Novembro 2016 - R-br

Eliminar observações iguais em variáveis distintas
by Alexandre Loures 11 Nov '16

11 Nov '16

Boa tarde! Estou tentando eliminar as observações idênticas mas está dando erro. expand <- expand[expand[,2] != expand[,3],] Error in Ops.factor(expand[, 2], expand[, 3]) : level sets of factors are different str (expand) 'data.frame': 2862000 obs. of 3 variables: $ year: Factor w/ 54 levels "1962","1963",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... $ ido : Factor w/ 212 levels "ABW","AFG","AGO",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ idd : Factor w/ 250 levels "ABW","AFG","AGO",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... - attr(*, "out.attrs")=List of 2 ..$ dim : int 54 212 250 ..$ dimnames:List of 3 .. ..$ Var1: chr "Var1=1962" "Var1=1963" "Var1=1964" "Var1=1965" ... .. ..$ Var2: chr "Var2=ABW" "Var2=AFG" "Var2=AGO" "Var2=AIA" ... .. ..$ Var3: chr "Var3=ABW" "Var3=AFG" "Var3=AGO" "Var3=AIA" ... Desde já muito obrigado! structure(list(year = structure(1:20, .Label = c("1962", "1963", "1964", "1965", "1966", "1967", "1968", "1969", "1970", "1971", "1972", "1973", "1974", "1975", "1976", "1977", "1978", "1979", "1980", "1981", "1982", "1983", "1984", "1985", "1986", "1987", "1988", "1989", "1990", "1991", "1992", "1993", "1994", "1995", "1996", "1997", "1998", "1999", "2000", "2001", "2002", "2003", "2004", "2005", "2006", "2007", "2008", "2009", "2010", "2011", "2012", "2013", "2014", "2015"), class = "factor"), ido = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("ABW", "AFG", "AGO", "AIA", "ALB", "AND", "ANT", "ARE", "ARG", "ARM", "ATG", "AUS", "AUT", "AZE", "BDI", "BEL", "BEN", "BFA", "BGD", "BGR", "BHR", "BHS", "BIH", "BLR", "BLZ", "BMU", "BOL", "BRA", "BRB", "BRN", "BTN", "BWA", "CAF", "CAN", "CHE", "CHL", "CHN", "CIV", "CMR", "COD", "COG", "COK", "COL", "COM", "CPV", "CRI", "CSK", "CUB", "CYM", "CYP", "CZE", "DDR", "DEU", "DJI", "DMA", "DNK", "DOM", "DZA", "ECU", "EGY", "ERI", "ESP", "EST", "ETH", "EU2", "FIN", "FJI", "FRA", "FRO", "FSM", "GAB", "GBR", "GEO", "GHA", "GIN", "GLP", "GMB", "GNB", "GRC", "GRD", "GRL", "GTM", "GUF", "GUY", "HKG", "HND", "HRV", "HTI", "HUN", "IDN", "IND", "IRL", "IRN", "IRQ", "ISL", "ISR", "ITA", "JAM", "JOR", "JPN", "KAZ", "KEN", "KGZ", "KHM", "KIR", "KNA", "KOR", "KWT", "LAO", "LBN", "LBR", "LBY", "LCA", "LKA", "LSO", "LTU", "LUX", "LVA", "MAC", "MAR", "MDA", "MDG", "MDV", "MEX", "MKD", "MLI", "MLT", "MMR", "MNE", "MNG", "MOZ", "MRT", "MSR", "MTQ", "MUS", "MWI", "MYS", "MYT", "NAM", "NCL", "NER", "NGA", "NIC", "NLD", "NOR", "NPL", "NZL", "OMN", "PAK", "PAN", "PER", "PHL", "PLW", "PNG", "POL", "PRT", "PRY", "PSE", "PYF", "QAT", "REU", "ROU", "RUS", "RWA", "SAU", "SCG", "SDN", "SEN", "SGP", "SLB", "SLE", "SLV", "SOM", "SPM", "SRB", "STP", "SUR", "SVK", "SVN", "SWE", "SWZ", "SYC", "SYR", "TCA", "TCD", "TGO", "THA", "TJK", "TKM", "TLS", "TON", "TTO", "TUN", "TUR", "TUV", "TZA", "UGA", "UKR", "URY", "USA", "VCT", "VEN", "VIR", "VNM", "VUT", "WSM", "YEM", "YMD", "YUG", "ZAF", "ZMB", "ZWE"), class = "factor"), idd = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("ABW", "AFG", "AGO", "AIA", "ALB", "AND", "ANT", "ARE", "ARG", "ARM", "ASM", "ATA", "ATF", "ATG", "AUS", "AUT", "AZE", "BDI", "BEL", "BEN", "BES", "BFA", "BGD", "BGR", "BHR", "BHS", "BIH", "BLM", "BLR", "BLZ", "BMU", "BOL", "BRA", "BRB", "BRN", "BTN", "BVT", "BWA", "CAF", "CAN", "CCK", "CHE", "CHL", "CHN", "CIV", "CMR", "COD", "COG", "COK", "COL", "COM", "CPV", "CRI", "CSK", "CUB", "CUW", "CXR", "CYM", "CYP", "CZE", "DDR", "DEU", "DJI", "DMA", "DNK", "DOM", "DZA", "ECU", "EGY", "ERI", "ESH", "ESP", "EST", "ETH", "FIN", "FJI", "FLK", "FRA", "FRO", "FSM", "GAB", "GBR", "GEO", "GHA", "GIB", "GIN", "GLP", "GMB", "GNB", "GNQ", "GRC", "GRD", "GRL", "GTM", "GUF", "GUM", "GUY", "HKG", "HMD", "HND", "HRV", "HTI", "HUN", "IDN", "IND", "IOT", "IRL", "IRN", "IRQ", "ISL", "ISR", "ITA", "JAM", "JOR", "JPN", "KAZ", "KEN", "KGZ", "KHM", "KIR", "KNA", "KOR", "KWT", "LAO", "LBN", "LBR", "LBY", "LCA", "LKA", "LSO", "LTU", "LUX", "LVA", "MAC", "MAR", "MDA", "MDG", "MDV", "MEX", "MHL", "MKD", "MLI", "MLT", "MMR", "MNE", "MNG", "MNP", "MOZ", "MRT", "MSR", "MTQ", "MUS", "MWI", "MYS", "MYT", "NAM", "NCL", "NER", "NFK", "NGA", "NIC", "NIU", "NLD", "NOR", "NPL", "NRU", "NZL", "OMN", "PAK", "PAN", "PCI", "PCN", "PCZ", "PER", "PHL", "PLW", "PNG", "POL", "PRK", "PRT", "PRY", "PSE", "PYF", "QAT", "REU", "ROU", "RUS", "RWA", "SAU", "SCG", "SDN", "SEN", "SGP", "SGS", "SHN", "SLB", "SLE", "SLV", "SMR", "SOM", "SPM", "SRB", "SSD", "STP", "SUN", "SUR", "SVK", "SVN", "SWE", "SWZ", "SXM", "SYC", "SYR", "TCA", "TCD", "TGO", "THA", "TJK", "TKL", "TKM", "TLS", "TON", "TTO", "TUN", "TUR", "TUV", "TZA", "UGA", "UKR", "UMI", "URY", "USA", "UZB", "VAT", "VCT", "VDR", "VEN", "VGB", "VIR", "VNM", "VUT", "WLD", "WLF", "WSM", "YEM", "YMD", "YUG", "ZAF", "ZMB", "ZWE"), class = "factor")), .Names = c("year", "ido", "idd"), out.attrs = structure(list(dim = c(54L, 212L, 250L), dimnames = structure(list(Var1 = c("Var1=1962", "Var1=1963", "Var1=1964", "Var1=1965", "Var1=1966", "Var1=1967", "Var1=1968", "Var1=1969", "Var1=1970", "Var1=1971", "Var1=1972", "Var1=1973", "Var1=1974", "Var1=1975", "Var1=1976", "Var1=1977", "Var1=1978", "Var1=1979", "Var1=1980", "Var1=1981", "Var1=1982", "Var1=1983", "Var1=1984", "Var1=1985", "Var1=1986", "Var1=1987", "Var1=1988", "Var1=1989", "Var1=1990", "Var1=1991", "Var1=1992", "Var1=1993", "Var1=1994", "Var1=1995", "Var1=1996", "Var1=1997", "Var1=1998", "Var1=1999", "Var1=2000", "Var1=2001", "Var1=2002", "Var1=2003", "Var1=2004", "Var1=2005", "Var1=2006", "Var1=2007", "Var1=2008", "Var1=2009", "Var1=2010", "Var1=2011", "Var1=2012", "Var1=2013", "Var1=2014", "Var1=2015"), Var2 = c("Var2=ABW", "Var2=AFG", "Var2=AGO", "Var2=AIA", "Var2=ALB", "Var2=AND", "Var2=ANT", "Var2=ARE", "Var2=ARG", "Var2=ARM", "Var2=ATG", "Var2=AUS", "Var2=AUT", "Var2=AZE", "Var2=BDI", "Var2=BEL", "Var2=BEN", "Var2=BFA", "Var2=BGD", "Var2=BGR", "Var2=BHR", "Var2=BHS", "Var2=BIH", "Var2=BLR", "Var2=BLZ", "Var2=BMU", "Var2=BOL", "Var2=BRA", "Var2=BRB", "Var2=BRN", "Var2=BTN", "Var2=BWA", "Var2=CAF", "Var2=CAN", "Var2=CHE", "Var2=CHL", "Var2=CHN", "Var2=CIV", "Var2=CMR", "Var2=COD", "Var2=COG", "Var2=COK", "Var2=COL", "Var2=COM", "Var2=CPV", "Var2=CRI", "Var2=CSK", "Var2=CUB", "Var2=CYM", "Var2=CYP", "Var2=CZE", "Var2=DDR", "Var2=DEU", "Var2=DJI", "Var2=DMA", "Var2=DNK", "Var2=DOM", "Var2=DZA", "Var2=ECU", "Var2=EGY", "Var2=ERI", "Var2=ESP", "Var2=EST", "Var2=ETH", "Var2=EU2", "Var2=FIN", "Var2=FJI", "Var2=FRA", "Var2=FRO", "Var2=FSM", "Var2=GAB", "Var2=GBR", "Var2=GEO", "Var2=GHA", "Var2=GIN", "Var2=GLP", "Var2=GMB", "Var2=GNB", "Var2=GRC", "Var2=GRD", "Var2=GRL", "Var2=GTM", "Var2=GUF", "Var2=GUY", "Var2=HKG", "Var2=HND", "Var2=HRV", "Var2=HTI", "Var2=HUN", "Var2=IDN", "Var2=IND", "Var2=IRL", "Var2=IRN", "Var2=IRQ", "Var2=ISL", "Var2=ISR", "Var2=ITA", "Var2=JAM", "Var2=JOR", "Var2=JPN", "Var2=KAZ", "Var2=KEN", "Var2=KGZ", "Var2=KHM", "Var2=KIR", "Var2=KNA", "Var2=KOR", "Var2=KWT", "Var2=LAO", "Var2=LBN", "Var2=LBR", "Var2=LBY", "Var2=LCA", "Var2=LKA", "Var2=LSO", "Var2=LTU", "Var2=LUX", "Var2=LVA", "Var2=MAC", "Var2=MAR", "Var2=MDA", "Var2=MDG", "Var2=MDV", "Var2=MEX", "Var2=MKD", "Var2=MLI", "Var2=MLT", "Var2=MMR", "Var2=MNE", "Var2=MNG", "Var2=MOZ", "Var2=MRT", "Var2=MSR", "Var2=MTQ", "Var2=MUS", "Var2=MWI", "Var2=MYS", "Var2=MYT", "Var2=NAM", "Var2=NCL", "Var2=NER", "Var2=NGA", "Var2=NIC", "Var2=NLD", "Var2=NOR", "Var2=NPL", "Var2=NZL", "Var2=OMN", "Var2=PAK", "Var2=PAN", "Var2=PER", "Var2=PHL", "Var2=PLW", "Var2=PNG", "Var2=POL", "Var2=PRT", "Var2=PRY", "Var2=PSE", "Var2=PYF", "Var2=QAT", "Var2=REU", "Var2=ROU", "Var2=RUS", "Var2=RWA", "Var2=SAU", "Var2=SCG", "Var2=SDN", "Var2=SEN", "Var2=SGP", "Var2=SLB", "Var2=SLE", "Var2=SLV", "Var2=SOM", "Var2=SPM", "Var2=SRB", "Var2=STP", "Var2=SUR", "Var2=SVK", "Var2=SVN", "Var2=SWE", "Var2=SWZ", "Var2=SYC", "Var2=SYR", "Var2=TCA", "Var2=TCD", "Var2=TGO", "Var2=THA", "Var2=TJK", "Var2=TKM", "Var2=TLS", "Var2=TON", "Var2=TTO", "Var2=TUN", "Var2=TUR", "Var2=TUV", "Var2=TZA", "Var2=UGA", "Var2=UKR", "Var2=URY", "Var2=USA", "Var2=VCT", "Var2=VEN", "Var2=VIR", "Var2=VNM", "Var2=VUT", "Var2=WSM", "Var2=YEM", "Var2=YMD", "Var2=YUG", "Var2=ZAF", "Var2=ZMB", "Var2=ZWE"), Var3 = c("Var3=ABW", "Var3=AFG", "Var3=AGO", "Var3=AIA", "Var3=ALB", "Var3=AND", "Var3=ANT", "Var3=ARE", "Var3=ARG", "Var3=ARM", "Var3=ASM", "Var3=ATA", "Var3=ATF", "Var3=ATG", "Var3=AUS", "Var3=AUT", "Var3=AZE", "Var3=BDI", "Var3=BEL", "Var3=BEN", "Var3=BES", "Var3=BFA", "Var3=BGD", "Var3=BGR", "Var3=BHR", "Var3=BHS", "Var3=BIH", "Var3=BLM", "Var3=BLR", "Var3=BLZ", "Var3=BMU", "Var3=BOL", "Var3=BRA", "Var3=BRB", "Var3=BRN", "Var3=BTN", "Var3=BVT", "Var3=BWA", "Var3=CAF", "Var3=CAN", "Var3=CCK", "Var3=CHE", "Var3=CHL", "Var3=CHN", "Var3=CIV", "Var3=CMR", "Var3=COD", "Var3=COG", "Var3=COK", "Var3=COL", "Var3=COM", "Var3=CPV", "Var3=CRI", "Var3=CSK", "Var3=CUB", "Var3=CUW", "Var3=CXR", "Var3=CYM", "Var3=CYP", "Var3=CZE", "Var3=DDR", "Var3=DEU", "Var3=DJI", "Var3=DMA", "Var3=DNK", "Var3=DOM", "Var3=DZA", "Var3=ECU", "Var3=EGY", "Var3=ERI", "Var3=ESH", "Var3=ESP", "Var3=EST", "Var3=ETH", "Var3=FIN", "Var3=FJI", "Var3=FLK", "Var3=FRA", "Var3=FRO", "Var3=FSM", "Var3=GAB", "Var3=GBR", "Var3=GEO", "Var3=GHA", "Var3=GIB", "Var3=GIN", "Var3=GLP", "Var3=GMB", "Var3=GNB", "Var3=GNQ", "Var3=GRC", "Var3=GRD", "Var3=GRL", "Var3=GTM", "Var3=GUF", "Var3=GUM", "Var3=GUY", "Var3=HKG", "Var3=HMD", "Var3=HND", "Var3=HRV", "Var3=HTI", "Var3=HUN", "Var3=IDN", "Var3=IND", "Var3=IOT", "Var3=IRL", "Var3=IRN", "Var3=IRQ", "Var3=ISL", "Var3=ISR", "Var3=ITA", "Var3=JAM", "Var3=JOR", "Var3=JPN", "Var3=KAZ", "Var3=KEN", "Var3=KGZ", "Var3=KHM", "Var3=KIR", "Var3=KNA", "Var3=KOR", "Var3=KWT", "Var3=LAO", "Var3=LBN", "Var3=LBR", "Var3=LBY", "Var3=LCA", "Var3=LKA", "Var3=LSO", "Var3=LTU", "Var3=LUX", "Var3=LVA", "Var3=MAC", "Var3=MAR", "Var3=MDA", "Var3=MDG", "Var3=MDV", "Var3=MEX", "Var3=MHL", "Var3=MKD", "Var3=MLI", "Var3=MLT", "Var3=MMR", "Var3=MNE", "Var3=MNG", "Var3=MNP", "Var3=MOZ", "Var3=MRT", "Var3=MSR", "Var3=MTQ", "Var3=MUS", "Var3=MWI", "Var3=MYS", "Var3=MYT", "Var3=NAM", "Var3=NCL", "Var3=NER", "Var3=NFK", "Var3=NGA", "Var3=NIC", "Var3=NIU", "Var3=NLD", "Var3=NOR", "Var3=NPL", "Var3=NRU", "Var3=NZL", "Var3=OMN", "Var3=PAK", "Var3=PAN", "Var3=PCI", "Var3=PCN", "Var3=PCZ", "Var3=PER", "Var3=PHL", "Var3=PLW", "Var3=PNG", "Var3=POL", "Var3=PRK", "Var3=PRT", "Var3=PRY", "Var3=PSE", "Var3=PYF", "Var3=QAT", "Var3=REU", "Var3=ROU", "Var3=RUS", "Var3=RWA", "Var3=SAU", "Var3=SCG", "Var3=SDN", "Var3=SEN", "Var3=SGP", "Var3=SGS", "Var3=SHN", "Var3=SLB", "Var3=SLE", "Var3=SLV", "Var3=SMR", "Var3=SOM", "Var3=SPM", "Var3=SRB", "Var3=SSD", "Var3=STP", "Var3=SUN", "Var3=SUR", "Var3=SVK", "Var3=SVN", "Var3=SWE", "Var3=SWZ", "Var3=SXM", "Var3=SYC", "Var3=SYR", "Var3=TCA", "Var3=TCD", "Var3=TGO", "Var3=THA", "Var3=TJK", "Var3=TKL", "Var3=TKM", "Var3=TLS", "Var3=TON", "Var3=TTO", "Var3=TUN", "Var3=TUR", "Var3=TUV", "Var3=TZA", "Var3=UGA", "Var3=UKR", "Var3=UMI", "Var3=URY", "Var3=USA", "Var3=UZB", "Var3=VAT", "Var3=VCT", "Var3=VDR", "Var3=VEN", "Var3=VGB", "Var3=VIR", "Var3=VNM", "Var3=VUT", "Var3=WLD", "Var3=WLF", "Var3=WSM", "Var3=YEM", "Var3=YMD", "Var3=YUG", "Var3=ZAF", "Var3=ZMB", "Var3=ZWE")), .Names = c("Var1", "Var2", "Var3"))), .Names = c("dim", "dimnames")), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame") -- *Alexandre Rodrigues Loures* Doutorando em Economia Aplicada Universidade Federal da Paraíba - UFPB Centro de Ciências Sociais Aplicadas - CCSA Programa de Pós-Graduação em Economia - PPGE Site: www.ccsa.ufpb.br/ppge orcid www.orcid.org/0000-0002-1288-0135

2 1

Re: [R-br] Ajuste de modelo não linear
by sznelwar＠uol.com.br 10 Nov '16

10 Nov '16

1 0

Re: [R-br] geom_points () legenda como intervalo de variação e não valor único
by sznelwar＠uol.com.br 10 Nov '16

10 Nov '16

1 0

geom_points () legenda como intervalo de variação e não valor único
by fabianidenise＠gmail.com 10 Nov '16

10 Nov '16

Olá Listeiros! Sou pós-graduanda da Engenharia de Biossistemas. Estou com dificuldade em editar a legenda usando geom_point(). Acredito que alguém possa me dar uma indicação de como solucionar. O que eu pretendia fazer, era expressar a presente legenda (do exemplo abaixo) como intervalos de variação. Deste modo, gostaria de expressa-la como: [-35, -20), [-20, -10), [-10, 0), [0, 10), [10, 20), (20, 35]. Porém, sem perder a proporção de tamanho dos pontos de acordo com a distribuição dos valores. Alguém saberia me indicar se é possível de fazer? Abaixo, segue exemplo do que tenho feito #======================================================== rm(list=ls()) library(raster) library(rgeos) library(ggplot2) # retrieve map bra <- getData('GADM', country='BRA', level=1) bra_simpl <- gSimplify(bra, 0.01, topologyPreserve=TRUE) bra_map <- fortify(bra_simpl) # Plotting map gg <- ggplot() gg <- gg + geom_map(map=bra_map, data=bra_map, aes(x=long, y=lat, map_id=id), color="#2b2b2b", size=0.15, fill=NA) #================================================================================================= # Data to be plotted dados <- data.frame( Lon = c(-52.41,-53.60,-51.20,-52.61,-50.00,-51.13,-48.91,-47.36,-49.98,-45.00,-47.95,-46.43,-46.88,-53.81,-51.18,-56.45, -47.95,-51.71,-47.92,-43.41,-45.00,-43.16,-44.11,-45.93,-47.46,-45.23,-46.41,-48.41,-48.18,-51.96,-49.13), Lat = c(-31.78,-28.63,-27.38,-27.11,-24.78,-23.31,-23.08,-20.58,-20.41,-20.03,-19.73,-18.51,-16.36,-22.30, -19.75,-14.40,-18.18,-17.91,-15.78,-13.26,-12.15,-11.08,-9.10,-9.10,-7.33,-5.50,-12.40,-10.71,-8.96,-6.63,-5.36), delta =c(18.08,13.38,19.38,14.10,13.76,9.03,8.84,-0.72,3.45,-2.78,-1.10,-8.07,-12.92,2.38,4.88,-3.94,-5.54,-5.89,-13.26, -24.18,-26.60,-31.46,-27.76,-30.17,-29.57,-29.87,-21.15,-20.95,-21.34,-26.82,-30.53)) # Plotting coordinate point on map p1 <- gg + geom_point(data=dados, aes(x=Lon, y=Lat, colour=delta,size=delta)) + scale_color_continuous(name = "Incremento (%)",limits=c(-35,35), breaks=c(-35,-20,-10,0,10,20,35),low = c("red"), high="blue")+ guides(color= guide_legend(), size=guide_legend()) p1 <- p1 + scale_size_continuous(name = "Incremento (%)",limits=c(-35,35), breaks=c(-35,-20,-10,0,10,20,35)) p1 #================================================================================================= Desde já, muito obrigada pela atenção.

1 0

sobre abóboras
by Antonio Silva 09 Nov '16

09 Nov '16

Olá Hoje atializei o R. A nova versão é a Sincere Pumpkin Patch Vem de um diálogo entre o Linus e a Sally Brown. Outras versões anteriores também faziam referência às tirinhas do Snoopy e do Charlie Brown (não sei quando começou) Linus: He'll come here because I have the most *sincere pumpkin patch* and he respects sincerity. Sally Brown: Do you really think he will come? Linus: Tonight the Great Pumpkin will rise out of the pumpkin patch. He flies through the air and brings toys to all the children of the world. Sally Brown: That's a good story. Linus: You don't believe the story of the Great Pumpkin? I thought little girls always believed everything that was told to them. I thought little girls were innocent and trusting. Sally Brown: Welcome to the 20th century! Procurei na rede algo sobre o motivo desta homenagem, mas não achei. Alguém sabe algo sobre? Obrigado -- Antônio Olinto

2 1

Re: [R-br] Heterocedasticidade e teste de média
by Luiz Henrique Leal 09 Nov '16

09 Nov '16

Prezado César, toda ajuda é bem vinda pois estou com muita dificuldade em modelar esses dados por causa das violações. Endereçei aos outros colegas porque eles deram sugestões. O tratamento 0 é o controle e quero compará-lo com os outros tratamentos l. E ainda tem o problema da heteroscedasticidade. Todos os dados que trabalho tem essa característica. Abs Luiz Conectado pela Motorola Cesar Rabak <cesar.rabak(a)gmail.com> escreveu: >Luiz, > > >Malgrado você tenha endereçado a pergunta, dou meu "pitaco" enquanto os outros colegas não se manifestam. > > >Todas as regressões necessitam que em última análise os erros aleatórios possam ser modelados por um processo cuja melhor representação é a distribuição gaussiana com média zero e alguma dispersão em torno desse zero (que gera o "ruído" nas respostas versus a modelagem matemática da regressão). > > >A grande contribuição dos modelos generalizados é identificação de diversas funções de ligação que permitem modelar processos com respostas diferentes da média pura (ligação == identidade) de tal forma que quando você analisa os resíduos eles "ficam" normais (gaussianos). > > >No script que você enviou em anexo ao e-mail, você está aplicando testes com a suposição ("modelagem") de um processo que deveria ter uma relação "linear" entre x e y. > > >Ora, você tem três amostras para todos os grupos "x" com exceção do grupo "0" que tem 14 casos, como você espera obter alguma coisa razoável em relação aos resíduos? > > >Uma análise exploratória dos seus dados mostra algo interessante, veja no seu ambiente: > > >> library(gplots) > >> plotmeans(y ~ x, data=dados) > > >Uma outra instrutiva visualização dos seus dados é a seguinte: > > >> dotchart(dados$y, groups=dados$x) > > >HTH > >-- > >Cesar Rabak > > > >2016-11-08 11:11 GMT-02:00 Luiz Leal via R-br <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br>: > >Prezados Walmes e Wagner > >Costumo trabalhar com conjuntos de dados em que todos os pressupostos são violados (os dados e os resíduos desviam muito da normalidade além de heterocedasticidade que conforme o Walmes mencionou a solução transformação Box-Cox não resolve). Além disso não posso excluir ou agrupar os tratamentos porque os mesmos representam resultados (medições) de laboratórios. Preciso compará-los com um tratamento (laboratório) considerado de "referência". > >O modelo gls() é capaz de abarcar esses problemas? > >Desde já agradeço > >Luiz > > > >On Monday, November 7, 2016 10:34 PM, Mauro Sznelwar via R-br <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > > > >Ele não reconhece estes comandos 'mcglm','gof', tem alguma bibliotéca para isto? > > > >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 >Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne� c�igo m�imo reproduz�el. > > > > >_______________________________________________ >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 forneça código mínimo reproduzível. > >

1 0

Re: [R-br] Heterocedasticidade e teste de média
by sznelwar＠uol.com.br 08 Nov '16

08 Nov '16

3 2

Re: [R-br] Regressão linear - Excluindo outliers
by sznelwar＠uol.com.br 08 Nov '16

08 Nov '16

2 1

Re: [R-br] heterocedasticidade
by sznelwar＠uol.com.br 08 Nov '16

08 Nov '16

1 0

Re: [R-br] Heterocedasticidade e teste de média
by sznelwar＠uol.com.br 05 Nov '16

05 Nov '16

2 1