Março 2018 - R-br

Oportunidade para estudantes: desenvolvimento de projeto durante o GSOC com o InterMineR
by Marcos Vital 19 Mar '18

19 Mar '18

Oi, pessoal! Recebi no Twitter, e repasso aqui. Não estou por dentro dos detalhes, então qualquer dúvida deveria ser tirada diretamente com os responsáveis, ok? A equipe do InterMineR (https://github.com/intermine/InterMineR) está procurando estudantes que queriam contribuir com o projeto durante o Google Summer of Code. Um dos objetivos é construir um aplicativo Shiny para o pacote. A chamada está aqui: http://intermine.org/gsoc/project-ideas/2018/#interminer-a-client-library-f… E nela estão os emails dos responsáveis, para o caso de alguém se interessar e quiser entrar em contato. Abraços! -- Marcos Vinícius Carneiro Vital Universidade Federal de Alagoas Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde Setor de Biodiversidade e Ecologia

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Modelo geoestatístico sobre condição, jogo SUDOKU
by Wagner Wolff 19 Mar '18

19 Mar '18

Olá pessoal da lista! Estou lidando com um problema de certa forma parecido com o jogo SUDOKU. Resumindo nesse jogo tem uma área subdividida em quadriculas ou células que devem ser preenchidas seguindo condições de que os números de 1 a 9 não se repitam nas colunas e linhas. No meu caso, eu preciso interpolar espacialmente uma variável chamada de intensidade da chuva, entretanto, eu tenho a média dessa variável entre dois pontos que ligando eles formam uma linha, figura abaixo. A questão é a seguinte, como a partir da média eu obtenho os dados pontuais sobre as linhas que satisfaça a condição de que a média permaneça até mesmo nos pontos onde as linhas se cruzam. Ou seja, onde elas se cruzam precisa ser um valor que satisfaça a média da linha 1 e da linha 2. Depois disso preciso interpolar espacialmente esses pontos na área toda. Eu obtive uma solução, mas não sei se é a mais adequada e talvez para uma banco de dados maior ela pode ser impraticável. Resumindo, eu simulei valores nas linhas com a função grf() do geoR e depois com a função optim() variei as células (pixels) até que as condições sejam satisfeitas. Segue o código reproduzível e em anexo os arquivos referente ao shapefile que representa as linhas. proj="+proj=sterea +lat_0=52.15616055555555 +lon_0=5.38763888888889 +k=0.9999079 +x_0=155000 +y_0=463000 +ellps=bessel +units=km +no_defs " ## Colocar os arquivis anexados na mesma pasta da código R Links2l <- spTransform(readOGR("Links2l.shp"), CRS(proj)) Rmean <- c(2.9424, 4.3982) ## Criando uma imagem raster vazia ras <- raster(Links2l, res=0.1, ext=extent(Links2l)); ras[] <- rep(NA, ncell(ras)) ## Celulas (pixels) interceptadas pelas links cells_links <- cellFromLine(ras, Links2l) cells <- unique(unlist(cells_links)) ## Celulas compartilhadas entre os links cells_links[[1]][which(cells_links[[1]] %in% cells_links[[2]])] ## Simulando valores a partir da media nas celulas interceptadas pelas links set.seed(234) for(i in 1:nrow(Links_ams)){ ras[cells_links[[i]]] <- apply(grf(length(cells_links[[i]]), grid=xyFromCell(ras, cells_links[[i]]), nsim=10, mean = Rmean[i],cov.pars = c(3.7, 18.7), nugget = 0.37)$data, 1, mean) } plot(ras, col = gray.colors(10, start = 0.3, end = 0.9, gamma = 2.2, alpha = NULL)) lines(Links2l) ## Funcao de otimizacao opt <- function(par, Rmean){ res <- c() for(i in 1:length(Rmean)){ res[i] <- sum(mean(par[cells %in% cells_links[[i]]])-Rmean[i])^2 } sum(res) } ## Definir espaco de iteracao lower <- list() upper <- list() for(i in 1:nrow(Links_ams)){ lower[[i]] <- rep(mean(ras[cells_links[[i]]])-3.7^0.5, ncell(cells_links[[i]])) upper[[i]] <- rep(mean(ras[cells_links[[i]]])+3.7^0.5, ncell(cells_links[[i]])) } lower <- ifelse(unlist(lower)<0, 0, unlist(lower)) upper <- ifelse(unlist(upper)<0, mean(unlist(upper))+sd(unlist(upper)), unlist(upper)) ## Otimizar e atualizar as celulas para resolver a condicao cell_upd <- optim(par=ras[cells], fn=opt,lower = lower, upper=upper, Rmean=Rmean,method="L-BFGS-B")$par ras_old <- ras ras[cells] <- cell_upd ## Comparando celulas antigas com as novas, apenas a célula compartilhada entre os links nao é linear plot(ras_old[cells_links[[1]]], ras[cells_links[[1]]], ann=T) abline(a=0, b=1) plot(ras_old[cells_links[[2]]], ras[cells_links[[2]]], ann=T) abline(a=0, b=1) ## Verificando se as condicoes foram satisfeitas mean(ras[cells_links[[1]]]) Rmean[1] mean(ras[cells_links[[2]]]) Rmean[2] ## Resultado, valores iguais "SUDOKU" resolvido! ###################################################### ## Interpolacao das celulas pts <- rasterToPoints(ras) plot(pts) boxcox(pts~1) geo_link <- as.geodata(pts, coords.col = 1:2, data.col = 3) plot(geo_link, low =T) plot(geo_link, trend='1st', low =T) plot(geo_link, trend='2nd', low =T) vario <- variog(geo_link,max.dist=10,uvec=seq(0, 10, by=0.01)) plot(vario) link_fit <- list() link_fit$cte <- likfit(geo_link, cov.model="exp", trend ="cte",ini=c(0.5,5), nugget = 0.1) link_fit$lon <- likfit(geo_link, cov.model="exp", trend =geo_link$coords[, 1],ini=c(0.5,5), nug=0.1) link_fit$st <- likfit(geo_link, cov.model="exp", trend ="1st",ini=c(0.5,5), nug=0.1) link_fit$nd <- likfit(geo_link, cov.model="exp", trend ="2nd",ini=c(0.5,20), nug=0.1) sapply(link_fit, AIC) summary(link_fit$st) ## Predição na área krigagem grid <- xyFromCell(ras, 1:ncell(ras)) link_fit$st kr.link <- krige.conv(geo_link, loc=grid, krige=krige.control(obj=link_fit$st)) ras[] <- kr.link$predict image(ras) contour(ras, add=T) lines(Links2l, col=3, lwd=2) ## Krigagem ordinaria é BLUE, consequentemente condicoes sao satisfeitas mean(ras[cells_links[[1]]]) Rmean[1] mean(ras[cells_links[[2]]]) Rmean[2] Att. Abraco -- *Wagner Wolff, **PhD* "*Luiz de Queiroz**" College of Agriculture,* University of São Paulo Pádua Dias avenue11 | 13418-900| Piracicaba-SP| Brazil Phone: +55 19 982385582 <+55%2019%2098238-5582> http://orcid.org/0000-0003-3426-308X https://github.com/wwolff7 http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4463141A1

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comparação entre: ginv(x) com solve( t(x)%*% x ) %*% t(x)
by Cleber N.Borges 17 Mar '18

17 Mar '18

olá a todos Ainda que a dúvida seja mais conceitual do que do R propriamente.... peço ajuda aqui Minha pergunta é: Até que ponto eu posso usar essa igualdade?? Ou mesmo se posso considerar isso igual... ############################################# library( MASS ) # para usar a função ginv x <- matrix( runif(100*100), 100, 100 ) all.equal( ginv(x), solve( t(x)%*% x ) %*% t(x) ) # TRUE ############################################# O motivo de minha dúvida e vontade de usar isso nos modelos lineares com variáveis linearmente dependentes do tipo de misturas químicas, onde a soma das proporções logicamente sempre tem que ser 100%. Por hora, exponho somente essa dúvida (entre tantas :-) ) Agradeço antecipadamente por qualquer indicação nesse tema de 'ginv' Muito Obrigado Cleber Borges --- Este email foi escaneado pelo Avast antivírus. https://www.avast.com/antivirus

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Instalação do pacote brms
by Andre Oliveira 17 Mar '18

17 Mar '18

boa dia,estou a procura de um pacote para estimar componentes de variâncias via Bayesiana. Já testes alguns outros recomendados por professores, mas, me falaram da brms. Acontece que são tantos erros que não consegui instalar no Ubuntu. A rstan é uma dependência que não instala por nada. Alguém tem algumas sugestões? R version 3.4.3 (2017-11-30) -- "Kite-Eating Tree" Copyright (C) 2017 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) R é um software livre e vem sem GARANTIA ALGUMA. Você pode redistribuí-lo sob certas circunstâncias. Digite 'license()' ou 'licence()' para detalhes de distribuição. R é um projeto colaborativo com muitos contribuidores. Digite 'contributors()' para obter mais informações e 'citation()' para saber como citar o R ou pacotes do R em publicações. Digite 'demo()' para demonstrações, 'help()' para o sistema on-line de ajuda, ou 'help.start()' para abrir o sistema de ajuda em HTML no seu navegador. Digite 'q()' para sair do R. [Workspace loaded from ~/.RData] > install.packages("rstan") Installing package into ‘/home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4’ (as ‘lib’ is unspecified) tentando a URL 'https://cran-r.c3sl.ufpr.br/src/contrib/rstan_2.17.3.tar.gz' Content type 'application/x-gzip' length 747202 bytes (729 KB) ================================================== downloaded 729 KB * installing *source* package ‘rstan’ ... ** package ‘rstan’ successfully unpacked and MD5 sums checked ** libs g++ -I/usr/share/R/include -DNDEBUG -I"../inst/include" -I"../inst/include/boost_not_in_BH" -I"`"/usr/lib/R/bin/Rscript" --vanilla -e "cat(system.file('include', 'src', package = 'StanHeaders'))"`" -DBOOST_RESULT_OF_USE_TR1 -DBOOST_NO_DECLTYPE -DBOOST_DISABLE_ASSERTS -DFUSION_MAX_VECTOR_SIZE=12 -DBOOST_PHOENIX_NO_VARIADIC_EXPRESSION -I"/home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/Rcpp/include" -I"/home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/RcppEigen/include" -I"/home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/BH/include" -I"/home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/StanHeaders/include" -fpic -g -O2 -fstack-protector --param=ssp-buffer-size=4 -Wformat -Werror=format-security -D_FORTIFY_SOURCE=2 -g -c chains.cpp -o chains.o .....In file included from /home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/BH/include/boost/spirit/include/phoenix_limits.hpp:11:0, from /home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/BH/include/boost/spirit/home/support/meta_compiler.hpp:16, from /home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/BH/include/boost/spirit/home/qi/meta_compiler.hpp:14, from /home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/BH/include/boost/spirit/home/qi/action/action.hpp:14, from /home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/BH/include/boost/spirit/home/qi/action.hpp:14, from /home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/BH/include/boost/spirit/home/qi.hpp:14, from /home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/BH/include/boost/spirit/include/qi.hpp:16, from /home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/StanHeaders/include/src/stan/lang/grammars/bare_type_grammar_def.hpp:4, from /home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/StanHeaders/include/src/stan/lang/grammars/bare_type_grammar_inst.cpp:1, from lang__grammars__bare_type_grammar_inst.cpp:18: /home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.4/BH/include/boost/phoenix/core/limits.hpp:44:0: warning: "BOOST_PHOENIX_NO_VARIADIC_EXPRESSION" redefined [enabled by default] # define BOOST_PHOENIX_NO_VARIADIC_EXPRESSION ^ <command-line>:0:0: note: this is the location of the previous definition Não passa deste ponto ! # Em allguns momentos da este aviso. installed.packages("rstan") Package LibPath Version Priority Depends Imports LinkingTo Suggests Enhances License License_is_FOSS License_restricts_use OS_type Archs MD5sum NeedsCompilation Built # Aqui estão dependências complicadas! installed.packages("rstan") install.packages("shinystan") installed.packages("brms") Grato!

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Estimação de Máxima Verossimilhança
by Alice Peres 16 Mar '18

16 Mar '18

Olá, bom dia! Eu estou com dificuldade em encontrar o estimador de máxima verossimilhança para variáveis aleatórias(femeas) com distribuição Binomial, com parâmetro theta, e de estimar theta usando um estimador numérico. Seguem os dados: femeas <- c(18,31,34,33,27,33,28,23,33,12,19,25,14,4,22,7)

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Pacote ExpDes.pt
by Lucas Stempkowski 15 Mar '18

15 Mar '18

Olá, Estou tentando rodar o pacote ExpDes.pt , porém como resposta tenho: Error in library(ExpDes.pt) : there is no package called ‘ExpDes.pt’ Alguém pode me ajudar? Obrigado -- ----------------------------------------------------- Lucas Antonio Stempkowski Eng. Agronômo - UFFS Mestrando em Produção Vegetal CAV/UDESC +55 54 99153-0124/ 98448-4633 --------------------------------------------------

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converter character em numeric
by Edmar Caldas 14 Mar '18

14 Mar '18

Bom dia! estou com uma duvida, não estou conseguindo converter uma variável character em numérica. Os dados foram pegos web. usando pacote rvest. e a variável risco veio como character. is.character(risco)as.numeric(as.character(risco))is.numeric(risco) Edmar

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Pacote SF lento
by Jasmine Moreira 13 Mar '18

13 Mar '18

Pessoas queridas, estou trabalhando com espacialização de dados no R mas achei o pacote sf um pouco lento. Alguém tem experiência com ele? https://jflower.shinyapps.io/mapas/ Abraços, Jasmine

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Analise de influência modelos mistos não lineares
by Fernando Souza 12 Mar '18

12 Mar '18

Pessoal Estou lendo uma tese onde a autora utilizou o modelo misto não linear para avaliar a curva de degradação in vivo, utilizando o modelo de orskov (não linear) Ela fez toda a análise utilizando o modelo misto, para fazer a análise de influência ela montou um modelo OLS utilizando a função nls e depois linearizou-a através da função as.lm() e nls2 e fez o teste de influência leverage. Isso está certo? Eu creio que não. -- ========================================= Fernando Souza Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal Celular: (31)99796-8781 (Vivo) E-mail:nandodesouza@gmail.com <e-mail%3Anandodesouza(a)gmail.com> Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307 Blog: https://producaoanimalcomr.wordpress.com/ ==========================================

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Modelos Mistos não lineares Análise Influência
by Fernando Souza 12 Mar '18

12 Mar '18

Caros amigos Como é realizado análise de influência em modelos mistos não lineares? Há alguma implementação em R para realizar tal análise ? Vocês teriam alguma material para me passar ou indicar para que eu possar ler e me inteirar sobre o tema? Obrigado -- ========================================= Fernando Souza Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal Celular: (31)99796-8781 (Vivo) E-mail:nandodesouza@gmail.com <e-mail%3Anandodesouza(a)gmail.com> Lattes: http://lattes.cnpq.br/6519538815038307 Blog: https://producaoanimalcomr.wordpress.com/ ==========================================

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