Novembro 2016 - R-br

Re: [R-br] Heterocedasticidade e teste de média
by sznelwar＠uol.com.br 20 Nov '16

20 Nov '16

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Residuos do Teste T de Student
by Graciliano Galdino 19 Nov '16

19 Nov '16

Olá a todos, Quando faço uma análise qualquer usando teste T (t.test) não aparecem os resíduos na lista dos resultados da análise, como aparece na ANOVA. Como faço para extraí-los? Abraço -- Graciliano Galdino A. dos Santos Biólogo Doutorando em Ciências Florestais - PPGCF Universidade Federal Rural da Amazônia - UFRA

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experimento com delineamento diferente
by Ze Henrique 18 Nov '16

18 Nov '16

Boa tarde a todos, gostaria de saber se alguém poderia me ajudar em um problema. Foi feito a coleta de solo em 2 altitudes, dentro de cada altitude em 4 sistemas diferentes (mata, pastagem, lavoura degradada e lavoura conservada) e dentro de cada um dos sistemas em duas diferentes profundidades (0-20 cm e 20-40 cm). Sendo que o que tenho de repetição é apenas três amostras coletadas por profundidade na mesma sistema e altitude. Seria uma parcela sub-subdividida em DIC ou qual o delineamento e alguém conhece algum lugar onde eu possa ter estas informações ou algum pacote no R que faça este tipo de análise. Gostaria de verificar as interações se existe e fazer um teste de média. Desde já agradeço a todos pela contribuição.

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Erro checando o pacote: No Visivle global function
by Elias Carvalho 18 Nov '16

18 Nov '16

Pessoal, Desculpe, acabei enviando sem assunto. Estou construindo um pacote onde uso o pacote Rgraphviz do site " http://bioconductor.org/biocLite.R", porém quando vou checar o pacote gera o seguinte alerta: check.package: no visible global function definition for ‘biocLite’Undefined global functions or variables: biocLite Alguém sabe como resolver isso ? Embora seja um Warning eu gostaria de resolver -- *In Jesu et Maria* *Obrigado* *Prof. Elias Carvalho* *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"*

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Loop para ler e trabalhar com diversos arquivos simultaneamente
by Yury Duarte 17 Nov '16

17 Nov '16

Bom dia, colegas programadores!! Estive trabalhando num script que tem a finalidade de ler diversos arquivos de um diretório especifico, fazer cálculos/modificações nesses arquivos e salvar uma saída num novo diretório. Acredito que meu problema seja bem simples de ser resolvido. Quero que, para cada file de cidade aberto dentro do for, seja usada a latitude dessa cidade em especifico, e apenas essa. As estruturas que tentei até o momento ou utilizam apenas a primeira latitude informada no vetor correspondente ou utilizam todas elas, mas salvam apenas a última. O ultimo script que usei e os arquivos base seguem em anexo, para que possam ser reproduzidos pelos Srs. Desde já agradeço pela colaboração! Att Yury Duarte Engenheiro Agrônomo - ESALQ/USP

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FTP no R
by Savano Pereira 16 Nov '16

16 Nov '16

Prezados, Estou tentando apagar um arquivo no servidor ftp com o seguinte comando: library(RCurl) curlPerform(url, quote = paste('DELE',name.filenames[1]), userpwd = "xxx") Porém, está retornando o seguinte erro: Error in curlOptions(..., .opts = .opts) : unnamed curl option(s): ftp://xxx.xxx.xx.xx/wca_files/ Alguém tem alguma dica? Att, Savano Pereira TEL: 21 9-8771-9063

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(sem assunto)
by Elias Carvalho 15 Nov '16

15 Nov '16

Pessoal, estou construindo um pacote onde uso o pacote Rgraphviz do site " http://bioconductor.org/biocLite.R", porém quando vou checar o pacote gera o seguinte alerta: check.package: no visible global function definition for ‘biocLite’Undefined global functions or variables: biocLite Alguém sabe como resolver isso ? Embora seja um Warning eu gostaria de resolver -- *In Jesu et Maria* *Obrigado* *Prof. Elias Carvalho* *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"*

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Tamanho de amostras
by Emerson Cotta Bodevan 14 Nov '16

14 Nov '16

Pessoal, boa noite. Existe algum pacote do R que nos permite calcular tamanho de amostra para planejamento de experimentos? Experimentos completamente aleatorizados com efeitos fixos, efeitos aleatórios, blocos, etc. (- ANOVA 1 fator; - ANOVA 2 fatores, etc) Agradeço qualquer ajuda. Att., *Emerson*

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Re: [R-br] Heterocedasticidade e teste de média
by Wagner Bonat 14 Nov '16

14 Nov '16

Prezados membros da lista, Alguns dias postei um código não reproduzível sobre modelos para heterocedásticidade. Peço desculpas e abaixo vai o código que imagino ser possível reproduzir. Os dois principais problemas eram a instalação do pacote mcglm e o conjunto de dados. O pacote pode ser instalado facilmente pelo github repository neste endereço https://github.com/wbonat/mcglm install_github("wbonat/mcglm", ref = "devel") # Saliento para instalar a versão devel !! O conjunto de dados está anexado neste e-mail. Além disso, o Luiz Leal estava com problemas pra ter acesso e pediu o .tar.gz que também vai em anexo. Aproveito para salientar que o mcglm está em desenvolvimento, assim quaisquer dúvidas, criticas e/ou sugestões serão muito bem vindas. All the best! # Heteroscedastic regression model ------------------------------------- # Author: Wagner Hugo Bonat LEG/UFPR ----------------------------------- # Date: 13/11/2016 ----------------------------------------------------- # Loading extra packages install.packages("devtools") require(devtools) # Install mcglm package from github repository ------------------------- install_github("wbonat/mcglm", ref = "devel") require(mcglm) # Loading data set Fenois <- c(337.311, 344.874, 342.353, 325.546, 333.950, 330.588, 328.067, 328.067, 318.824, 331.429, 333.950, 334.790, 336.471, 338.151, 342.353, 259.160, 252.437, 268.403, 265.882, 266.723, 287.731, 88.571, 88.571, 90.252, 41.513, 52.437, 49.076, 88.571, 88.571, 90.252, 64.202, 60.000, 61.681) Cor <- factor(c(rep("ambar",6), rep("ambar_claro",3), rep("ambar",6), rep("ambar_claro",6),rep("branco",6), rep("extra_ambar_claro",3),rep("branco",3))) dados <- data.frame("Fenois" = Fenois, "Cor" = Cor) boxplot(dados$Fenois ~ dados$Cor) tapply(dados$Fenois, dados$Cor, sd) # Linear regression model- --------------------------------------------- fit1 <- lm(Fenois ~ Cor, data = dados) anova(fit1) plot(residuals(fit1) ~ fitted(fit1)) plot(residuals(fit1) ~ Cor) # Double Linear regression model --------------------------------------- dados$id <- 1 fit2 <- mcglm(c(Fenois ~ Cor), list(mc_dglm(~ Cor, id = "id", data = dados)), covariance = "expm", data = dados) summary(fit2) summary(fit1) summary(fit2) cbind(coef(fit1), coef(fit2, type = "beta")$Estimates) cbind(sqrt(diag(vcov(fit1))), coef(fit2, type = "beta", std.error = TRUE)$Std.error) # Example 2 ------------------------------------------------------------ dados2 <- read.table("HETE.csv", header = TRUE, sep = ";", dec = ",") with(dados2, boxplot(y ~ x)) # Note that, the A33 has no variance, so we need to remove this level. dados2 <- dados2[which(dados2$x != "A33"),] dados2$x <- droplevels(dados2$x) tapply(dados2$y, dados2$x, sd) # Linear regression model ---------------------------------------------- fit_lm <- lm(y ~ x, data = dados2) summary(fit_lm) plot(residuals(fit_lm) ~ fitted(fit_lm)) plot(residuals(fit_lm) ~ dados2$x) # Double linear regression model --------------------------------------- dados2$id <- 1 fit_dlm <- mcglm(c(y ~ x), list(mc_dglm(~ x, id = "id", data = dados2)), covariance = "expm", data = dados2) summary(fit_dlm) # Comparing estimates and standard errors ------------------------------ cbind(coef(fit_lm), coef(fit_dlm, type = "beta")$Estimates) cbind(sqrt(diag(vcov(fit_lm))), coef(fit_dlm, type = "beta", std.error = TRUE)$Std.error) Em 11 de novembro de 2016 17:01, Luiz Leal <richfield1974(a)yahoo.com> escreveu: > Prezado Wagner, uso o R no trabalho e devido a restrições técnicas só > consigo instalar pacotes a partir do zip. Poderia me mandar o zip deste > pacote? > Att > Luiz > > > On Friday, November 4, 2016 5:05 PM, Wagner Bonat <wbonat(a)gmail.com> > wrote: > > > Sim, vc pode usar qualquer dos testes padrões. > A única diferença é que vc deve usar os beta e erros padrões que vem deste > modelo. > Não sei se vc pode incluir sua própria matriz de covariancia nas funções > do R. > Talvez, sim. Se não tem que implementar. > O Walmes é muito bom nestes testes de comparações múltiplas talvez ele > possa ajudar. > > O que houve q não conseguiu instalar o pacote? > Tentou pelo github ou do CRAN? > > https://cran.r-project.org/web/packages/mcglm/index.html > https://github.com/wbonat/mcglm > > > > > Em 4 de novembro de 2016 19:46, Luiz Leal <richfield1974(a)yahoo.com> > escreveu: > > Wagner, meu interesse é, uma vez identificado que existe diferença entre > os tratamentos (considerando que um deles é o controle) utilizar o teste de > Dunnett para verificar quais tratamentos diferem do tratamento controle. > Como o pressuposto de homogeneidade das variâncias é violado busquei > alternativas para "homogeneizar" as variâncias. Posso aplicar esse teste a > partir do modelo acima descrito? > Desde já agradeço > Luiz > PS. Não consegui instalar o pacote > > > On Friday, November 4, 2016 4:13 PM, Wagner Bonat via R-br < > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > > > Caros, > > Alguém postou esse conjunto de dados com problema de pressupostos, > principalmente heterocedasticidade. Agora a pouco veio outro e-mail com um > problema similar. Fiz um exemplo um pouco mais detalhado de como isso pode > ser facilmente resolvido e mostrando o efeito disso no modelo. > > # Example 2 ------------------------------ ------------------------------ > Fenois = c(337.311, 344.874, 342.353, 325.546, 333.950, 330.588, 328.067, > 328.067, 318.824, 331.429, 333.950, 334.790, 336.471, 338.151, > 342.353, 259.160, 252.437, 268.403, 265.882, 266.723, 287.731, > 88.571, 88.571, 90.252, 41.513, 52.437, 49.076, 88.571, > 88.571, 90.252, 64.202, 60.000, 61.681) > Cor = factor(c(rep("ambar",6), rep("ambar_claro",3), rep("ambar",6), > rep("ambar_claro",6),rep(" branco",6), > rep("extra_ambar_claro",3), rep("branco",3))) > > > # Exploratory analysis > boxplot(Fenois ~ Cor) > tapply(Fenois, Cor, sd) > dados <- data.frame(Fenois, Cor) > dados$id <- 1 > > # Fitting > fit1 <- mcglm(c(Fenois ~ Cor), list(mc_id(dados)), data = dados) > fit2 <- mcglm(c(Fenois ~ Cor), list(mc_dglm(~ Cor, id = "id", data = > dados)), > covariance = "expm", data = dados) > # Goodness-of-fit > gof(fit1) > gof(fit2) > > # Comparing estimates and standard errors > coef(fit1, type = "beta", std.error = TRUE) > coef(fit2, type = "beta", std.error = TRUE) > > O interessante é que a estimativa pontual é exatamente a mesma, porém > olha a enorme diferença nos erros padrões dos betas. > > -- > Wagner Hugo Bonat > ------------------------------ ------------------------------ > ------------------------------ ---- > Department of Mathematics and Computer Science (IMADA) > University of Southern Denmark (SDU) and > Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG) > Universidade Federal do Paraná (UFPR) > > > ______________________________ _________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/ cgi-bin/mailman/listinfo/r-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 > <http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia>) e forne� c�igo m�imo reproduz�el. > > > > > -- > Wagner Hugo Bonat > ------------------------------------------------------------ > ---------------------------------- > Department of Mathematics and Computer Science (IMADA) > University of Southern Denmark (SDU) and > Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG) > Universidade Federal do Paraná (UFPR) > > > > -- Wagner Hugo Bonat ---------------------------------------------------------------------------------------------- Department of Mathematics and Computer Science (IMADA) University of Southern Denmark (SDU) and Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG) Universidade Federal do Paraná (UFPR)

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PCA
by ana paula coelho madeira 12 Nov '16

12 Nov '16

Prezados colegas, boa tarde! Preciso de sugestões de material e/ou pacotes do R que faça análise de componentes principais. Desde já agradeço Att., Ana PAula

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