Junho 2021 - 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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Lista brasileira oficial de discussão do programa R
by Luiz Paulo Serrano 25 Jun '21

25 Jun '21

Prezadas (os) Solicito ajuda para corrigir esse código teoricamente bem simples mas que já tentei e não encontrei o erro. Agradeço desde já a atenção dispensada. Luiz Paulo Serrano. #Função Duplo Loop - Correção do código #A partir de um vetor qualquer #Exemplo para um vetor de 5 elementos (normalmente são mais de 30 elementos) #L1<-c(65.1537,62.0723,63.6386,63.9617,63.9687) n=5 #O que a função desenvolvida está fazendo loopD<-function(A){ n<-length(A) V<-NULL Vc<-NULL for (p in 1:(n-1)){ for(i in 1:(n-p)){ V[i]<-(A[i+p]-A[i])^2/(2*(n-p)) } print(V) Vc[p]<-sum(V)} print(Vc) } loopD(L1) #Saída da função está errada [1] 1.186878245 0.306661961 0.013049201 0.000006125 [1] 0.382588002 0.594972060 0.018161002 0.000006125 [1] 0.355216000 0.899083240 0.018161002 0.000006125 [1] 0.702112500 0.899083240 0.018161002 0.000006125 [1] 1.5065955 0.9957272 1.2724664 1.6193629 #Está fixando quatro parcelas por passo #Passo 1: Ve1 1.186878245+0.306661961+0.013049201+0.000006125 = 1.5065955 - OK quatro parcelas - OK #Passo 2: Ve2 0.382588002+0.594972060+0.018161002+0.000006125 = 0.9957272 - Não OK #quatro parcelas - Não OK #Valor correto: três parcelas Ve2: 0.382588002+0.594972060+0.018161002 = 0.9957211 #Passo 3: Ve3 0.355216000+0.899083240+0.018161002+0.000006125 = 1.2724664 - Não OK #quatro parcelas - Não OK #Valor correto: duas parcelas 0.355216000+0.899083240 = 1.254299 #Passo 4: Ve4 Ve4: 0.702112500+0.899083240+0.018161002+0.000006125 = 1.6193629 - Não OK quatro parcelas - Não OK #Valor correto: uma parcela 0.702112500 #O que a função deve fazer L1<-c(65.1537,62.0723,63.6386,63.9617,63.9687) n=5 #Passo 1: quatro parcelas Ve1<-((L1[2]-L1[1])^2+(L1[3]-L1[2])^2+(L1[4]-L1[3])^2+ (L1[5]-L1[4])^2)/(2*(n-1));Ve1# 1.506596 Ve1<-(L1[2]-L1[1])^2/(2*(n-1))=1.186878...+(L1[5]-L1[4])^2/(2*(n-1))=6.125e-06 Ve1=1.186878245+0.306661961+0.013049201+0.000006125 = 1.506596 #Passo 2: três parcelas Ve2<-((L1[3]-L1[1])^2+(L1[4]-L1[2])^2+(L1[5]-L1[3])^2)/(2*(n-2));Ve2#0.9957211 Ve2<-(L1[3]-L1[1])^2/(2*(n-2))=0,382588...+(L1[5]-L1[3])^2/(2*(n-2))=0.018161 Ve2= 0.382588002+0.594972060+0.018161002 = 0.9957272 #Passo 3: duas parcelas Ve3<-((L1[4]-L1[1])^2+(L1[5]-L1[2])^2) /(2*(n-3));Ve3# 1.254299 Ve3<-(L1[4]-L1[1])^2 Ve3=0.355216000+0.899083240 = 1.254299 #Passo 4: uma parcela Ve4<-(L1[5]-L1[1])^2/(2*(n-4));Ve4#0.7021125 Como corrigir?

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Um preditor e vários resultados
by Elias Carvalho 21 Jun '21

21 Jun '21

Boa tarde Pessoal Recebi uma base de dados com 272 registros, onde temos 54 variáveis dicotômicas sobre diagnósticos de crianças, como "risco de aspiração", "degluticao prejudicada", etc e uma variável dicotômica indicando se a mães dessas crianças tem ou não tem Near Miss Materno (NMM) que significa quase morte durante a gestação. A pessoa que me enviou quer saber se o fato da mãe ter Near Miss Materno contribui com alguns dos 54 diagnósticos de suas crianças. Neste caso eu teria um único preditor (NMM) e 54 possíveis resultados. Eeu pensei em fazer uma regressão logística binária NMM x V1...V54, mas claro, o resultado tem que ser confrontado com a literatura pelo pesquisador. Um amigo disse achar estranho um só preditor para 54 possíveis resultados. Alguém poderia dar uma opinião? -- *In Jesu et Maria* *Obrigado* *Prof. Elias Carvalho* *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"*

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Extraindo formula do preditor linear GEE
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 18 Jun '21

18 Jun '21

Amigos de R, Venho procurar uma luz. Tenho certeza que é alguma coisa ridícula que não consigo ver. Eu gostaria de adicionar num relatório a fórmula do preditor linear de um modelo GEE. No pacote Hmisc há uma função Formula que faz isso, mas não funciona para objetos geeglm. Além disso, a formula possui um termo spline e depois de um tempo fuçando por ai eu não consegui fazer a formula funcionar. fitar1_11 <- geeglm(outcome ~ v1 + v2 + v4_recoded + v5_trunc + bs(weeks, df = 3), family = binomial(), data = M2, id = f1p0, corstr = "ar1") fitar1_11 geeglm(formula = outcome ~ v1 + v2 + v4_recoded + v5_trunc + bs(weeks, df = 3), family = binomial(), data = M2, id = f1p0, corstr = "ar1") Coefficients: (Intercept) v1 -1.586386e+00 8.363458e-02 v2 v4_recodedNET, NGT, JF, OET, GF or TPN -3.763166e-02 4.503599e+15 v5_trunc bs(weeks, df = 3)1 7.261799e-02 3.469451e-03 bs(weeks, df = 3)2 bs(weeks, df = 3)3 3.756985e-01 4.542696e+00 Degrees of Freedom: 472 Total (i.e. Null); 464 Residual > nd # newdata to predict at v1 v2 v4_recoded v5_trunc weeks 1 8 3 No catheter 36 2 > predict(fitar1_11, type = "response", newdata = nd) # prediction from the model 1 0.8345324 # Not working prediction from the hand made formula > plogis(-1.586386 + 0.08363458*nd$v1 + -0.03763166*nd$v2 + 4503599142291968*0 + 0.07261799*nd$v5_trunc + 0.003469451*nd$weeks + 0.3756985*pmax(nd$weeks-1,0)^3 + 4.542696*pmax(nd$weeks-8,0)^3) [1] 0.8772541 Alguem consegue me dar uma luz o que está errado para eu acertar esta previsão? Se puder indicar uma leitura que resolva eu gostaria também. Abraço forte e que a força esteja com voces, Pedro Brasil

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Modelos Jones e Jones Modificado
by Urias Otaviano Vaz 17 Jun '21

17 Jun '21

Bom dia! Estou fazendo uma pesquisa na área contábil-financeira e preciso gerar respectivamente os modelos de Jones (1991) e Jones Modificado (1995), porém não localizei algum pacote (se é que exista) que possa me auxiliar neste cálculo para depois eu fazer uma regressão com outras variáveis que estão sendo analisadas. As variáveis que compõem os Modelos eu até conheço, mas a minha dificuldade está sendo gerar tais modelos no R. Existe algum pacote ou alguém tem alguma sugestão que possa me auxiliar? Abraços, Urias

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Re: [R-br] Visualização de resposta de questionário
by sznelwar＠uol.com.br 02 Jun '21

02 Jun '21

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