Agosto 2020 - R-br

[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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Diferença entre o teste de normalidade normalidade sobre a variável resposta e sobre a aov() dos dados em função da variável explicativa
by ASANTOS 22 Ago '20

22 Ago '20

Prezados Membro do R-br, Gostaria de saber a diferença entre realizar: 1) Análise de normalidade sobre a variável resposta x <- rep(seq(from=10, to=50, by=0.5),6) y1 <- rnorm(length(x), mean=10, sd=1.5) y1.res<-y1-mean(y1) shapiro.test(y1.res) # Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.res #W = 0.99688, p-value = 0.4787 2) Sobre a análise de variância do modelo em função da variável explicativa y1.av<-aov(y1 ~ x) shapiro.test(y1.av$res) # Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.av$res #W = 0.99736, p-value = 0.6338 Obrigado, Alexandre -- Alexandre dos Santos Geotechnologies and Spatial Statistics applied to Forest Entomology Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) - Campus Caceres Caixa Postal 244 (PO Box) Avenida dos Ramires, s/n - Vila Real Caceres - MT - CEP 78201-380 (ZIP code) Phone: (+55) 65 99686-6970 / (+55) 65 3221-2674 Lattes CV: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 ResearchGate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 Publons: https://publons.com/researcher/3085587/alexandre-dos-santos/ --

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Mudar eixo numérico para labels
by Diogo Jerônimo 10 Ago '20

10 Ago '20

Gente, mais uma dúvida, para isso o exemplo abaixo (em vermelho): Item=c("Lote1","Lote2","Lote3","Lote4","Lote5") R1=c(8.30,5.69,3.55,1.29,0.01)R2=c(7.70,5.62,3.36,1.28,0.01)Título="Análise de Linearidade"CR=seq(1:mean(length(R1),length(R2))) dados=data.frame(Item,R1,R2,CR)i=1 for (i in (1:nrow(dados))){dados$MRES[i]=mean(c(dados$R1[i],dados$R2[i]))i=i+1}dados$CR2=(dados$CR)^2 dados$CR3=(dados$CR)^3 dados$reglin=as.numeric(matrix(predict(lm(MRES~CR,data=dados)))) valmax=trunc(max(max(dados$MRES),max(dados$reglin)),2)+1 minesc=0maxesc=valmaxplot(c(min(dados$CR),max(dados$CR)),c(minesc,maxesc),type="n",main=Título,xlab="",ylab="") points(dados$CR,dados$MRES,col="blue",pch=16,cex=1.8)lines(dados$CR,dados$MRES,col="blue",lwd=2)points(dados$CR,dados$reglin,col="green",pch=16,cex=1.8)lines(dados$CR,dados$reglin,col="green",lwd=2) No exemplo, com esses dados, fiz um gráfico de pontos e linhas. sendo que como era de esperar, ele vai apresentar valores numéricos nas duas colunas. O que queria saber é se é possível substituir no eixo "x" os números 1,...5, pelos labels de texto que aparecem na variável "Item" ("Lote 1",..., Lote5). Tentei mudar transformando o "class" de CR de "numeric" para "factor", mas não deu certo... Obrigado novamente pela atenção!!! Diogo JerônimoBacharel em Ciências Estatísticas - ENCE/IBGEMestre em Metrologia - PUC-Rio/PósMQICONRE: 8514 - SÉRIE Ahttp://lattes.cnpq.br/8996149312896520

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Artigo sobre p.value
by Luiz Roberto Martins Pinto 10 Ago '20

10 Ago '20

Bom dia. Há algum tempo alguém encaminhou para a lista um artigo sobre p.value. O autor se referiu ao artigo como "o artigo que ele sempre quiz escrever", ou algo parecido. Eu tive problema no computador e perdi. Peço ajuda para acessar este artigo. Outros artigos temáticos sobre p.value também serão bem-vindos. Grato. Luiz Roberto. Luiz Roberto Martins Pinto Prof. Pleno/DCET/UESC Laboratório de Estatística Computacional Universidade Estadual de Santa Cruz Ilhéus-Bahia-Brasil luizroberto.uesc(a)gmail.com skype: lrmpinto http://lattes.cnpq.br/2732314327604831 "*The s**cience exists because there are patterns. * * The patterns exist because God created them*. * The statistic exists to research the patterns that God created.*"

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Diferença de todos os valores
by Diogo Jerônimo 07 Ago '20

07 Ago '20

Boa tarde a todos. Seja por exemplo o seguinte vetor: x=(19,23,27,29) É possível se obter no R um vetor com TODAS as diferenças absolutas entre TODOS os pares de valores combinados de um vetor? Ou seja: vetor=(|19-23|,|19-27|,|19-29|,|23-27|,|23-29|,|27-29|) Obrigado por qualquer ajuda!!! Diogo JerônimoBacharel em Ciências Estatísticas - ENCE/IBGEMestre em Metrologia - PUC-Rio/PósMQICONRE: 8514 - SÉRIE Ahttp://lattes.cnpq.br/8996149312896520

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Erro ao rodar análise bifatorial - ExpDes.pt
by Tiago Camponogara Tomazetti 07 Ago '20

07 Ago '20

Prezados, gostaria de saber se alguém pode me tirar uma dúvida quanto a um "possível" bug que tenho tido quando uso a função fat2.dic() do pacote ExpDes.pt. Sempre que vou rodar a análise bifatorial, onde há interação, a função da o seguinte erro: ######################################################################## ... Interacao significativa: desdobrando a interacao ------------------------------------------------------------------------ Desdobrando F1 dentro de cada nivel de F2 ------------------------------------------------------------------------ ------------------------------------------------------------------------ Quadro da analise de variancia ------------------------------------------------------------------------ GL SQ QM Fc Pr.Fc F2 4 194102.2 48525.55 4.768 0.0016 F1:F2 5 NA NA <NA> <NA> F1:F2 D0 5 NA NA <NA> <NA> F1:F2 D3 5 NA NA <NA> <NA> F1:F2 D5 5 NA NA <NA> <NA> F1:F2 D7 5 NA NA <NA> <NA> Residuo 87 885431.5 10177.37 Total 107 3341005.8 31224.35 ------------------------------------------------------------------------ Error in if (des1.tab[(i + 2), 5] <= sigF) { : valor ausente onde TRUE/FALSE necessário ######################################################################## Aparentemente é um erro dentro do pacote, contudo, se alguém conseguiu contornar este bug de alguma forma, ou conhecer outro modo de rodar uma análise bifatorial no R, seria grato por receber suas opiniões. A título de informação, estou chamando a função deste modo: "fat2.dic(data$TratA, data$TratB, data$Resp, quali=c(TRUE, TRUE), mcomp='tukey')" Desde já, agradeço pela atenção, Tiago Dr. Tiago Camponogara Tomazetti Plant Breeding professor - Federal University of Santa Catarina +55 (48) 9-9681-3848 Lattes: http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4408476D6 ResearchGate https://www.researchgate.net/profile/Tiago_Tomazetti

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Ponto de corte Cook's Distance
by Fernando Souza 07 Ago '20

07 Ago '20

Prezados colegas, Gostaria de saber como vocês definem o ponto de corte para a distância de Cook? Na literatura e listas de discussão tenho vistos várias sugestões, como valores de cook > 1 , valores maiores que 4/n , valor de cook maior que 3x a média, entre outros. Como eu devo proceder para definir o melhor ponto de corte. Eu estou analisando uma variável onde do total de 35 observações , 6 observações etão acima de 0.10 e dessas duas, as mais distantes estão entre 0.25 e 0.30. Eu deveria considerar as 6 observações como pontos de influencia? Se eu utilizar a regra de 4/35 = 0.11 então às 6 observações seriam removidas; Se eu considerar D>1, então nenhuma observação será removida Gostaria de saber sobre a experiencia de vocês e como procedem ATt

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Re: [R-br] Diferença de todos os valores
by sznelwar＠uol.com.br 06 Ago '20

06 Ago '20

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