Junho 2020 - 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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Duvidas Análise de Componentes Principais
by Fernando Souza 09 Dez '20

09 Dez '20

Olá pessoal tudo bem Estou realizando uma análise de componentes principais, com o objetivo de selecionar as melhores variáveis para uma análise multivariada. Gostaria de uma orientação sobre a interpretação. Eu interpretei de forma correta? Variáveis que possuem alta correlação com um CP também estão correlacionadas entre si. Isso significa que posso utilizar somente uma das principais variáveis do CP1 (por exemplo) para incluir no modelo multivariado? No caso a variável que apresentar significado para o trabalho. Os círculos de correlação, screem plot e corrplot geradas pelo Pca estão disponíveis no link https://drive.google.com/open?id=1jS5tCX-2-qHo2Gbej00DkFQBpLztwXks A interpretação que fiz foi a seguinte: Considerei as variáveis PC,IC e Prod leite (Azul no gráfico) como variável suplementar quantitativa. Baseado no ScreenPlot selecionei somente 5 CP para avaliação que explicaram 67,80% da variancia total. Pela minha interpretação cheguei as seguintes conclusões Principais variáveis para cada componente: Consumos (CP1): CMS,CMO,CPB,CEE,CCNF,CFDNcp,CFDA,CNDT,CEB,CED,CEM,CEL Energia (CP2) : EB,ED,EM,EL Peso (CP3): PV,PCJ,PCVZ,PCVZ075 Composição do Leite(CP4) : Solido e DCNF Variaveis sanguíneas (CP5): PT e ALBUMINA Segue uma descrição do trabalho para compreensão. Aceito sugestões sobre a melhor forma trabalhar esses dados O banco de dados é oriundo dois estudos realizados pelo mesmo grupo de pesquisa nas mesmas condições experimentais (animais,instalação,dieta,manejo) e avaliaram 48 variáveis. Os fatores experimentais foram: *Raça*: Estudo 1 avaliou 12 animais (6 raça1 e 6 da raça 2). O estudo 2 avaliou 13 animais (6 raça 1 e 7 raça 2) *Plano nutricional:* O estudo 1 avaliou os níveis (0,15,30) o estudo 2 avaliou os níveis (0,5,10,20) *Dias em lactação-DEL* (medidas repetidas no tempo): Estudo 1, dias dispersos entre os períodos de 30 a 120 dias. No estudo 2 os DEL foram avaliados em dias entre 150 a 250 dias. Eu realizei uma análise gráfica e não há indicações de haver diferenças entre estudos, o que era de certo modo esperado. Raça e DEL parecem ser os fatores que afetam as variáveis respostas. -- ========================================= 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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Dúvida sobre a função gls do pacote nlme
by Luiz Leal 25 Jun '20

25 Jun '20

Prezados colegas, preciso de ajuda.Eu sei como os pesos são calculados pra o caso 'varFixed' conforme exemplo abaixo, mas não sei como os pesos são calculados em attr(modelo$modelStruct$varStruct[], which="weights") para 'varExp', 'varPower' e 'varConstPower'. Alguém sabe como é calculado. Eu li a documentação do R, referências e procurei na internet, mas não achei nada.Desde já agradeço.Luiz# Data x <- c(20, 30, 30, 30, 40, 40, 50, 50, 50, 60, 70, 70, 70, 80, 80, 80, 90, 90, 90, 90, 100, 100, 110, 110, 120) y <- c(113, 121, 212, 273, 160, 244, 157, 221, 268, 224, 252, 323, 361, 342, 352, 399, 376, 377, 389, 468, 353, 420, 421, 435, 546)# Design matrix X = model.matrix(~x)# Package library(nlme)# varFixed modelo = gls(y~x, weights = varFixed(~x)) h = sqrt(1/x) w = 1/h^2 W = diag(w) b = solve(t(X)%*%solve(W)%*%X)%*%t(X)%*%solve(W)%*%y b ; coef(modelo) # 'b' computed by hand and 'coef(modelo)' match# varExp modelo = gls(y~x, weights = varExp()) h = attr(modelo$modelStruct$varStruct[], which="weights") # how are these values calculated? w = 1/h^2 W = diag(w) b = solve(t(X)%*%solve(W)%*%X)%*%t(X)%*%solve(W)%*%y

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Probleminha com Rfast
by Alejandro C. Frery 25 Jun '20

25 Jun '20

Bom dia, Eu gosto muito da biblioteca Rfast, e recentemente achei um probleminha nela. Vejam o seguinte código: set.seed(1234567890) gammamle(rgamma(100000, shape=2, rate=3)) $iters [1] 4 $loglik [1] -47638.33 $param shape scale 2.013402 3.020945 Claramente, a estimação dos parâmetros da distribuição gama retorna a taxa (rate) como se fosse a escala (scale). Comuniquei o problema aos desenvolvedores, que rapidamente responderam confirmando que é um erro. Eles me informaram que a versão do Rfast no Github já foi atualizada, e que ela virá na próxima versão. Eu aviso aos colegas da lista para que tenham cuidado com essa função. Abraços, Alejandro

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Modelo Estatístico
by Andre Oliveira 25 Jun '20

25 Jun '20

Prezad@s, bom dia!Tenho um experimento montado em faixas (bloco, sistema de plantio e lâminas de irrigação). Porém teve quatro ciclos de plantio. Qual melhor modelo para análise destes dados? Como declarar este modelo no R? Grato.

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Arguivo *.tps
by Leonardo Luiz Calado 18 Jun '20

18 Jun '20

Caros Colegas da lista, venho a procura de um arquivo do tipo *.tps denominado "sneathd.tps" que estava disponibilizado na versão mais antiga software gratuito tpsRelw, com a finalidade de estudo da forma. Por ser muito específico tenho perguntado a diversos grupos que trabalham com R, já que o presente arquivo faz parte das ações de estudo que tenho efetuado no livro morfometria com R, cuja questões já me foram sanadas aqui. Desde já agradeço qualquer ajuda. LCalado PhD. Biotechnology in natural resources http://lattes.cnpq.br/2459740082072347 leonardocalado(a)hotmail.com 84-9 9931-1630

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help Pacote rsm, superfície de resposta
by Katieli Química 08 Jun '20

08 Jun '20

Caros amigos usuários do RStudio Preciso gerar uma superfície de resposta pelo RStudio. Tenho as superfícies geradas pelo Design Expert (bem mais simples de mexer, mas é um software pago e tenho somente a versão de teste) e comparo as equações geradas com as obtidas pelo R. Não tenho experiência com o RStudio, por isso tenho insegurança se o que fiz está ou não correto. Poderiam me dar a opinião de vocês? Caso tenham também algum argumento que melhore/otimize meus ajustes, ficaria imensamente grata. Meu planejamento é um 2^2 com triplicata do ponto central. Anotei as dúvidas nos scripts. Dados: x1 <- c(-1,+1,-1,+1,0,0,0) x2 <- c(-1,-1,+1,+1,0,0,0) y <- c(6.07,6.67,6.25,6.7,6.43,6.47,6.44) dados1<-data.frame(x1,x2,y) dados1 modelo<-lm(y~x1*x2) summary(modelo) O código abaixo fornece o mesmo resultado, não entendo o porquê. Deve ser facultativo usar qualquer um dos scripts. modelo1<-lm(y~x1+x2+x1*x2) summary(modelo1) anova(modelo) library(alr3) pureErrorAnova(modelo) Gera um R^2 ajustado de 0.987 e falta de ajuste não significativa (p>0,05) pela ANOVA. mod <- lm(y ~ x1+x2++x1*x2+I(x1^2)+I(x2^2)) summary(mod) anova(mod) pureErrorAnova(mod) # EM pureErrorAnova(mod) DA ERRO E NÃO GERA OS DADOS . VOCÊS SABEM COMO CONSIGO ARRUMAR O SCRIPT? PRECISO DOS DADOS DA FALTA DE AJUSTE PARA COMPARAR, EMBORA O R2 AJUSTADO TENHA DADO 0,991 PARA ESSE AJUSTE. PARECE SER MELHOR QUE O ANTERIOR. Trabalhando com o pacote RSM para superfície de resposta x1 <- c(-1,+1,-1,+1,0,0,0) x2 <- c(-1,-1,+1,+1,0,0,0) y <- c(6.07,6.67,6.25,6.7,6.43,6.47,6.44) dados1<-data.frame(x1,x2,y) dados1 Não consegui gerar o planejamento pelo RStudio. Se eu usar ChemReact, por exemplo, os dados são diferentes e não consigo inserir os meus. Consigo apenas da forma demonstrada acima. library(rsm) ajuste <- rsm(y ~ FO(x1, x2), data = dados1) summary(ajuste) ajuste2 <- rsm(y ~ FO(x1, x2)+ TWI(x1, x2), data = dados1) summary(ajuste2) o ajuste abaixo gera estruturas de confundimento, é isso? Fornece um erro ao tentar rodar. ajuste3 <- rsm(y~SO(x1,x2), data = dados1) summary(ajuste3) graficos: Fiquei na dúvida porque o ajuste 2 parecia melhor (maior R2 ajustado), mas o gráfico de resíduos ficou estranho. Considerando os resíduos, o ajuste 1 parece mais adequado. O que vocês acham? contour(ajuste2,~x1+x2, image=TRUE, img.col = terrain.colors(50), xlabs=c("x1","x2")) persp(ajuste,~x1+x2, col=rainbow(50), contours = "colors", xlabs=c("x2","x3"),zlab="Resposta", theta = -30, phi= 50) O plot de resíduos achei estranho plot(fitted(ajuste2),resid(ajuste2),xlab = "Valores ajustados", ylab = "Resíduos", main = "Resíduos x Valores ajustados") abline(h=0,lty=2,col=2) Obrigada pela ajuda

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Manipulando banco de dados no R
by Wenceslau Teixeira 08 Jun '20

08 Jun '20

Caros, Bom dia. Sei que um dos usos do R e a manipulação de arquivos. Nunca tive muito contato com estes comandos. Mas chegou a hora. Agradeço se puderem me enviar alguma dica, material para o estudo sobre este tópico no R. O problema específico que enfrento é extrair dados selecionados com algumas regras de banco de dados (BD). O BD com informações sobre diversos parâmetros dentre estes teores de Areia (A), Silte (S), Argila (Ar) em % sem decimais, tem também dados da água retida na Capacidade de Campo (CC), no Ponto de Murcha permanente (PMP) também em % sem decimais. Eu criei um dataframe teórico de todas as combinações possíveis de resultados de granulometria do solo. Considerando que a soma A+S+Ar = 100 e os dados são sem decimais, num passo de 1% isto cria 5151 combinações possíveis. O que pretendo é buscar no BD as combinações que têm resultados no BD para uma determinada combinação (p.ex. A = 70, S=10, Ar=20 –> PMP = 10). Eu percebi que algumas das combinações da granulometria existem várias informações (dados) da PMP. (a p.ex. A = 60, S=10, Ar=30 –> CC = 12; CC = 11; CC = 20; CC=11). Para algumas nao tem informações de PMP e para algumas combinações há uma informação de PMP. O que quero é criar um script que leia o BD e preencha o data frame teórico de todas as combinações possíveis de granulometria com os dados existentes no BD de PMP. Os dados que tiver repetição que as as mesmas sejam colocadas lado a lado, ID AREIA(A) SILTE(S) ARGILA PMP 1 0 0 100 -ND 2 0 1 99 30 .. 35 0 20 80 29; 29; 27 -- 80 10 20 70 25; 25; 24 5151 100 0 0 ND Se alguém tem alguma dica. Eu agradeço Se cuidem. Cordialmente, Wenceslau Teixeira (Embrapa Solos –RJ)

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Ratio
by Eugenio Rosa 06 Jun '20

06 Jun '20

Sou inciante no R, quero calcular o Ratio entre as ações de um data.frame, iniciei o código mas não consigo ir adiante: Primeiro preciso calcular o ratio par a par das ações do data.frame, Segundo criar gráfico dos ratios incluindo bandas de bollinger de 20 períodos e 1,96 desvios, Terceiro que me retorne quais ratios estão nas bandas inferior e superior do Bollinger. Abaixo, até onde fui com o código: library(reshape2) library(readxl) dados <- readxl::read_excel("C:/Users/User/Desktop/Estudos Corr/!teste.xlsx", sheet = "Ibxx", skip = 1) dados <- as.data.frame(dados) Ativos<- dados -- Eugenio Santos da Rosa Vega Invest Fone: +55 53 3227-5615 Cel.: +55 53 99964-3189 / 98108-3767 Whatsapp Av. Cidade de Rio Grande, 139 96076-240 | Porto | Pelotas-RS

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