

Olá a todos os listeiros, Estou com um problema! Possuo dados de maré em forma de lista, com 1 coluna e 7824 linhas contendo dia, horário e nível de maré. Gostaria de saber como posso transformar essa lista numa matriz e poder facilmente trabalhar com os dados. Abraços. Paulo Henrique de A. S. Pimenta. Graduando em Meteorologia (Bacharelado) - IAG/USP. Fone: +5511981318435.

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Re: [R-br] Erro em fit não linear
by sznelwar 09 Out '15

09 Out '15

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Michelle Baú Gaczyk compartilhou "AA.N_Novo_MomentosEstatísticosSemestre1.txt" com você
by Michelle via Dropbox 09 Out '15

09 Out '15

De Michelle: "Olá, compartilhei pelo drop box o data sete para o ajuste arctanh!<br/>Muito obrigada" Clique aqui para visualizar.[1] (Michelle compartilhou estes arquivos usando o Dropbox. Bom divertimento!) [1]: https://www.dropbox.com/l/s/TRWCUSkVIxr7WzmIo6mapm?text=1

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Erro em fit não linear
by Michelle Bau Graczyk 08 Out '15

08 Out '15

Caros,boa noite, estou tentando fazer um fit em um conjunto de dados mas ele me retorna o erro: Erro em nls(y ~ func(x, c, a, b), data = dados2, start = guess, trace = TRUE) : fator de passos 0.000488281 reduzido abaixo de 'minFactor' de 0.000976562 Alguém, por favor, saberia me dizer como posso concertar isso? O programa segue abaixo: > require(lattice) > l<-1 > file<-read.table(paste0("/Users/bau/ProjetoU-Shape/AA.N_Novo_MomentosEstatísticosSemestre",l,".txt"), header=TRUE) > media<-file[3:389,2] > media [1] 24117.500 13168.333 13861.667 18031.667 19581.667 18797.500 15147.500 16699.167 17911.667 [10] 16430.000 15874.167 15470.000 16360.833 18240.000 15018.333 18155.833 14793.333 17348.333 [19] 19142.500 21510.833 17417.500 17450.833 19335.833 14439.167 16995.000 14624.167 18152.500 [28] 18240.000 16124.167 18489.167 14679.167 17181.667 18115.833 15302.500 13445.833 15159.167 [37] 20161.667 15321.667 14252.500 15850.833 13745.000 13915.833 15810.833 13280.833 14680.833 [46] 12119.167 12100.833 16263.333 13210.833 15323.333 12921.667 14374.167 12805.833 13955.000 [55] 12920.833 12016.667 13795.000 14751.667 12735.833 12267.500 12896.667 11947.500 12723.333 [64] 14574.167 12818.333 14187.500 11534.167 12134.167 10910.000 12596.667 11503.333 12515.833 [73] 12709.167 14239.167 11495.000 13163.333 11990.000 10506.667 11984.167 10225.000 11447.500 [82] 11966.667 12115.833 11273.333 10478.333 10375.000 12240.833 11178.333 10699.167 11474.167 [91] 10075.000 12563.333 14194.167 13675.833 12290.000 11357.500 10956.667 12120.000 11663.333 [100] 11078.333 11371.667 10549.167 12766.667 14523.333 10948.333 10809.167 10772.500 11190.000 [109] 9748.333 14768.333 11070.000 10362.500 10942.500 9190.833 12433.333 10302.500 10838.333 [118] 12184.167 8899.167 10073.333 10393.333 9760.000 10390.833 11309.167 9319.167 8183.333 [127] 9531.667 9843.333 8924.167 10070.833 8730.000 10109.167 10507.500 11991.667 8540.833 [136] 11396.667 9405.000 9284.167 9146.667 9640.000 8991.667 8352.500 7969.167 10366.667 [145] 9319.167 8555.000 8578.333 7897.500 8881.667 8842.500 9579.167 9022.500 9914.167 [154] 9933.333 10987.500 8835.000 8473.333 9029.167 8619.167 8782.500 9901.667 8566.667 [163] 8490.833 7475.833 7510.833 8990.000 6865.833 6564.167 7418.333 7356.667 7485.000 [172] 8482.500 9325.000 7989.167 7370.833 7921.667 8243.333 8005.833 8551.667 9119.167 [181] 8760.000 7193.333 9693.333 7742.500 11112.500 7497.500 6685.000 8441.667 7150.000 [190] 6189.167 6760.833 6255.833 8953.333 8413.333 7731.667 6546.667 7179.167 8060.000 [199] 7023.333 9560.000 7071.667 7770.000 6640.000 5910.833 8896.667 7938.333 7098.333 [208] 7282.500 7291.667 8557.500 7326.667 8196.667 12226.667 8380.000 6513.333 9100.833 [217] 6303.333 7525.000 7297.500 7375.833 7224.167 7029.167 9325.833 5923.333 7674.167 [226] 5882.500 8318.333 7263.333 7574.167 7268.333 7530.000 9355.833 8654.167 7426.667 [235] 7794.167 7008.333 7974.167 10410.000 7181.667 7440.000 6345.000 5503.333 6674.167 [244] 9780.000 7740.000 6981.667 5926.667 9352.500 10264.167 8406.667 6532.500 6478.333 [253] 8561.667 8072.500 7700.000 7189.167 6443.333 8120.000 7190.833 6520.833 7539.167 [262] 8013.333 7191.667 7660.000 7276.667 8233.333 7500.833 8582.500 8019.167 7231.667 [271] 10179.167 8445.000 9302.500 7680.833 9114.167 8432.500 7475.000 7779.167 8895.000 [280] 9171.667 9753.333 7490.000 10211.667 11380.000 8524.167 8077.500 10155.000 9406.667 [289] 11199.167 8286.667 9850.000 10032.500 9740.833 7321.667 8494.167 10023.333 9450.000 [298] 10995.833 10166.667 10881.667 8832.500 10015.000 11526.667 11015.833 10857.500 9627.500 [307] 11716.667 10213.333 9765.000 8673.333 8560.833 10153.333 12676.667 11633.333 10933.333 [316] 10492.500 10300.000 9853.333 10602.500 9778.333 9030.000 12785.833 10950.000 11523.333 [325] 12445.000 10896.667 10875.833 11619.167 13154.167 11693.333 12561.667 11002.500 11017.500 [334] 10700.833 14557.500 12236.667 10875.833 11762.500 12705.000 13452.500 11402.500 11232.500 [343] 11739.167 13043.333 11583.333 11468.333 11772.500 13278.333 14787.500 13462.500 13837.500 [352] 13491.667 12455.000 14412.500 14211.667 15135.000 13923.333 15175.000 16048.333 16182.500 [361] 17939.167 17191.667 18522.500 18923.333 17106.667 15255.833 14752.500 15868.333 21636.667 [370] 17807.500 19451.667 17064.167 20163.333 16959.167 17077.500 19470.833 17424.167 18996.667 [379] 24262.500 21454.167 21115.833 18455.000 22215.000 27894.167 28049.167 30302.500 37730.000 > y<-media > tempo<-c(-193:193/193) > tempo [1] -1.000000000 -0.994818653 -0.989637306 -0.984455959 -0.979274611 -0.974093264 -0.968911917 [8] -0.963730570 -0.958549223 -0.953367876 -0.948186528 -0.943005181 -0.937823834 -0.932642487 [15] -0.927461140 -0.922279793 -0.917098446 -0.911917098 -0.906735751 -0.901554404 -0.896373057 [22] -0.891191710 -0.886010363 -0.880829016 -0.875647668 -0.870466321 -0.865284974 -0.860103627 [29] -0.854922280 -0.849740933 -0.844559585 -0.839378238 -0.834196891 -0.829015544 -0.823834197 [36] -0.818652850 -0.813471503 -0.808290155 -0.803108808 -0.797927461 -0.792746114 -0.787564767 [43] -0.782383420 -0.777202073 -0.772020725 -0.766839378 -0.761658031 -0.756476684 -0.751295337 [50] -0.746113990 -0.740932642 -0.735751295 -0.730569948 -0.725388601 -0.720207254 -0.715025907 [57] -0.709844560 -0.704663212 -0.699481865 -0.694300518 -0.689119171 -0.683937824 -0.678756477 [64] -0.673575130 -0.668393782 -0.663212435 -0.658031088 -0.652849741 -0.647668394 -0.642487047 [71] -0.637305699 -0.632124352 -0.626943005 -0.621761658 -0.616580311 -0.611398964 -0.606217617 [78] -0.601036269 -0.595854922 -0.590673575 -0.585492228 -0.580310881 -0.575129534 -0.569948187 [85] -0.564766839 -0.559585492 -0.554404145 -0.549222798 -0.544041451 -0.538860104 -0.533678756 [92] -0.528497409 -0.523316062 -0.518134715 -0.512953368 -0.507772021 -0.502590674 -0.497409326 [99] -0.492227979 -0.487046632 -0.481865285 -0.476683938 -0.471502591 -0.466321244 -0.461139896 [106] -0.455958549 -0.450777202 -0.445595855 -0.440414508 -0.435233161 -0.430051813 -0.424870466 [113] -0.419689119 -0.414507772 -0.409326425 -0.404145078 -0.398963731 -0.393782383 -0.388601036 [120] -0.383419689 -0.378238342 -0.373056995 -0.367875648 -0.362694301 -0.357512953 -0.352331606 [127] -0.347150259 -0.341968912 -0.336787565 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0.046632124 [204] 0.051813472 0.056994819 0.062176166 0.067357513 0.072538860 0.077720207 0.082901554 [211] 0.088082902 0.093264249 0.098445596 0.103626943 0.108808290 0.113989637 0.119170984 [218] 0.124352332 0.129533679 0.134715026 0.139896373 0.145077720 0.150259067 0.155440415 [225] 0.160621762 0.165803109 0.170984456 0.176165803 0.181347150 0.186528497 0.191709845 [232] 0.196891192 0.202072539 0.207253886 0.212435233 0.217616580 0.222797927 0.227979275 [239] 0.233160622 0.238341969 0.243523316 0.248704663 0.253886010 0.259067358 0.264248705 [246] 0.269430052 0.274611399 0.279792746 0.284974093 0.290155440 0.295336788 0.300518135 [253] 0.305699482 0.310880829 0.316062176 0.321243523 0.326424870 0.331606218 0.336787565 [260] 0.341968912 0.347150259 0.352331606 0.357512953 0.362694301 0.367875648 0.373056995 [267] 0.378238342 0.383419689 0.388601036 0.393782383 0.398963731 0.404145078 0.409326425 [274] 0.414507772 0.419689119 0.424870466 0.430051813 0.435233161 0.440414508 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0.844559585 [358] 0.849740933 0.854922280 0.860103627 0.865284974 0.870466321 0.875647668 0.880829016 [365] 0.886010363 0.891191710 0.896373057 0.901554404 0.906735751 0.911917098 0.917098446 [372] 0.922279793 0.927461140 0.932642487 0.937823834 0.943005181 0.948186528 0.953367876 [379] 0.958549223 0.963730570 0.968911917 0.974093264 0.979274611 0.984455959 0.989637306 [386] 0.994818653 1.000000000 > x<-tempo > > dados <- data.frame(x=x,y=y) > dados2 <- dados[-c(1,387),] > > xyplot(y~x, data=dados, type=c("p","smooth")) > > ## Valores iniciais. > > guess <- list(c=1.0,a=1.0, b=0.001) > > ## Modelo não linear. > func <- function(x, c,a,b){ + y <- (atanh((sqrt((x+(b*(x^2)))^2)/c)^2) + a) + return(y) + } > with(guess, + curve(func(x, c,a,b),min(dados$x), max(dados$x))) Mensagens de aviso perdidas: In atanh((sqrt((x + (b * (x^2)))^2)/c)^2) : NaNs produzidos > abline(v=194, lty=2) > > > ## Sobrepondo dados e função a partir dos valores iniciais. > plot(y~x, data=dados, xlab="tempo", ylab="volume/média") > > > f <- expression(atanh((sqrt((x+(b*(x^2)))^2)/c)^2) + a) > > fit <- nls(y~func(x, c,a,b), data=dados2, start=guess, trace=TRUE) 55389072390 : 1.000 1.000 0.001 6020970037 : -224.49929 10765.82603 49.04659 Erro em nls(y ~ func(x, c, a, b), data = dados2, start = guess, trace = TRUE) : fator de passos 0.000488281 reduzido abaixo de 'minFactor' de 0.000976562 > Muito Obrigada, Michelle

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Como calcular o rank dos dados para uma análise não paramétrica
by Simone D. Sartorio 08 Out '15

08 Out '15

Pessoal, bom dia! Eu tentando aplicar um teste não paramétrico, em particular o "teste Scheirer-Ray-Hare". Ele é uma extensão do Kruskal-Wallis para experimento com 2 fatores (em esquema fatorial). Já fucei no R e não encontrei essa função pronta. Logo, preciso obter apenas o rank dos dados para poder aplicar o teste, mas não obtive sucesso ao procurar como obter esse rank com a função kruskal.test...alguém poderia me ajudar? Aqui vai um exemplo fictício para poderem me ajudar...lembrando que esse exemplo é de um fator apenas. O que eu quero é apenas a obtenção dos ranks. #----------------------------------------------------------A<-c(27,14,8,18,7)B<-c(48,18,32,51,22)C<-c(11,0,3,15,8)D<-c(44,72,81,55,39) orq.dados<-data.frame(Campo<-gl(4,5), Orquideas<-c(A,B,C,D)); orq.dadosa<- kruskal.test(Orquideas~Campo, orq.dados)summary(a)names(a)?kruskal.test #---------------------------------------------------------- desde já, muito obrigada!Simone

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Sorteio aleatório de valores e substituir por NA
by ASANTOS 08 Out '15

08 Out '15

Caros Listeiros, Estou tentando criar uma rotina para primeiro sortear 20% de linhas de um data frame com 10 variáveis e n=100, e com o resultado desse sorteio eu gostaria de sortear 10% dos valores independente da variável e substituir por NA. No entanto, estou com dois problemas para realizar isso: 1) O objeto sampl.data.10 criado que corresponde ao sorteio de 10% dos valores não corresponde ao objeto que originou o sorteio (sampl.n.20); e 2) Quando faço o sorteio de 10% dos valores e substituo por NA, perco a informação do identificador da amostra ou seja meu dados$ID, segue CRM abaixo, alguém poderia me dar um help? #Variáveis artificiais dados<-runif(1000) dados<-(dados*100)+c(1:500, 500:1) dados<-matrix(dados,nrow=50,ncol=10) dados<-as.data.frame(dados) names(dados)<-c("var1", "var2","var3","var4","var5","var6","var7","var8","var9","var10") dados$ID<-1:length(dados[,1]) dados<-as.data.frame(dados) #Pacote require(dplyr) ## Seleciono 20% das linhas do objeto dados sampl.n.20<-sample_frac(dados, 0.2) sampl.n.20 ##Seleciono 10% de valores independente da variável n.data<-0.1*(length(sampl.20[,1])*length(sampl.20[1,])) sampl.data.10<-matrix(sample(c(NA, sampl.20[,1]),length(sampl.20[,1])*length(sampl.20[1,]), replace = TRUE), n.data) sampl.data.10 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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Formação decimal
by Andre Oliveira 06 Out '15

06 Out '15

Pessoas,pesquisei na lista e no google, mas não resolvi o que desejo. Como modificar de forma global ou especifica de uma tabela e exibir números inteiros com duas casa decimais (00), assim 8 = 8,00. André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES

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