Maio 2018 - R-br - DINF UFPR

[OFF -Tópic] Cotas em concursos para negros e índios!
by Andre Oliveira 12 Jun '49

12 Jun '49

Pessoal, tem um colegar meu que vou fazer um concurso ele é descendente de negro ele é pardo. Ele veio com a pergunta como provar que sou negro, pois, tem vagas reservada para negros e índios? Eu sinceramente não sei e não tenho ideia pois nunca tive esta curiosidade. O que de fato comprova sua raça? Algum documento? O que são usados em concursos para provar? obrigado André Oliveira Souza

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Legenda eixo X
by Luciano F. Sgarbi 10 Jun '49

10 Jun '49

Prezados, Estou tentando centralizar a legenda do eixo X em uma figura com vários gráficos. Estou conseguindo centralizar a legenda da linha inferior como no exemplo, mas as linhas do meio não. par(mfrow=c(2,2)) plot(rnorm(100),xlab="",ylab="y1") plot(rnorm(100),xlab="",ylab="y2") mtext(side=1,cex=2,line=-1.8,text="Variável Explanatória 1",outer=TRUE) ### o problema está aqui, pois a legenda desce para a parte inferior da figura. plot(rnorm(100),xlab="",ylab="y1") plot(rnorm(100),xlab="",ylab="y2") mtext(side=1,cex=2,line=-1.8,text="Variável Explanatória 2",outer=TRUE)## Esse dá certo Alguém podia dar uma luz de como eu posso fazer isso? Abraços -- *Luciano F. Sgarbi* Mestrando em Ecologia e Evolução Laboratório de Ecologia de Insetos (sl. 222) Departamento de Ecologia Instituto de Ciências Biológicas - ICB 1 Universidade Federal de Goiás, campus II Goiânia-GO 74001-970 Brazil

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Diferença resultados agricolae::HSD.test e lsmeas
by Fernando Antonio de souza 05 Nov '18

05 Nov '18

Pessoal, poque o resultado dos testes HSD.test e lsmeans diferem neste exemplo? O resultado fornecido pelo lsmeas está em acordo com o material de onde tirei esse exemplo e que havia sido rodado no SAS. Já o HSD.test difere tanto no valor das médias estimadas como na significancia. install.packages(c("agricolae",lsmeans")) library(agricolae) library(lsmeans) COVARIANCIA<-read.csv(" https://www.dropbox.com/s/0uvwqnnvsdsvphc/Covariancia.csv?raw=1",head=TRUE) modeloCOVAR<-lm(GANHO~PESOINIC+DIETA,data=COVARIANCIA) anova(modeloCOVAR) HSD.test(modeloCOVAR,"DIETA",console=TRUE) lsmeans(modeloCOVAR,pairwise~DIETA,adjust="tukey") -- ========================================= 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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como usar um layout gráfico do tipo 3x2 ?
by Cleber N.Borges 11 Jun '18

11 Jun '18

Olá a todos, Gostaria de fazer 5 gráficos em uma mesma janela... mas não entendi como usar as funções de layout... Gostaria de algo mais ou menos como coloco abaixo: ######## # primeira linha na janela gráfica => 3 gráficos plot( rnorm(10), col=1 ); plot( rnorm(10), col=2 ); plot( rnorm(10), col=3 ); # segunda linha na janela gráfica => 2 gráficos hist( rnorm(10), col=1 ); hist( rnorm(10), col=2 ); plot( rnorm(10), col=3 ); agradeço antecipadamente pela ajuda Cleber Borges --- Este email foi escaneado pelo Avast antivírus. https://www.avast.com/antivirus

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INDICADORES SOCIAIS OF TOPICS
by Edson Lira 01 Jun '18

01 Jun '18

Caros amigos, boa tarde, um amigo meu Economista me fez uma pergunta que resolvi compartilhar com vocês. "Existe alguma técnica em Estatística, específica para tratamento de Indicadores Sociais?" Eu diria que não, mas gostaria de saber se vocês conhecem algo do tipo. [ ['s.Prof. Edson Lira, Me Estatístico Manaus-Amazonas

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quebra de linha do título de tabelas geradas pela função xtable
by Paulo Eduardo de Mesquita 30 Mai '18

30 Mai '18

Bom noite (dia) a todo(a)s, Paz e bem Sou um neófito em R e Latex. Estou tentando redigir um artigo relativamente longo no formato Rnw no Rstudio e esbarrei num problema que não estou sendo capaz de superar, mesmo depois de pesquisar bastante. O problema é ajustar a largura do título das tabelas geradas com a função xtable à largura da tabela propriamente dita através da inserção de quebras de linha no título, fazendo com que algo assim (que o código que escrevi á capaz de gerar): se transforme em algo assim (que eu editei como figura no MS - Paint): Um exemplo de trabalho simplificado segue anexo. Muito obrigado. -- Paulo Eduardo de Mesquita Disciplina de Infectologia - Faculdade de Medicina Universidade do Oeste Paulista Presidente Prudente - São Paulo - Brasil

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Tutorial de RMarkdown
by Marcos Vital 29 Mai '18

29 Mai '18

Oi, pessoal da lista! Publiquei no meu blog um pequeno tutorial de RMarkdown, e acredito que possa ser útil para os que estão começando a aprender a usar esta ferramenta: https://cantinhodor.wordpress.com/2018/05/26/tutorial-de-rmarkdown/ Caso alguém tiver alguma sugestão, estou à disposição para corrigir, expandir ou atualizar o tutorial, ok? 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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Error: argument "ast" is missing, with no default (solve_model)
by Adriele Giaretta Biase 29 Mai '18

29 Mai '18

Boa tarde pessoal, estou trabalhando com modelos matemáticos de otimização usando o pacote ompr. A ultima linha do código (azul) retorna um erro que não estou conseguindo tratar. Copiei o erro em baixo (vermelho). Alguém já teve a experiência de encontra esse mesmo erro? rm(list=ls(all=TRUE)) #install package from github #devtools::install_github("dirkschumacher/ompr") #devtools::install_github("dirkschumacher/ompr.roi") #install.packages("ROI.plugin.glpk") library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) library(ROI) library(ROI.plugin.glpk) library(ompr) library(ompr.roi) frig = rep(seq(1, 4,1), rep((150*40),4) ) carro = rep(rep(seq(1, 40, 1), rep(150, 40)), 4) dias = rep( seq(1:150), 4*40) lucro = (rnorm(4*40*150, 30,1)) merc = rep(1, length(150*40*4)) praca = rep(1, length(150*40*4)) conj_dados= cbind(frig, carro, dias, lucro, merc, praca) DIF = 150 Trava_param <- function(DIF){ dia <- seq(1, DIF, 1) trav <- rep(0, DIF) praca <- rep(1, DIF) Trava <- data.frame(dias = dia, praca = praca, Trava = trav) return(Trava) } Trava = Trava_param(DIF) Max_descasque <- 3 capac_cam <- 60 Carga_mercado_futuro <- 330 permissao_venda <- 1 bigM <- 5000 model <- MIPModel() %>% # venda do animal i para o frigorifico j no mercado m, # dado o peso no dia k add_variable( x[i,j,k,m], i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))), #1:carro, j = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"frig"])))), #1:frig, k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))), m = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"merc"])))),#1:merc, type = "binary" )%>% # indica a venda de animais no dia k add_variable( y[k], k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))),#1:dias, type = "binary" )%>% # numero de caminhoes do tipo t indo para o frigorifico j no dia k add_variable( total[j,k], j = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"frig"])))), #1:frig, k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))), #1:dias, type = "integer", lb = 0 )%>% # indica qual mercado esta sendo usado add_variable( w[k,m], k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))),#1:dias, m = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"merc"])))), #1:merc, type = "binary" )%>% # indica se o boi i foi vendido na praca u no dia k add_variable( t[i,u,k], i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))), # 1:carro, u = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"praca"])))), #1:praca, k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))), #1:dias, type = "binary" )%>% # maximizar set_objective( sum_expr( x[i,j,k,m]*lucro[i,j,k,m], i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))),# 1:carro, j = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"frig"])))),# 1: frig, k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))),#1:dias, m = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"merc"])))) ) #1:merc) - sum_expr( y[k], k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))) )#1:dias) + sum_expr(130*t[i,u,k]*15, i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))), #1:carro, u = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"praca"])))), #1:praca, k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))) )#1:dias) ) %>% #Um animal eh vendido uma unica vez add_constraint( sum_expr( x[i,j,k,m], i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))),#1:carro, j = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"frig"])))),#1: frig, k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))), # 1:dias, m = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"merc"])))))#1:merc) + sum_expr( t[i,u,k], i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))),# 1:carro, u = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"praca"])))),# 1: praca, k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))))#1:dias, <= 1 )%>% # A capacidade do caminhao eh respeitada add_constraint( sum_expr( x[i,j,k,m], i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))),#1:carro, m = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"merc"])))))#1:merc) <= total[j,k] * capac_cam, j = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"frig"])))),#1:frig, k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))) #1:dias )%>% # Caso exista uma venda no dia k eh calculado um # descasque para mercado a vista e a prazo add_constraint( sum_expr( x[i,j,k,m], i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))),#1:carro, j = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"frig"])))),#1:frig, m = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"merc"])))) )#1:merc) + sum_expr( t[i,u,k], i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))), #1:carro, u = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"praca"])))) )#,1:praca) <= bigM * y[k], k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"]))))# 1:dias )%>% # Respeito ao numero maximo de descasques add_constraint( sum_expr( y[k], k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))) ) #1:dias) <= Max_descasque )%>% # Desigualdade valida para ajudar na convergencia - # todos os animais devem ser vendidos add_constraint( sum_expr( x[i,j,k,m], i = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "carro"])))), j = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "frig"])))), k = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "dias"])))), m = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "merc"])))) ) == 40 )%>% # A carga vendida para mercado futuro eh de pelo menos 330 arobas add_constraint( 15*130*sum_expr( t[i,u,k], i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))) ) #1:carro) <= Carga_mercado_futuro*Trava[k,u], u = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"praca"])))), #1:praca, k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))) #1:dias )%>% # Permissao para venda no mercado futuro add_constraint( sum_expr( t[i,u,k], i = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"carro"])))), #1:carro, u = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"praca"])))), #1:praca, k = as.numeric(as.vector(levels( as.factor(conj_dados[,"dias"])))) )#1:dias) <= bigM * permissao_venda )%>% saveRDS(model, file = "model.rds") %>% solve_model(with_ROI(solver = "glpk")) Error in on_element(push, inplace_update_ast, get_ast_value, element) : argument "ast" is missing, with no default

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Erro na inserção de restrições - função add_constraint - pacote ompr
by Adriele Giaretta Biase 28 Mai '18

28 Mai '18

Bom dia a todos, pessoal estou com um erro na construção de uma restrição no modelo de pesquisa operacional. A soma da combinação de um índices de fatores deve ser igual um número. O erro é referente algum "=" ou ")" errado. Mas não consigo encontrar. i é um vetor que contem 40 índices (1:40); j é um vetor que contem 4 índices (1:4); k é um vetor que contem 150 dias (1:150); m é um numero que contem apenas um índice (1 apenas); Vejam o código: ### Script: add_constraint( sum_expr( x[i,j,k,m], i = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "bois"])))), j = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "frig"])))), k = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "dias"])))), m = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "merc"])))) ) = 40 )%>% ### Execução no Console > add_constraint( + sum_expr( + x[i,j,k,m], + i = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "bois"])))), + j = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "frig"])))), + k = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "dias"])))), + m = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "merc"])))) ) + = 40 Error: unexpected '=' in: " m = as.numeric(as.vector(levels(as.factor(conj_dados[, "merc"])))) ) =" > )%>% Error: unexpected ')' in " )" -- Adriele Giaretta Biase. Mestre em Estatística e Experimentação Agropecuária - UFLA. Doutora em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP Contato: (19) 98861-0619.

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GLM para variável resposta contagem e regressoras fatores.
by Alice Peres 28 Mai '18

28 Mai '18

Caros membros, bom dia! Tenho uma base de dados com 4 variáveis. Onde, a resposta é discreta, com dist. Poisson, e as demais regressoras, são fatores, onde cada um tem um número diferente de níveis. Resposta, Peso(g); Regressoras, Tratamento: C, O, S, E1, E2; Tempo: 0, 1, 2; Sexo: M, F. Para saber como as variáveis se comportam com o Peso, inicialmente, apliquei o seguinte modelo: mod<-glm(Peso~Tratamento+Tempo+Sexo+Tratamento:Sexo,family = poisson) Quando eu gero o summary(modelo) ele não tem o tratamento C e nem o sexo M. O modelo que eu fiz está errado ? Abs

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