Outubro 2015 - R-br

Re: [R-br] Como calcular o rank dos dados para uma análise não paramétrica
by Leal 06 Out '15

06 Out '15

Você tem material sobre esse teste? Desde já agradeço Luiz Conectado pela Motorola "Simone D. Sartorio" <sisartorio(a)yahoo.com.br> escreveu: >_______________________________________________ >R-br mailing list >R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel.

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Modelo Linear Generalizado
by Alisson Lucrécio 06 Out '15

06 Out '15

Caro Colegas, Boa noite. Estou fazendo uma análise de dados de contagem de nematóides móveis e imóveis sob efeito de 9 tratamentos em um modelo linear generalizado com distribuição binomial. Estou com duvida se estou usando o modelo corretamente e porque os coeficientes relacionados ao tratamentos B T-12 e B T-24 não foram significativos. Algum colega poderia me ajudar? Obrigado. *CMR* sub_data <- structure(list(tratamento = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L ), .Label = c("A", "B", "B T-0", "B T-1", "B T-2", "B T-3", "B T-6", "B T-12", "B T-24"), class = "factor"), repeticao = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L), moveis = c(20L, 11L, 20L, 15L, 20L, 20L, 18L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 16L, 20L, 20L, 20L, 14L, 21L, 5L, 5L, 6L, 4L, 5L, 5L, 8L, 6L, 7L, 5L, 6L, 5L, 2L, 1L, 1L, 3L, 2L, 2L, 0L, 1L, 3L, 1L, 0L, 3L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L), imoveis = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 4L, 5L, 5L, 5L, 4L, 5L, 16L, 15L, 14L, 21L, 20L, 21L, 13L, 14L, 13L, 14L, 14L, 14L, 28L, 19L, 32L, 18L, 26L, 26L, 33L, 29L, 24L, 28L, 21L, 22L, 22L, 20L, 20L, 20L, 20L, 10L, 20L, 12L, 16L, 18L, 13L, 20L)), .Names = c("tratamento", "repeticao", "moveis", "imoveis"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 54L)) glm_out <- glm(cbind(imoveis, moveis) ~ tratamento -1, family=binomial, data = sub_data) summary(glm_out) -- Alisson Lucrecio da Costa

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Re: [R-br] Reclassificando mapa baseado em outro mapa e distribuição de probabilidades
by Ricardo Dobrovolski 06 Out '15

06 Out '15

Faltou a função! Em 5 de outubro de 2015 12:37, Ricardo Dobrovolski <rdobrovolski(a)gmail.com> escreveu: > Prezados, > > Quero reclassificar o map1 de acordo com o map2. > > O mapa 2 tem duas categorias, 3 e 2. > > Quero que as células do map1 com a categoria 3 virem 2 se elas for > sobreposta à categoria 1 do map2, de acordo com uma distribuição de > probabilidades empírica, armazenada em change.dist. > > Na verdade, preparei uma função para resolver esse problema, mas ela é > baseada em um for no qual cada célula é avaliada. E isso é muito lento para > a área avaliada. > > Além disso, como o modelo é probabilistico, teríamos de fazer isso pelo > menos 100 vezes. > > Assim, peço a ajuda dos senhores & senhoras para resolver o problema. > > Segue abaixo a função e em anexo os arquivos. > > Valeu! > > Abraço, > > RD. >

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Re: [R-br] Como calcular o rank dos dados para uma análise não paramétrica
by Leal 06 Out '15

06 Out '15

rank() Conectado pela Motorola "Simone D. Sartorio" <sisartorio(a)yahoo.com.br> escreveu: >_______________________________________________ >R-br mailing list >R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel.

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Meetup R São Paulo Users Group (IME-USP) - Sexta 09 de outubro do 2015
by Luis Benites Sánchez 05 Out '15

05 Out '15

Caros, O Meetup R São Paulo Users Group, iniciativa dos estudantes de Doutorado em Estatística do IME, Luis Benites Sánchez e Rocío Paola Maehara com a colaboração das professoras Viviana Giampioli e Márcia D'Elia Branco do IME, anuncia a seguinte palestra do Meetup do mês de outubro (lembrar que temos atividades planejadas até o 4 de dezembro, veja a programação completo no site do Meetup). Breve descrição do Meetup: As reuniões do Meetup R acontecerão geralmente duas vezes por mês, as sextas, das 14h às 16h. Em cada reunião teremos a apresentação de duas palestras com duração de 45 minutos cada e 10 minutos de perguntas. As palestras serão ministradas por professores e estudantes de pós-graduação de diversas universidades do interior como do exterior. A maioria de las serão online, mais também teremos algumas palestras presenciais. Faremos sorteios de 4 livros. Para o mês de setembro a programação é a seguinte: Sexta 9 de outubro (14h-16h) - Conferências: 1) Modelo Poisson BS 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, Departamento de Estatística, Universidade Federal de Paraná. 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 contrução de aplicações web. Obs. As palestras serão transmitidas ao vivo pela conexão IPTV da USP e YouTube (os links de transmissão serão disponibilizados no site do meetup ou também podem acessar ao link <https://plus.google.com/u/0/events/c1l0eia9apmbjbhhc8k1qfh36lg> e confirmar sua participação online caso não possam comparecer fisicamente no auditório Gilioli do IME-USP. ). As sessões são filmados (se os palestrantes concordar) e ditos vídeos serão disponibilizados no Canal de YouTube do Meetup. Para mais informações: Site: www.meetup.com/pt/useR-SP YouTube: www.youtube.com/channel/UCb9PdJYYaElE6Uqb1KxhE8w e-mail: meetuprsp(a)gmail.com Um abraço, Luis Benites Sánchez e Rocío Paola Maehara Organizadores do São Paulo R Users Group

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Retornar duas soluções do comando optmim
by Wagner Wolff 04 Out '15

04 Out '15

Olá pessoal! Estou precisando de uma ajuda, preciso encontrar uma solução para uma variável que terei que usar um método iterativo para estimá-la, entretanto, existe duas soluções (raízes) ou mais para esta variável e preciso da segunda solução pois é a que tem explicação física, sendo assim, a função optmim me retorna a primeira, gostaria que retornasse todas as soluções possíveis, alguém saberia como posso fazer isso? Ou indicar outra função. Segue o código e o gráfico mostrando as duas soluções, onde a linha horizontal intersepta o perfil. Abraço Ho <- 12 Hvar <- 0.09061577 k <- 4.182488e-06 Lmax_fun <- function(par,Ho,Hvar,So,k){ L <- par ((Ho*Hvar/((-So-(k*L^1.75))*(1-Hvar)))-L)^2 } So <- -0.03 (Lmax <- optim(par=100,fn=Lmax_fun,Ho=Ho,Hvar=Hvar,k=k,So=So,method ="BFGS")) abs(So)/(k*Lmax^1.75) >= 1.75+1 #Condição para valer a escolha da função L <- 1:300 DEN_L <- ((-So-(k*L^1.75))*(1-Hvar))*L plot(L,DEN_L,type = "l",ylim = c(0,max(DEN_L)*1.10)) abline(h=Ho*Hvar) points(x=Lmax,Ho*Hvar) Lmax2 <- 129.3757 points(x=Lmax2,Ho*Hvar)

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curva ROC multiclass
by Daniela Recchia 02 Out '15

02 Out '15

Olá pessoal, gostaria de construir uma curva ROC para uma variável multinomial (nível de escolaridade com 5 categorias) e gostaria de saber se isso seria possível de tal forma: Vi num artigo que eles avaliaram um índice por nível de escolaridade (tinha 3 categorias) e para cada nível eles calcularam o cut-off, sensibilidade, especificidade. Não consigo visualizar como poderia ter para os meus 5 níveis de escolaridade o mesmo tipo de análise: #nível 1 controle, nível 2 casos plot.roc(escolaridade,camcog, percent=TRUE, ci=TRUE, of="thresholds", thresholds="best", print.thres="best") #nível 1 controle, nível 3 casos plot.roc(escolaridade,camcog,levels=c(1,3), percent=TRUE, ci=TRUE, of="thresholds", thresholds="best", print.thres="best") #nível 1 controle, nível 4 casos plot.roc(escolaridade,camcog,levels=c(1,4), percent=TRUE, ci=TRUE, of="thresholds", thresholds="best", print.thres="best") #nível 1 controle, nível 5 casos plot.roc(escolaridade,camcog,levels=c(1,5), percent=TRUE, ci=TRUE, of="thresholds", thresholds="best", print.thres="best") Estou na dúvida se da forma que tenho feito estaria correto, por exemplo no primeiro plot pretendo ter os valores para o nível de escolaridade 2, no segundo par ao nível 3 e etc. Seria possível ter (como no artigo) o cut-off e parâmetros para cada nível? Obrigada! -- Daniela Rodrigues Recchia

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Re: [R-br] quem é o autor de tanks.R ???
by Marcos Vital 02 Out '15

02 Out '15

Caramba, gente, que legal! Adorei conhecer a função (e adoro esses joguinhos, hehehe). Vocês conhecem outros joguinhos pro R? Já vou ali conferir o pacote fun, que alguém mencionou, mas queria saber se existem outros. Pode parecer besteira, mas acho que essas coisas descontraídas ajudam a atrair pessoas para o R. Fora que usuários mais avançados podem se interessar em entender como foi feito, o que acaba sendo positivo também. Rodrigo, tudo bem divulgar por aí o seu código? Para dar crédito, colocamos apenas o seu nome ou você tem algum link (site pessoal, lattes, sei lá) que gostaria que acompanhasse? Eu tenho um blog onde divulgo coisas de R, e penso em fazer uma postagem sobre o seu "tanks" por lá, pode ser? Abraços! Marcos

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quem é o autor de tanks.R ???
by Cleber N.Borges 02 Out '15

02 Out '15

olá a todos, um bom tempo atrás, alguém postou um código (segue abaixo) Alguém sabe o autor? (pq queria dar o devido crédito ao autor) Obrigado Cleber #=============================== tank <- function(x) { desenha <- function(ang1,ang2,t) { ang1 <- ang1 ang2 <- ang2 par(mar=rep(0,4),xaxs='i',yaxs='i') plot(seq(0,t,by=0.01),mapa,type='n',ylim=c(0,t)) xplot <- seq(0,t,by=0.01) polygon(c(xplot,t,0),c(mapa,t,t),col='slategray1') segments(p1,y1,sin(ang1/180*pi)*(t/30)+p1,cos(ang1/180*pi)*(t/30)+y1,lwd=2) segments(p2,y2,-sin(ang2/180*pi)*(t/30)+p2,cos(ang2/180*pi)*(t/30)+y2,lwd=2) points(p1,y1,pch=16,cex=3,col=4) points(p2,y2,pch=16,cex=3,col=2) polygon(c(xplot,t,0),c(mapa,0,0),col="green1") legend('topleft',paste(formatC(c('Angulo:','Força:','Vida:')),formatC(c(ang1,f1,v1),digits=2,width=7,format='f')),bty='n') legend('topright',paste(formatC(c('Angulo:','Força:','Vida:')),formatC(c(ang2,f2,v2),digits=2,width=7,format='f')),bty='n') text(t/2,t-.5,paste('Distância: ',round(t1,2))) if (v2 < 0) { text(10,10,'Você ganhou! \\o/',cex=3) ; stop('Fim de jogo') } if (v1 < 0) { text(10,10,'Você perdeu! <o>',cex=3) ; stop('Fim de jogo') } } atira <- function(p,ang,forc,t,...) { ang1 <- (ifelse(p == 2,ang-90,90-ang))/180*pi x <- ifelse(p == 1,p1,p2) a <- -(tan(ang1)/forc) ^2*(t1/20) b <- (tan(ang1)-2*a*x) c <- -(a*x^2 + b*x) x <- if (p == 1) seq(p1,t,.01) else seq(p2,.01,-.01) yt <- a * x^2 + b*x + c + ifelse(p == 1,y1,y2) y <- rep(NA,length(yt)) if (sum(yt < mapa[x*100]) > 1) { y[1:(which(yt < mapa[x*100])[2])] <- yt[1:(which(yt < mapa[x*100])[2])] } else { y <- yt } check <- ifelse(p == 1,(p2-p1-.39)*100,(p2-p1-.39)*100) if (!is.na(y[check])) { pi <- if (p == 1) p2 else p1 pi <- pi + c(.39,-.39) alv <- a * pi^2 + b*pi + c + ifelse(p == 1,y1-y2,y2-y1) if (any(alv < 0) && any(alv > 0)) { pi <- if (p == 1) p2 else p1 d <- dnorm((a * pi^2 + b*pi + c + ifelse(p == 1,y1-y2,y2-y1))*10) if (p == 1) { v2 <<- v2-d*100 } if (p == 2) { v1 <<- v1-d*100 } } } lines(x,y,lty=2,...) return(invisible(cbind(x,y))) } tecla <- function(bot) { if (bot %in% c('Left','Right')) { ang1 <<- min(max(ang1 + ifelse(bot == 'Left',-.25,+.25),0),90) } if (bot %in% c('Up','Down')) { f1 <<- max(f1 + ifelse(bot == 'Up',.05,-.05),0) } if (bot == ' ') { atira(1,ang1,f1,t,col=1) ; Sys.sleep(1) ; desenha(ang1,ang2,t) ; joga() } desenha(ang1,ang2,t) return() } joga <- function() { if (n == 1) { m <- mapa[(p1*100+1):(p2*100-1)] a2 <- atan((m-y1)/seq(.01,p2-p1-.01,.01)) a1 <- atan((m-y2)/seq(p2-p1-.01,.01,-.01)) ang2 <<- max(min(70-max(a1,a2)*180/pi,70),20) f2 <<- (p2-p1)*t1/70 } else { f2 <<- f2t } desenha(ang1,ang2,t) o <- atira(2,ang2,f2,t) fv <<- rbind(fv,c(f2,ifelse(is.na(o[(nrow(o) - p1*100),2]),1,2))) if ((any(fv[,2] == 1)) && (any(fv[,2] == 2))) { f2t <<- mean(c(max(fv[fv[,2] == 1,1]),min(fv[fv[,2] == 2,1]))) } else { if (is.na(o[(nrow(o) - p1*100),2])) { f2t <<- f2*1.20*(t1/80+1) ln <<- n } else { f2t <<- f2*.8 } } f3t <<- f2t Sys.sleep(1) desenha(ang1,ang2,t) n <<- n+1 } ln <<- vector() f2t <- 0 fv <- vector() f1 <- 2 f2 <- 2 v1 <- 100 v2 <- 100 ang1 <- 45 ang2 <- 45 t1 <- round(runif(1,5,20),2) t <- 20 p1 <- round(runif(1,.05,.2)*t,2) p2 <- round(runif(1,.80,.95)*t,2) mapa <- filter(cumsum(sample(c(.25,.1,0,-.1,-.25),t*100+7,rep=T,prob=c(1,5,20,5,1))),rep(1,7)/7) mapa <- mapa[!is.na(mapa)] mapa <- mapa - min(mapa) + .1 mapa[mapa > 5] <- 5 mapa[seq(p1*100-49,p1*100+49)] <- mean(mapa[seq(p1*100-49,p1*100+49)]) mapa[seq(p2*100-49,p2*100+49)] <- mean(mapa[seq(p2*100-49,p2*100+49)]) y1 <- mapa[p1*100] y2 <- mapa[p2*100] desenha(ang1,ang2,t) n <- 1 getGraphicsEvent('Tanks',onKeybd=tecla) atira(1,ang1,2,t,col=1) atira(2,ang2,2,t,col=4) } tank() # Direcionais (esquerda e direita) movem e espaço atira. --- Este email foi escaneado pelo Avast antivírus. https://www.avast.com/antivirus

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Remoção de coordinates() em SpatialGridDataFrame de diferentes dimensões
by ASANTOS 01 Out '15

01 Out '15

Caros Listeiros, Eu criei dos raster r1 e r2, respectivamente com dimensões 10x10 e 15x15, porém eu converti os rasters em SpatialGridDataFrame e gostaria de remover as coordenadas e respectivos valores do objeto 15x15 para que ele fique com o mesmo tamanho e nas mesmas coordenadas que o objeto 10x10, porém não estou conseguindo determinar quais pixels estão contidos em no objeto r1.grid que não existe em r2.grid, segue CRM abaixo, alguém poderia me ajudar? ### <code r> require(raster); require(rgdal); require(dplyr) ## Criando dois raster GTiff #10x10 r1 <- raster(nc=10, nr=10) r1 <- setValues(r1, round(runif(ncell(r))* 255)) writeRaster(r1, filename="r1.tif", format="GTiff", overwrite=TRUE) #15x15 r2 <- raster(nc=15, nr=15) r2 <- setValues(r2, round(runif(ncell(r))* 255)) writeRaster(r2, filename="r2.tif", format="GTiff", overwrite=TRUE) #Converter para SpatialGridDataFrame r1.gtiff<-readGDAL('r1.tif') r1.grid<- as(r1.gtiff, 'SpatialGridDataFrame') r2.gtiff<-readGDAL('r2.tif') r2.grid<- as(r2.gtiff, 'SpatialGridDataFrame') #Detecção de quais pixels estão contidos em r1.grid e r2.grid df.pixels<-anti_join(coordinates(r1.grid),coordinates(r2.grid), copy=TRUE, replace = TRUE) #Remoção das 125 coordenadas e do valor dos pixels de r2.grid para deixar os dois SpatialGridDataFrame com mesmo tamanho new.r2.grid<-r2.grid[which(df.pixels), ] 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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