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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 13 Mar '18

13 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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Interpretação dos dados
by fúlvia cristina oliveira 09 Mar '18

09 Mar '18

Alguémpode ajudar a interpretar esses dados de sáida ????? >kruskal.test(`Gnho comp`~trat,data = dados_biometria) Kruskal-Wallis rank sum test data: Gnho comp by trat Kruskal-Wallischi-squared = 9.2833, df = 3, p-value = 0.02575 library(dunn.test)dunn.test (`Gnho comp`, trat, method="none", kw=TRUE, label=TRUE,wrap=FALSE, table=TRUE, list=FALSE, rmc=FALSE, alpha=0.05, altp=FALSE) | Kruskal-Wallis rank sum test data: Gnho comp and trat Kruskal-Wallis chi-squared = 9.2833, df = 3, p-value = 0.03 Comparison of Gnho comp by trat (No adjustment) Col Mean-| Row Mean | 1 2 3 ---------+--------------------------------- 2 | -2.350456 | 0.0094* | 3 | -0.581890 1.776074 | 0.2803 0.0379 | 4 | 0.547899 2.861896 1.122280 | 0.2919 0.0021* 0.1309 alpha = 0.05 Reject Ho if p <= alpha/2 | Fúlvia Cristina Oliveira Bióloga - UFMS Mestre em Zootecnia - UEMS(67) 99610-2812(67) 9129-6612fulcris(a)yahoo.com.br

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PCA
by ana paula coelho madeira 09 Mar '18

09 Mar '18

Prezados colegas, bom dia! Gostaria de sugestão de materiais(de preferência com interpretação) e pacotes no R que faça PCA. Desde já agradeço. Ana Paula

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Modelos Lineares Generalizados e Modelos Mistos
by Manasses Nóbrega 09 Mar '18

09 Mar '18

Olá a todos e todas, Preciso começar um estudo (e dedicar-me um pouco mais ao tema) sobre Modelos Lineares Generalizados e, posteriormente, Modelos Mistos. Gostaria de pedir a vocês indicações de materiais (tanto nos níveis básicos e não tão básicos assim): livros, apostilas, pdfs e afins....rsrs....acerca desses dois temas. Eu preciso não apenas dos aspectos teóricos, mas também de indicações do uso do R em resolver e analisar dados utilizando tais modelos. Desde já, sou muito grato à ajuda de todos. Um grande abraço, Manassés -- *I am a brain, Watson. The rest of me is a mere appendix. * *(Sherlock Holmes)*

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Geoestatítica com o software R
by Anderson Oliveira 09 Mar '18

09 Mar '18

Prezados, boa tarde! Eu gostaria de saber se alguém pode me indicar uma apostila ou livro, sobre geoestatística aplicado com o R. Atenciosamente, Anderson

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Calibration Plot
by Ary Serpa Neto 08 Mar '18

08 Mar '18

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AJUDA: Teste de Homogeneidade
by Lucas Stempkowski 08 Mar '18

08 Mar '18

Boa tarde pessoal, Sou iniciante com o R, e estou com uma dúvida sobre o teste de bartlett. Vi alguns exemplos sobre este teste, e , alguns é utilizado o comando: bartlett.test(ex.av$res~trat) e, em outros o comando: bartlett.test(ex$resp, ex$trat) testando os dois observei valores distintos, mas quando devo usar cada um deles? Desde já agradeço Lucas -- ----------------------------------------------------- Lucas Antonio Stempkowski Eng. Agronômo - UFFS Mestrando em Produção Vegetal CAV/UDESC +55 54 99153-0124/ 98448-4633 --------------------------------------------------

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Leitura de arquivos direto da internet
by Andre Oliveira 07 Mar '18

07 Mar '18

Bom dia, já pesquisei aqui no grupo, mas não obtive sucesso! Parece que mudaram as permissões do que havia como solução! Preciso hospedar alguns .txt; .csv e .xls em um local da internet para ler direto do R. Alguém tem sugestão de a qual a melhor forma de fazer para que não tenha problema na leitura? dropbox? drive? obrigado

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Juntar variaveis de um mesmo data frame
by Elerson 02 Mar '18

02 Mar '18

Prezados, Tenho este data frame: intervalo1 intervalo2 -10m -17d 0H 0M 0S 1d 0H 0M 0S -5m -26d 0H 0M 0S 2d 0H 0M 0S -5m -26d 0H 0M 0S 2d 0H 0M 0S -12d 0H 0M 0S 3d 0H 0M 0S -3d 0H 0M 0S 3d 0H 0M 0S -1d 0H 0M 0S 3d 0H 0M 0S -1d 0H 0M 0S 4d 0H 0M 0S -1d 0H 0M 0S 4d 0H 0M 0S 0S 4d 0H 0M 0S Quero criar um outro que junte estas duas variáveis em uma. Numa terceira variavel no mesmo data frame ou em uma variavel noutro datra frame. intervalo3 -10m -17d 0H 0M 0S -5m -26d 0H 0M 0S -5m -26d 0H 0M 0S -12d 0H 0M 0S -3d 0H 0M 0S -1d 0H 0M 0S -1d 0H 0M 0S -1d 0H 0M 0S 0S 1d 0H 0M 0S 2d 0H 0M 0S 2d 0H 0M 0S 3d 0H 0M 0S 3d 0H 0M 0S 3d 0H 0M 0S 4d 0H 0M 0S 4d 0H 0M 0S 4d 0H 0M 0S Agradeço a ajuda.

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Curso de web scraping com R em São Paulo
by Daniel Falbel 01 Mar '18

01 Mar '18

Imagino que alguns de vocês devam precisar tirar dados da internet, entao para quem interessar, dia 10 de março vai ter um workshop sobre web scraping em R, em São Paulo. Fica o convite! Mais infos no site: http://workshop.curso-r.com/web-scraping/

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GLMM - Predição
by Cleber Iack 01 Mar '18

01 Mar '18

Prezados, Eu tenho n Empresas diferentes em suas caracteristicas e cada empresa desta tem os mesmos cargos Selecionei dados de diversos integrantes de cada cargo de cada Emresa, e foram anotados variaveis comportamentais que variam de 0 a 10, a qual para facilitar chamarei de x1,x2,x3, estas variaveis foram coletados mais de uma vez para cada pessoa. O Objetivo é prever a probabilidade de ocorrencia de um fato, sendo que cada pessoa foi anotado tambem se este fato ocorreu ou não. Utilizando formMod1= fato~ x1+x2+x3+(1 | empresa/ cargo) Mod1 <- glmer( formMod1 , data = dadosord , family = binomial, control = glmerControl(optimizer="bobyqa")) Este modelo eu consigo fazer uma "predição" sem "problemas" n11 <- data.frame(empresa=factor("M1", levels = levels(dadosord$empresa),ordered=FALSE), cargo=factor("P1", levels = levels(dadosord$cargo),ordered=FALSE), x1=1, x2=7,x3=7) predict( Mod1 , n11, type="response") Mas eu fiquei preocupado pois tendo em vista que tenho mais de uma observação das caracteristicas por individuo, se eu nao teria que ou coloca-lo tambem como aleatorio ou de alguma maneira analisar esta estrtura de possivel correlação Pensando no primeiro caso fiz formMod2= fato~ x1+x2+x3+(1 | empresa/ cargo) + (1 | ID) Mod2 <- glmer( formMod2 , data = dadosord , family = binomial, control = glmerControl(optimizer="bobyqa")) Só que neste caso ao tentar prever a probabilidade do fato, a função me pede quem é o id proposto o que foge ao interesse pois devo estudar para uma pessoa aleatoria que tenha as mesmas caracteristicas x1, x2, x3. E a segunda forma, se for o caso, eu não sei como faria Agradeço a orientação dos amigos

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Problema script combine
by Elerson 01 Mar '18

01 Mar '18

Prezados, Solicito auxílio, para: Ao tentar executar o script abaixo, eis o resultado que se apresenta. > > juntar_intervalos <- combine(intervalo_decisao, intervalo_sentenca) Error in combine_all(args) : Columns of class data.frame not supported Exemplo intervalo_decisao (mais de 6000 linhas): 29d 0H 0M 0S 29d 0H 0M 0S 29d 0H 0M 0S 29d 0H 0M 0S 29d 0H 0M 0S 29d 0H 0M 0S 29d 0H 0M 0S 29d 0H 0M 0S 29d 0H 0M 0S 29d 0H 0M 0S 29d 0H 0M 0S 29d 0H 0M 0S 29d 0H 0M 0S Exemplo intervalo_sentença (mais de 6000 linhas): 1m 10d 0H 0M 0S 1m 10d 0H 0M 0S 1m 10d 0H 0M 0S 1m 10d 0H 0M 0S 1m 10d 0H 0M 0S 1m 10d 0H 0M 0S 1m 10d 0H 0M 0S 1m 10d 0H 0M 0S 1m 10d 0H 0M 0S 1m 10d 0H 0M 0S 1m 10d 0H 0M 0S 1m 10d 0H 0M 0S 1m 10d 0H 0M 0S 1m 11d 0H 0M 0S Rodei o script descrito acima, ano passado, sem problemas. Tentei o merge, mas está demorando uma eternidade, sem nenhum resultado. Depois deste script, quero rodar os seguintes: juntar_intervalos = data.frame(juntar_intervalos) juntar_intervalos2 <- combine(list(intervalo_decisao, intervalo_sentenca)) juntar_intervalos2 = data.frame(juntar_intervalos2) Se tiver uma outra maneira de atingir meus objetos, agradeço, também.

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[OFF - TOPIC] - YouAgro, a rede social do mundo agro
by Guilherme Moraes Ferraudo 28 Fev '18

28 Fev '18

Pessoal bom dia, ultimamente venho trabalhando no desenvolvimento de um app especializado em agro e gostaria de compartilhar com vcs. Segue abaixo um press release. Obrigado pela atencao. Projeto com participação de egressos de universidades do Brasil lança novo aplicativo social para mundo Agro, disponivel para Android e iOS. A tecnologia tem conectado pessoas de diferentes lugares e formações, integrando experiências. É nesse contexto colaborativo, participativo e gratuito que surgiu a comunidade YouAgro. Com apenas 3 meses de existência, lançada em dezembro de 2017, a proposta já tem indicadores digitais interessantes. Até o momento são mais de 40 fóruns de discussão e mais de 1000 participantes, integrando toda a cadeia do agronegócio. Participam dos fóruns desde gestores corporativos de grandes empresas, consultores, técnicos agrícolas, estudantes e produtores. A proposta do YouAgro é compartilhar experiências de forma simples, objetiva e dinâmica com foco em AgroTech. Os integrantes da equipe do YouAgro, convidam você para participar dessa comunidade e conhecer novas alternativas para aumentar o valor de seu trabalho com menos recursos, compartilhando experiências similares e informações imparciais. A conversão do conhecimento em tecnologia para o campo é uma das alternativas para gerar vantagem competitiva no agronegócio brasileiro. Saiba mais sobre YouAgro: youagro.com facebook.com/youagrosocial/ instagram.com/youagro Segue algumas matérias publicadas do YouAgro em diferentes midias: http://sna.agr.br/agronegocio-ganha-aplicativo-social-inedito/ https://www.youtube.com/watch?v=KHLviOBxeMA&feature=youtu.be&app=desktop http://podcast.unesp.br/radiorelease-19022018-egressos-da-unesp-desenvolvem- aplicativo-gratuito-dedicado-ao-agronegocio http://www.mtitecnologia.com.br/novo-aplicativo-social-para-mundo-agro/ http://www.ambientelegal.com.br/novo-aplicativo-social-para-mundo-agro/ http://www.unesp.br/portal#!/noticia/31757/novo-aplicativo- social-para-mundo-agro/ -- Guilherme Moraes Ferraudo São Paulo - SP http://lattes.cnpq.br/2096118558794430

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Empilhar arquivos de um diretório em arquivo único
by Yury Duarte 26 Fev '18

26 Fev '18

Boa tarde colegas listeiros, como vão? Estou buscando unir diversos arquivos .txt de determinados diretórios num arquivo único. Todos os diretórios tem o mesmo número de arquivos (10) e cada um deles tem o mesmo numero de linhas e de colunas (36 x 23), de forma que o arquivo final gerado deveria ser um objeto de dimensão 360 x 23. Entretanto, em algum ponto, o comando não funciona de modo correto e o arquivo final gerado nunca bate com o desejado. Segue o código: (*em anexo, seguem os arquivos de um dos diretórios para teste*) rm(list = ls()) raiz = "C:\\Users\\Yury\\Desktop\\" x = "NASA" setwd(paste0(raiz, x)) #--------------------Juntar Arquivos num Unico .txt--------------------# for(i in 1:length(dir(paste0(raiz, x)))){ A1 = read.table(dir(paste0(raiz, x))[i], header = T, sep = "\t"); head(A1) if(i == 1){ write.table(A1, paste0(raiz, x, '\\', x,'.txt'), sep = "\t", append = T, col.names = T, row.names = F) } else{ write.table(A1, paste0(raiz, x, '\\', x,'.txt'), sep = "\t", append = T, col.names = F, row.names = F) } print (paste0(i, ' ok')) } Desde já, agradeço pela ajuda! Yury Duarte Engenheiro Agrônomo - ESALQ/USP

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FAOSTAT
by Alisson Lucrécio 26 Fev '18

26 Fev '18

Caro Colegas, Bom dia. Tentei usar o pacote FAOSTAT para baixar dados da FAO, mas não funcionar. Eu acho que tem um erro no código arableLand ou domainCode. Vocês saberiam o que eu poderia fazer para resolver esse erro? Obrigado. -- Alisson Lucrecio da Costa -------------------------- library(FAOSTAT) FAOquery.df = data.frame(varName = c("arableLand", "cerealExp", "cerealProd"), domainCode = c("RL", "TP", "QC"), itemCode = c(6621, 1944, 1717), elementCode = c(5110, 5922, 5510), stringsAsFactors = FALSE) ## Download the data from FAOSTAT FAO.lst = with(FAOquery.df, getFAOtoSYB(name = varName, domainCode = domainCode, itemCode = itemCode, elementCode = elementCode, useCHMT = TRUE, outputFormat = "wide")) FAO.lst$entity[, "arableLand"] = as.numeric(FAO.lst$entity[, "arableLand"]) -------------------------- library(FAOSTAT) > > FAOquery.df = data.frame(varName = c("arableLand", "cerealExp", "cerealProd"), + domainCode = c("RL", "TP", "QC"), + itemCode = c(6621, 1944, 1717), + elementCode = c(5110, 5922, 5510), + stringsAsFactors = FALSE) > > ## Download the data from FAOSTAT > FAO.lst = with(FAOquery.df, + getFAOtoSYB(name = varName, domainCode = domainCode, + itemCode = itemCode, elementCode = elementCode, + useCHMT = TRUE, outputFormat = "wide")) ---------------------------------------- ** FAOSTAT Data Download (3 in Total) ** ---------------------------------------- (1): Downloading variable arableLand ... The specified query has no data, consult FAOSTAT (2): Downloading variable cerealExp ... NOTE: Multiple China detected in 'Value' sanitization is performed OK (3): Downloading variable cerealProd ... The specified query has no data, consult FAOSTAT Number of variables successfully downloaded: 1 out of 3 > FAO.lst$entity[, "arableLand"] = as.numeric(FAO.lst$entity[, "arableLand"]) Error in `[.data.frame`(FAO.lst$entity, , "arableLand") : undefined columns selected

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Dúvida Básica
by Maurício Soares 20 Fev '18

20 Fev '18

Eu estou revisando uma programação em R, e fiquei com essa dúvida básica. dados$Nome é uma variável com nomes de pessoas. n=length(dados$Nome) num=NA for(i in 1:n){ num[i]=sum(dados$Nome==dados$Nome[i]) } Não entendi essa linha -> num[i]=sum(dados$Nome==dados$Nome[i]). Alguém poderia me dar auxílio? Obrigado.

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Experimento em parcelas subdivididas no tempo
by ana paula coelho madeira 16 Fev '18

16 Fev '18

Prezados colegas, boa tarde! Estou com um experimento em DIC no esquema de parcelas subdividas no tempo. No pacote ExpDes, temos implementado o esquema de parcelas subdivididas, porém, no espaço. Peço, por favor, sugestões de materiais e/ou scripts que possam me auxiliar. Desde já, agradeço

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Experimento dados de contagem
by Maurício Lordêlo 15 Fev '18

15 Fev '18

Caros, Foi realizado um experimento para avaliar o efeito de oito diferentes tratamentos na mortalidade de insetos (foram duas variáveis respostas). O pesquisador colocou em cada unidade experimental 10 larvas e registrou o número de larvas mortas e de pupas inviáveis em quatro diferentes tempos sendo cinco repetições. Este registro no tempo não foi feito de forma independente e sim de forma acumulada. Ou seja, se o número de mortos no tempo t1 é igual 2 e no tempo t2 é igual a 5, indica entre t1 e t2 "morreram" 3 insetos (na mesma unidade experimental) . O objetivo é avaliar o efeito do tratamento e do tempo. Como não há independência do tempo, alguém tem alguma sugestão de como analisar estes dados? rm(list = ls(all=TRUE)) #Tratamentos trat = as.factor(c(rep("Trat1",20),rep("Trat2",20), rep("Trat3",20),rep("Trat4",20),rep("Trat5",20), rep("Trat6",20),rep("Trat7",20),rep("Trat8",20))) #Tempo tempo = as.factor(rep(c("t1","t2","t3","t4"), each = 5, times =8)) #Número total de larvas em cada unidade experimental n_total_larvas= rep(10,160) #Número de larvas mortas n_larvas_mortas = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 3, 0, 0, 1, 1, 3, 0, 3, 0, 0, 0, 0, 3, 1, 1, 1, 1, 5, 3, 1, 2, 2, 5, 3, 3, 4, 3, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 2, 1, 0, 4, 1, 2, 1, 4, 4, 2, 2, 2, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 2, 0, 2, 2, 1, 2, 0, 2, 3, 2, 2, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 0, 0, 2, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 3, 1, 2, 1, 0, 3, 1, 2, 2, 1, 3, 1, 3, 2, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 2, 0, 1, 0, 1, 3, 0, 1, 8, 8, 7, 9, 8, 8, 8, 7, 9, 8, 8, 9, 7, 9, 8, 8, 9, 7, 9, 8) #Número de pupas inviáveis n_pupas_inv = c(3, 4, 3, 6, 1, 3, 8, 6, 6, 1, 10, 9, 9, 4, 6, 10, 9, 9, 7, 10, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 5, 7, 4, 6, 5, 5, 7, 7, 6, 7, 2, 1, 0, 2, 0, 2, 4, 2, 5, 1, 4, 4, 2, 6, 7, 6, 6, 8, 6, 8, 0, 3, 0, 2, 0, 4, 5, 0, 4, 3, 7, 6, 5, 5, 5, 8, 7, 7, 8, 5, 1, 0, 2, 6, 0, 3, 3, 2, 9, 9, 6, 7, 7, 9, 9, 10, 8, 9, 9, 10, 0, 1, 0, 0, 0, 5, 4, 3, 2, 3, 9, 7, 8, 4, 7, 9, 7, 9, 6, 7, 1, 2, 0, 0, 1, 6, 8, 2, 2, 1, 10, 8, 6, 9, 6, 10, 9, 7, 10, 8, 2, 1, 1, 0, 0, 2, 1, 3, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 2, 2, 1, 3, 1, 2) p_larvas_mortas = n_larvas_mortas/n_total_larvas table(p_larvas_mortas) p_pupas_inv = n_pupas_inv/n_total_larvas table(p_pupas_inv) dados_larvas = data.frame(trat, tempo, n_total_larvas, n_larvas_mortas,n_pupas_inv,p_larvas_mortas,p_pupas_inv) str(dados_larvas) tapply(p_larvas_mortas, list(trat, tempo), mean, na.rm=T)

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Salvar saídas de um loop
by Yury Duarte 09 Fev '18

09 Fev '18

Boa tarde colegas listeiros! Estou tendo um pequeno problema para salvar as saídas de um loop que fiz para preencher uma matriz com dados de diferentes arquivos. Meus arquivos base possuem informações anuais de produtividade de 15 locais para um determinado mês. Construí o loop com intenção de gerar um arquivo por local, contemplando as produtividades de cada mês (nas linhas) e de cada ano (nas colunas). Conferi o output do único arquivo salvo pelo script e os valores correspondem ao desejado, então acredito que a lógica para o preenchimento da matriz em branco esteja correta. Os arquivos para executar a simulação estão em anexo e o script está no corpo do email. Desde já, agradeço pela colaboração de todos! rm(list = ls()) raiz = 'C:\\Users\\Yury\\Desktop\\Mestrado\\1_TESE\\Model_Data\\Maize\\PREVISAO\\PA\\' estrategia = c('E1', 'E2', 'E3', 'E4', 'E5') meses = c('setembro', 'outubro', 'novembro', 'dezembro', 'janeiro', 'fevereiro', 'marco', 'abril') cidade = c("abelardoluz", "altamira", "brasilia", "caarapo", "catalao", "lagarto", "machado", "mateiros", "muitoscapoes", "piracicaba", "pontagrossa", "primaveradoleste", "srmangab", "sdesiderio", "urucui") anos = c(1980:2012) previsao = matrix(NA, nrow = length(meses), ncol = length(1980:2012)) colnames(previsao) = 1980:2012 #for(e in 1:length(estrategias)){ for(m in 1:length(meses)){ a = read.table(paste0(raiz, 'E1\\', meses[m],'\\', 'final.txt'), header = T, sep = '\t') for(city in 1:length(cidade)){ for(i in 1:length(anos)){ previsao[m,i] = a[city,i] } } write.table(previsao, paste0(raiz, 'E1\\', cidade[city],'.txt'), row.names = F, col.names = T, sep = '\t') } #} Yury Duarte Engenheiro Agrônomo - ESALQ/USP

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Re: [R-br] [WordCloud] Problema com encoding
by Rafael Tieppo 09 Fev '18

09 Fev '18

Ao ler um arquivo tive os seguintes erros: A <- read.csv("tel.csv", sep = ",") Error in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : empty beginning of file In addition: Warning messages: 1: In read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : invalid input found on input connection 'tel.csv' 2: In read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : line 1 appears to contain embedded nulls 3: In read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, : incomplete final line found by readTableHeader on 'tel.csv' Com utf-16 resolveu A <- read.csv("tel.csv", sep = ",", fileEncoding="utf-16") Rafael Tieppo State University of Mato Grosso - Department of Agricultural Engineering site: https://rafatieppo.github.io blog: https://fuidebicicleta.wordpress.com"Evite o desperdício: antes de imprimir pense na sua responsabilidade com o ambiente". On Friday, February 9, 2018, 9:26:34 AM GMT-3, <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: Enviar submissões para a lista de discussão R-br para r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou corpo da mensagem para r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo endereço r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." Tópicos de Hoje: 1. [WordCloud] Problema com encoding (Max) ---------------------------------------------------------------------- Message: 1 Date: Tue, 26 Sep 2017 22:31:21 -0300 From: Max <max.lara(a)gmail.com> To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Subject: [R-br] [WordCloud] Problema com encoding Message-ID: <CAK9SNW2=9j=pc3fYzFnM3ooYhN1eORufRONu-DpqN6jfR-ORhw(a)mail.gmail.com> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" Pessoal, boa noite! Com base em um exemplo pego na internet, tentei fazer uma nuvem de palavras de um arquivo notepad (peguei uma pequena matéria na internet e salvei, em .txt, com o nome SaoBento). O código tem funcionado quase corretamente. O problema é que eu não tenho tido sucesso em corrigir o *encoding* do texto. - Tentei usar encoding = "UTF-8" na linha do readlines, mas sem sucesso. - Também tentei usar enc2native() na última linha do passo 7, mas ocorre erro argument is not a character vector. - Salvei o arquivo SaoBento.txt no Notepad++, usando UTF-8 e, também, a nuvem final acusou problemas de *encoding*. - Deixei o arquivo SaoBento.txt salvo sozinho em uma pasta e, também, não tive sucesso em acertar o *encoding*. Sendo assim, gostaria de saber se alguém poderia fornecer uma dica de como posso driblar esse problema. Agradeço pela atenção. Saudações, ****************************************

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Assunto OFF
by Edson Lira 05 Fev '18

05 Fev '18

Caros amigos, boa noite, Estou com um problema na elaboração de um gráfico de controle. Estou analisando perdas em um período de 16 meses. Abaixo os dados. jan/16 fev/16 mar/16 abr/16 mai/16 jun/16 jul/16 2.096,23 3.532,09 1.995,22 2.294,34 6.471,51 6.161,56 3.687,96 ago/16 set/16 out/16 nov/16 dez/16 jan/17 30.469,19 52.931,60 39.768,36 21.855,01 16.399,77 17.521,40 fev/17 mar/17 abr/17 7.673,57 1.125,67 1.652,13 Vejam que de janeiro a julho de 2016, tenho uma grandeza, de agosto de 2016 a janeiro de 2017 a grandeza é bem maior e de fev de 2017 a abril a grandeza está na proporção do primeiro período. Tentei ajustar usando médias ponderadas pelas grandezas, porém ao usar a média encontrada no período divergente, ao calcular as diferenças para a média da amplitude tenho valores iguais e as diferenças zeram no período que uso a média ponderada e então fica difícil estabelecer os limites. Os limites são calculados da seguinte forma LSC=xbar +2*(MR/d2 ) d2=1,128 LSC=xbar - 2*(MR/d2) MR= soma(xi-xi-1)/m m= número de diferenças Alguém teria uma idéia de como ajustar os dados para fazer um gráfico de controle adequando? [ ]'s. Prof. Edson Lira, Me Estatístico Manaus-Amazonas

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Ordenar os fatores do eixo X no plot.group()
by Rodrigo Simetti 02 Fev '18

02 Fev '18

Prezados, Alguém saberia como posso reordenar a sequência do eixo X ao utilizar o plot.group() do pacote agricolae? O padrão do comando é plotar da maior média para a menor, mas preciso plotar em sequência alfabética. Utilizando o exemplo do próprio pacotes temos como resultado a sequência oo, ff, cc e fc. Gostaria que fosse cc, fc, ff e oo. library(agricolae) data(sweetpotato) model<-aov(yield~virus,data=sweetpotato) comparison<- LSD.test(model,"virus",alpha=0.01,group=TRUE) plot(comparison) -- *Rodrigo Simetti* Engenheiro Industrial Madeireiro - UFPR Mestre em Engenharia Florestal - UFPR Doutorando em Ciência e Tecnologia da Madeira - UFLA (41) 9 8870 0587 (35) 9 9859 3966 Skype: rsimetti

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Recode rotina
by Edson Lira 02 Fev '18

02 Fev '18

Bom dia caros amigos, tenho um pequeno problema que ainda não consegui encontrar a solução. É o seguinte: Estou aplicando um questionário para avaliar a satisfação do cliente em um hospital público. Na avaliação dos clientes estou usando uma escala de likert com as respostas para algumas questões. ótimo, bom, regular, ruim, péssimo e não utilizou o serviço Gostaria de fazer uma mudança nessas respostas usando uma rotina do R. Gostaria de mudar da seguinte forma para todo o banco de uma única vez. otimo e bom receberia o label "positiva" regular e não utilizou o serviço o label " "e ruim e péssimo receberia o label "negativa". Alguém tem alguma sugestão? Bom diae muito obrigado!!! Prof. Edson Lira, Me Estatístico Manaus-Amazonas

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PERMDISP - interpretação dos resultados
by Carolina Lopes 31 Jan '18

31 Jan '18

Prezados. Rodei uma analise de PERMDISP (função betadisper) como pressuposto da PERMANOVA. Estou com dificuldades de interpretar os resultados. Algum material que possa ajudar no entendimento dessa analise?? Desde já agradeço a atenção Msc. Carolina A. Lopes Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/9210875052648641

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Carregar um pacote executando R online
by Delcio Rudinei Bortolanza 26 Jan '18

26 Jan '18

Como carregar um pacote executando um código R online? Já tentei require() e também library() e em vários sites sem sucesso. Att., Delcio Bortolanza.

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Re: [R-br] previsão utilizando o lasso
by sznelwar＠uol.com.br 26 Jan '18

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Inserir espaço após título de um eixo no gráfico
by Yury Duarte 25 Jan '18

25 Jan '18

Bom dia colegas listeiros! Estou encontrando um pequeno problema e gostaria de uma ajuda. Ao executar o comando para gerar gráficos de boxplot, o titulo do eixo y fica muito colado aos valores desse eixo. png(paste0(cidade[city], '.png'), width = 1600, height = 900, res = 196) par(mar=c(5,6,0.25,2)) par(cex=.8) b1 = boxplot(a.box,remove.outlier=NA, las = 1, xlab = 'Semeadura', ylab = expression(Produtividade~atingível~(kg~ha^-1)), ylim = c(0,16000),cex=0.5, pch=16) grid.text(paste0(titulos[city]),x=.5, y=.9) dev.off() Dessa forma, pensei em inserir uma linha em branco entre o título do eixo e o eixo y usando o comando \n png(paste0(cidade[city], '.png'), width = 1600, height = 900, res = 196) par(mar=c(5,6,0.25,2)) par(cex=.8) b1 = boxplot(a.box,remove.outlier=NA, las = 1, xlab = 'Semeadura', ylab = expression('Produtividade atingível (kg ha^-1)\n'), ylim = c(0,16000),cex=0.5, pch=16) grid.text(paste0(titulos[city]),x=.5, y=.9) dev.off() Usar esse comando inseriu a linha em branco mas assim fico com problemas em ajustar a parte sobrescrita da legenda. Dessa forma, gostaria de uma ajuda para executar um comando que me desse esse espaço entre a legenda e o eixo y sem prejudicar o sobrescrito da legenda. Desde já, agradeço pela colaboração de todos! Yury Duarte Engenheiro Agrônomo - ESALQ/USP

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Re: [R-br] Duvidas acerca de teste estatistico.
by sznelwar＠uol.com.br 24 Jan '18

24 Jan '18

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Duvidas acerca de teste estatistico.
by Vinicius Reis 24 Jan '18

24 Jan '18

Boa tarde, Encontrei esta lista de discussões em um website sobre estatística, o que na verdade estava procurando informacoes sobre problemas que venho tenho com testes estatísticos. Minha área é Ciências Biológicas, especificamente Microbiologia. Trabalho com um modelo in vitro de células que são deficientes para um determinado gene e para realizar meus ensaios uso o respectivo tipo selvagem. Ou seja, tenho duas linhagens celulares uma wild-type e uma knockout. Assim sendo, o meu trabalho consiste em analisar se a delecao do dado gene altera a infeccao bacteriana. Nesse caso, fiz o delineamento experimental e pretendo analisar diferentes aspectos da infeccao bacteriana como por exemplo adesão, internalizacao e replicacao. Para fins de analise estatística, os experimentos foram realizados em triplicata e tres experimentos independente. Ao final da coleta de dados, essas amostras foram quantificadas e transformadas em log e assim, apliquei o teste de Mann-Whitney para detectar diferenças entre os grupos. Grosseiramente, em alguns experimentos tenho uma diferença de aproximadamente 0.5 log do grupo wild-type para o grupo knockout. Isso significa que a presença de tal gene influencia a infeccao bacteriana. Entretanto, essa diferença parece ser tao pequena (pra nao dizer miserável) que fica até difícil fazer alguma inferência se essa diferença reflete relevância biológica. Entretanto, o teste de Mann-Whitney demonstrou que essa diferenca é extremamente significante (p=0.0001) ou seja o teste estatístico mostra uma extrema significância. Em ambos os grupos, tenho 9 replicatas (3 experimentos independentes com 3 replicatas cada). Gostaria muito de obter sugestões sobre como proceder nesse caso dos testes estatísticos pois da forma como é mostrado, parece bastante estranho: um gráfico mostrando absolutamente pouca ou nenhuma diferença e um teste estatístico mostrando extrema significância. Alguém pode orientar-me com este tipo de analise? Abaixo, seguem algumas informcoes sobre o teste. Agradeco imensamente qualquer ajuda. P.S.; desculpe a falta de acentuação mas no momento estou no exterior e o teclado não possui tal função. Column A MEF-WT vs.vs, Column B MEF-PPR-/- Mann Whitney test P value 0,0008 Exact or approximate P value? Exact P value summary*** Significantly different? (P < 0.05)Yes One- or two-tailed P value? Two-tailed Sum of ranks in column A,B121,0 , 50,00 Mann-Whitney U 5,000 Difference between medians Median of column A 6,176 Median of column B 5,964 Difference: Actual 0,2125 Difference: Hodges-Lehmann0,2266 96.01% CI of difference0,1040 to 0,3490 Exact or approximate CI? Exact MEF-WT vs MEF-PPR-/- Number of values9 9; Minimum 5,964 5,737; 25% Percentile 6,090 5,835; Median 6,176 5,964; 75% Percentile 6,246 6,035; Maximum 6,313 6,086; Mean 6,158 5,933 Std. Deviation 0,1092 0,1169; Std. Error of Mean 0,03639 0,03898; Lower 95% CI 6,074 5,843; Upper 95% CI 6,242 6,023; Mean ranks13,44 5,556 <https://www.avast.com/sig-email?utm_medium=email&utm_source=link&utm_campai…> Virenfrei. www.avast.com <https://www.avast.com/sig-email?utm_medium=email&utm_source=link&utm_campai…> <#DAB4FAD8-2DD7-40BB-A1B8-4E2AA1F9FDF2>

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Re: [R-br] Acesso à lista
by marcelejc.marinho 23 Jan '18

23 Jan '18

Está tudo certo, Fernando. Obrigada. Enviado do meu smartphone Samsung Galaxy. -------- Mensagem original --------De: Fernando Mayer <fernandomayer(a)gmail.com> Data: 23/01/18 18:40 (GMT-03:00) Para: Marcele de Jesus Correa <marcelejc.marinho(a)gmail.com>, "a lista Brasileira oficial de discussão do programa R." <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Assunto: Re: [R-br] Acesso à lista Marcele, o que exatamente não consegue acessar? O seu email foi enviado para a lista. Para se inscrever cadastre seu email em: https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br (se der aviso de conexão não privada pode prosseguir no seu navegador). O histórico da lista pode ser acessado via nabble: http://r-br.2285057.n4.nabble.com/ --- Fernando de Pol MayerLaboratório de Estatística e Geoinformação - LEGDepartamento de Estatística - DESTUniversidade Federal do Paraná - UFPRURL: http://leg.ufpr.br/~fernandomayere-mail: fernando.mayer [@] {gmail.com, ufpr.br} On Fri, Jan 19, 2018 at 5:52 PM, Marcele de Jesus Correa via R-br <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: Olá, Não consigo acessar a lista de discussão. Marcele Correa.GeographerMaster Student in Climate SciencesResearch Line - Bioclimatology and Climatic ChangesAdvisor - Kellen Carla LimaFederal University of Rio Grande do Norte - UFRN / Brazil. _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.

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Acesso à lista
by Marcele de Jesus Correa 23 Jan '18

23 Jan '18

Olá, Não consigo acessar a lista de discussão. Marcele Correa. Geographer Master Student in Climate Sciences Research Line - Bioclimatology and C limatic C hanges Advisor - Kellen Carla Lima Federal University of Rio Grande do Norte - UFRN / Brazil.

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Criar coluna de identificação de observações
by Fernando Souza 23 Jan '18

23 Jan '18

Caros amigos Como faço para criar uma coluna ID no data frame abaixo que identifique as observações de um indivíduos com um único numero. Cada linha representa uma observação em um indíviduo que recebeu um tratamento. Cada indivíduo teve 6 observações (SEMANA). Desejo identificar as observações que pertencem a cada indivíduo, sequencialmente, indiferente do tratamento por exemplo as seis observações do indivíduo 1, serão identificadas na coluna ID como 1; as seis do indivíduo 2 como 2 ...... C <- expand.grid(PESO=rnorm(10),SEMANA=1:6,TRAT=c("a","b","c")) -- ========================================= 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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Ordernar eixo y (indivíduos) em gráfico xyplot Lattice
by Fernando Souza 23 Jan '18

23 Jan '18

Caros amigos, no exemplo abaixo, como faço para colocar as identificações do indivíduo em ordem crescente? att library(nlme) library(lattice) install.packages("tidyr") library(tidyr) DADOS.CURTO <- read.csv("https://www.dropbox.com/s/b4cckybgrcg86me/ galinhas.csv?raw=1 <https://n1.nylas.com/link/MESSAGE_ID/0?redirect=https%3A%2F%2Fwww.dropbox.c…>",head = TRUE) head(DADOS.CURTO) colnames(DADOS.CURTO) <- c("0","1","2","3","4","5","6","TRAT") DADOS<- DADOS.CURTO %>% gather('0','1','2','3','4','5','6',key ="SEMANA",value = "PESO", -TRAT) head(DADOS) str(DADOS) ID <-rep(seq(1,370), times=7) DADOS<-cbind(ID,DADOS) DADOS <- transform(DADOS, SEMANA = as.numeric(SEMANA),ID=factor(ID)) modelo1.list <- nlsList(PESO ~ a * exp(-b * exp( -c * SEMANA)),start = c(a = 4.10,b = 4.53,c = 0.37 ),na.action=na.omit,data =DADOS) modelo.nlme.0<-nlme(modelo1.list) modelo.nlme.2<-update(modelo.nlme.0,fixed=list(a~TRAT,b + c~1),start=c(4.10,0,0,4.77,0.34),control=controle2) (corr2 <- plot(ACF(modelo.nlme.2,resType="pearson"),alpha = 0.05,ylab="autocorrelação",col = "gray",main = "B")) MM3.3<- update(modelo.nlme.2,weights = varExp(form = ~fitted(.)|SEMANA),correlation = corARMA(form = ~SEMANA |ID,q = 4)) #-------------------Gráfico---------------------------------------------------------------- s <- seq(1, nlevels(GALINHA$ID), by = 10) (RANDOMEFFECTS <- plot(ranef(MM3.3),id=0.05,idResType="normalized",layout=c(3,1),scales = list(y = list(tck = 1, at = s, labels = levels(GALINHA$ID)[s]),x=list(relation="free")),abline=c(v=0),ylab="Indivíduo",strip=TRUE)) -- ========================================= 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 trabalhar com medida repetida para um mesmo indivíduo
by Carlos Peixoto Neto 23 Jan '18

23 Jan '18

Caros colegas, busco ajuda para gerar uma análise no R. Estou iniciando o uso do software. Tenho um conjunto de dados e investigo o que segue: se o efeito da interação entre tamanhos diferentes de uma espécie de peixe - tamanhos "grande" e "pequeno" - pode afetar a altura de alimentação em lâminas dispostas em tanques. Também inseri uma outra especie de peixe com tamanho padronizado para ver interação interespecífica. Os tratamentos são o focal separado, exemplo: 1- peixe grande focal sozinho. Os demais tratamentos são par-a-par : 2- peixe grande focal com outro peixe grande e 3- mesmo peixe focal grande com um peixe pequeno. 4- peixe focal grande com peixe de outra espécie. O mesmo esquema é reproduzido para os peixe focais pequenos. Obs 1: Os peixes mesma espécie não são irmãos. Obs 2 : Durante os testes alguns peixes focais de ambos os tamanhos não foram as lâminas isso deixou células vagas na tabela de dados. Qual análise posso usar tendo em vista medidas repetidas de um mesmo animal (peixes focais)? Como lidar com os dados ausentes na tabela (missing data)? Imputação? Segue exemplo de dados: https://drive.google.com/open?id=18rIlIO1HtrjSlX1mKIzDauoxWhJ37EHu *Carlos Alberto Algarves Peixoto Neto* Biólogo | Universidade Federal do Maranhão - UFMA Laboratório de Herpetologia e Ecologia Aplicada a Conservação - LHEAC/UFMA Programa de Pós-Graduação em Biodiversidade e Conservação - PPGBC/UFMA Lattes: http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4303028A6 __ "O amor de Deus: Cristo morrer em nosso favor quando ainda éramos pecadores." Romanos cap. 5: vers. 8 (NVI)

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[OFF-TOPIC] Anúncio da 63ª RBras em Curitiba 23-25 de Maio e R Day
by Walmes Zeviani 18 Jan '18

18 Jan '18

O Departamento de Estatística da UFPR, o Conselho Diretor da RBras e a Comissão Organizadora Local tem a honra de anunciar a *63ª Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria* (RBras). O site do evento é http://rbras.org.br/rbras63/ A 63ª RBras acontecerá *em Curitiba/PR nos dias 23-25 de Maio de 2018* na Universidade Federal do Paraná. Este evento terá a participação de conferencistas internacionais e nacionais, profissionais, pesquisadores e estudantes de graduação e pós graduação. As inscrições para o evento estão abertas, assim como estão abertas as submissões para trabalhos na forma de banner, apresentação oral, sessões temáticas e minicursos. Verifique em http://rbras.org.br/rbras63/?q=pt-br/cronograma os prazos para cada atividade. A 63ª RBras terá ainda a *participação das Regiões Argentina, Centro-América e Caribenha*. Além disso, terá um *evento satélite, o R-day, no dia 22*, dedicado à comunidade de usuários do software e linguagem de programação R. A inscrição no R-day e gratuita mas obrigatória. Acesse o site http://rday.leg.ufpr.br/ para realizá-la. O R-day terá conferências, apresentações orais (submissão online) e tutoriais (submissão online). Conforme forem recebidas e aprovadas as submissões de propostas e realizadas as confirmações dos conferencistas, será atualizado o quadro de programação do evento. Em caso de dúvidas, reclamações ou sugestões, entrar em contato pelo formulário no site (http://rbras.org.br/rbras63/? q=pt-br/contact). Em breve o site terá informações sobre rede de hotéis, formas de deslocamento e principais atividades turísticas e culturais. Estamos entusiasmados e comprometidos para recebê-los na 63ª RBras. Saudações Curitibanas. Até breve. Walmes Zeviani & Wagner Bonat Coordenadores da Comissão Organizadora Local

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 85, assunto 13
by Carlos Peixoto Neto 18 Jan '18

18 Jan '18

Cesar Brack, obrigado pelo comentário. Bem, a variável resposta altura de alimentação é quantitativa mesmo. Medida em centímetros. Sobre a questão da diferenciação dos peixes na interação intraespecífica, eu posso diferenciá-los durante filmagens que integram o experimento.

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detecção de outliers modelos mistos não lineares
by Fernando Souza 17 Jan '18

17 Jan '18

Caros colegas, Nos comandos abaixo, realizo a análise de um modelo não linear misto. Após selecionar o modelo, realizei um teste outliers do modelo. Identifiquei os outliers e os removi. Ajustei novamente o modelo, porém a nova análise gráfica dos resíduos desses modelo indica novos outliers. Porque isso ocorre? Como lido com isso? Removê-los não é uma opção, uma vez que estarei perdendo muitas observações. A minha outra dúvida é: Qual o melhor momento para realizar o teste de outliers? Eu realizo após a seleção do melhor modelo, pois com a correta definição dos efeitos aleatórios e da matriz R, o número de outliers normalmente reduz. Porém a remoção de outliers pode alterar o modelo e as estruturas até então selecionadas para as matrizes D e R podem não ser mais adequadas. Qual procedimento mais indicado? Att library(nlme) install.packages("tidyr") library(tidyr) DADOS.CURTO <- read.csv(" https://www.dropbox.com/s/b4cckybgrcg86me/galinhas.csv?raw=1",head = TRUE) head(DADOS.CURTO) colnames(DADOS.CURTO) <- c("0","1","2","3","4","5","6","TRAT") DADOS<- DADOS.CURTO %>% gather('0','1','2','3','4','5','6',key ="SEMANA",value = "PESO", -TRAT) head(DADOS) str(DADOS) ID <-rep(seq(1,370), times=7) DADOS<-cbind(ID,DADOS) DADOS <- transform(DADOS, SEMANA = as.numeric(SEMANA),ID=factor(ID)) #-----------------------------------ajuste dos modelos---------------------------------------------------- MNG8<-gnls(PESO ~ a * exp(-b * exp( -c * SEMANA)),params=list(a~TRAT,b~1,c~1),start = list(c(a = c(4.10,4.79,4.75),b = 4.53,c = 0.37)),na.action=na.omit,data =DADOS) MNG8.4 <- update(MNG8,weights = varExp(form = ~fitted(.)|SEMANA),correlation = corARMA(form = ~SEMANA |ID,q = 6)) #-----------------------------------outliers---------------------------------------------------------------- (GRAF8 <- plot(MNG8final,resid(.,type = "pearson")~fitted(.),id=0.05,xlab="Valores ajustados",ylab="Residuos Padronizados",abline = 0,main = "MNG8.4")) #------------------------------------ Identificação de outliers--------------------------------------- DADOS <- DADOS[complete.cases(DADOS),] ifelse(abs(residuals(MNG8,type="pearson"))>qnorm(0.975),1,0)-> DADOS$cookMNG #-----------------------------------novo modelo---------------------------------------------- MNG8final <- update(MNG8,data=subset(DADOS,cookMNG==0)) #------------------------------- (GRAF8 <- plot(MNG8final,resid(.,type = "pearson")~fitted(.),id=0.05,xlab="Valores ajustados",ylab="Residuos Padronizados",abline = 0,main = "MNG8.4")) -- ========================================= 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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Re: [R-br] Instalar pacote do github
by Maurício Lordêlo 16 Jan '18

16 Jan '18

Agradeço pelas sugestões. Consegui fazer a instalação. Muito grato! Maurício Em 12 de janeiro de 2018 11:10, Rodrigo de Souza Oliveira < rddsouzaoliveira(a)gmail.com> escreveu: > Maurício, > > Segue abaixo um pouco mais detalhado. Fiz os passos mencionados utilizando > o linux, mas caso você esteja no windows basta ajustar a estrutura de > pastas. > > O primeiro passo consiste apenas em fazer uma cópia da pasta do Github > (utilizei o git pelo terminal). Você pode fazer o download dos arquivos > direto do navegador e salvar em uma pasta também. Portanto, abaixo os > passos um pouco mais detalhados (usando Windows): > > > 1. Download dos arquivos do Github. Por padrão, irá salvar um arquivo > .ZIP. Extraia os arquivos do ZIP para uma pasta que você desejar (no meu > caso coloquei em "C:/R"); > 2. Renomeia a pasta de "ggbiplot-master" para "ggbiplot"; > 3. Execute o script abaixo: > > library(devtools) > path <- setwd("C:/R") # coloquei aqui a pasta com os arquivos que extrai > do github nos passos 1 e 2 > build(paste0(path,"/ggbiplot")) > install.packages(paste0(path,"/ggbiplot_0.55.tar.gz"),repos=NULL, > type="source") > > > Abaixo print do console do R: > [image: Imagem inline 1] > > Acredito que este erro se deu pelo fato da rede bloquear o acesso à api do > Github (estou numa rede corporativa e o proxy está barrando). Consegui > instalar o pacote perfeitamente quando me conectei a outra rede sem > política de proxy, usando o "install_github". > > > Em 11 de janeiro de 2018 21:33, Maurício Lordêlo <mslordelo(a)gmail.com> > escreveu: > >> Caro Rodrigo, >> Agradeço sua sugestão porém não consegui fazer este passo-a-passo. >> Você poderia ser um pouco mais detalhado? >> Os termos usados ("clonar" e "empacotar") bem como os comandos não >> ficaram muito claros para mim. >> Se puder escrever em forma de código reproduzível, ficarei ainda mais >> agradecido. >> Maurício >> >> Em 11 de janeiro de 2018 16:39, Rodrigo de Souza Oliveira < >> rddsouzaoliveira(a)gmail.com> escreveu: >> >>> Tentei fazer aqui, mas estava dando timeout. >>> >>> Consegui fazer funcionar com os seguintes passos: >>> >>> 1. Clonar a pasta do Github - comando "git clone >>> http://github.com/vqv/ggbiplot" pelo terminal; >>> 2. "Empacotar" a pasta com o comando devtools:: >>> >>> build ": >>> >>> build("pasta_do_clone/ggbiplot") - Esse comando vai gerar um arquivo >>> tar.gz >>> 3. Instalar manualmente o pacote: >>> >>> install.packages("pasta_do_clone/ggbiplot_0.55.tar.gz",repos=NULL, >>> type="source") >>> >>> >>> >>> Em 11 de janeiro de 2018 16:37, Maurício Lordêlo via R-br < >>> r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: >>> >>>> Sim. Estou usando as versões mais recentes do R e do RStudio. >>>> >>>> >>>> Em 11 de janeiro de 2018 16:27, <sznelwar(a)uol.com.br> escreveu: >>>> >>>>> Tentou atualizar sua versão do R? >>>>> >>>>> >>>>> Caros, >>>>> Certa vez eu consegui instalar o pacote "ggbiplot" que considero bem >>>>> interessante. >>>>> Não sei se pela atualização do R, ou de mudança de versão do Windows, >>>>> não mais consigo instalar este pacote. >>>>> Pelo que tenho registrado nos meus scripts, eu seguia os passos abaixo: >>>>> library(devtools) >>>>> install.packages("githubinstall") >>>>> library(githubinstall) >>>>> install.packages("ggbiplot-master") >>>>> library(ggbiplot-master) >>>>> >>>>> install_github("ggbiplot","vqv") >>>>> >>>>> Também fiz estas duas tentativas sem sucesso >>>>> >>>>> install.packages("diretório de trabalho/ggbiplot-master.zip") #aqui eu >>>>> fiz o download do arquivo zip e salvei no "diretório de trabalho" >>>>> >>>>> install.packages("https://github.com/vqv/ggbiplot.git") >>>>> >>>>> Alguém saberia informar como resolver este problema? >>>>> _______________________________________________ >>>>> R-br mailing list >>>>> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >>>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>>>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a >>>>> c�digo m�nimo reproduz�vel. >>>>> >>>> >>>> >>>> _______________________________________________ >>>> R-br mailing list >>>> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >>>> código mínimo reproduzível. >>>> >>> >>> >>> >>> -- >>> >>> >>> Rodrigo Oliveira >>> >> >> > > > -- > > > Rodrigo Oliveira >

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previsão utilizando o lasso
by João Pedro Domingues 15 Jan '18

15 Jan '18

Boa tarde colegas, Estou tentando realizar uma previsão de vendas utilizando o algoritimo LASSO pelo pacote HDeconometrics. Alguém com experiência neste pacote poderia me ajudar por gentileza? Só preciso resolver isso para finalizar minha dissertação. Muito obrigado a todos! Data é uma matriz de series temporais com 158 observações (diarias) e 13 produtos (colunas). Eu inicialmente separo a primeira coluna como sendo o produto focal para analisar e o coloco como y, sendo a variável dependente. Já as outras colunas eu coloco como x, variáveis independentes. Então o LASSO me informa quais são relevantes. Com isso, eu separo as primeiras 148 observações para ser o training set, e as últimas 10 observações para o test set, e ver se o modelo realmente funciona. Até aqui ok. O problema: quando eu realizo o ajuste da série com o comando (lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic")) ele ajusta o modelo para a série sem problemas, utilizando as variáveis que o lasso identificou como relevantes para o training set. Porém, quando eu vou executar a previsão real utilizando a última linha (previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out)), ele não faz a previsão, ele simplesmente faz um ajuste igual o training set. Alguém tem alguma ideia de como resolver essa questão e conseguir prever corretamente? Grande abraço Segue abaixo os comandos utilizados: library(HDeconometrics) library(forecast) ## Inicio i = 0 y = as.matrix(Data[,i+1]) #variável dependente primeira coluna x = (Data) #cópia da base toda x[,i + 1] <- NULL #retira a variável y e fica com todas as outras variáveis x = as.matrix(x) # transforma em matriz ### separa a série em training e test set de x e y y.in=y[1:148] #training set y.out=y[-c(1:148)] #test set x.in=x[1:148,] #training set x.out=x[-c(1:148),] #test set ## ajuste do modelo e previsão LASSO lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic") #ajuste do modelo com o training set previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out) #previsão com o test set João Pedro Domingues

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Problema ao gerar um mapa com dados estatísticos
by Edson Lira 13 Jan '18

13 Jan '18

Caros amigos, abaixo os arquivos (links) que estou usando para gerar um mapa do estado do Amazonas com o IDH Municipal de 2000 (está 2005, mas é 2000). Quando rodo a rotina para fazer a categorização do IDH (cut) me dá a mensagem: > am$idhc2000 <- cut(am$idh2000, 4) Error in seq.int(rx[1L], rx[2L], length.out = nb) : 'from' must be a finite number Além disso: Warning messages: 1: In min(x) : nenhum argumento não faltante para min; retornando Inf 2: In max(x) : nenhum argumento não faltante para max; retornando -Inf > Não consegui descobrir o que está errado. Bom dia!!! Download amazonas idh 2005.R | | | Download amazonas idh 2005.R | | | Download amazonas calha.csv | | | Download amazonas calha.csv | | | Download 13MUE250GC SIR.shx | | | Download 13MUE250GC SIR.shx | | | Download 13MUE250GC SIR.dbf | | | Download 13MUE250GC SIR.dbf | | | Download 13MUE250GC SIR.cpg | | | Download 13MUE250GC SIR.cpg | | | https://www.datafilehost.com/d/27e20ca4 # SHAPE [ ]'s Prof. Edson Lira, Me Estatístico Manaus-Amazonas

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Problema na instalação do R base
by Jefferson Ferreira-Ferreira 13 Jan '18

13 Jan '18

Pessoal, estou passando por um problema estranho. O R está (aparentemente) installado na minha máquina (Ubuntu 16.04). Quando tento instalar, o sistema retorna: ele retorna "r-base-dev is already the newest version (3.4.3-1xenial0). 0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 23 not upgraded." No entanto, o RStudio não abre porque não é capaz de localizar a instalação e o comando 'which R' retorna "not found". Já desisntalei e instalei novamente, mas o mesmo continua ocorrendo. Alguma idea? Se alguém puder me ajudar, agradeço. Estou em apuros com meu trabalho sem o R. Eu tambpem postei uma pergunta aqui https://askubuntu.com/questions/995618/software-is-installed-but-which-retu… Obrigado e abraços. *Jefferson Ferreira-Ferreira, **PhD (abd)* *Geographer* *Ecosystem Dynamics Observatory <http://tscanada.wix.com/ecodyn> - EcoDyn/UNESP* *Department of **Geography * *Institute of Geosciences and Exact Sciences** (IGCE)* *São Paulo State University (UNESP)* *Rio Claro, SP - Brazil*

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Instalar pacote do github
by Maurício Lordêlo 12 Jan '18

12 Jan '18

Caros, Certa vez eu consegui instalar o pacote "ggbiplot" que considero bem interessante. Não sei se pela atualização do R, ou de mudança de versão do Windows, não mais consigo instalar este pacote. Pelo que tenho registrado nos meus scripts, eu seguia os passos abaixo: library(devtools) install.packages("githubinstall") library(githubinstall) install.packages("ggbiplot-master") library(ggbiplot-master) install_github("ggbiplot","vqv") Também fiz estas duas tentativas sem sucesso install.packages("diretório de trabalho/ggbiplot-master.zip") #aqui eu fiz o download do arquivo zip e salvei no "diretório de trabalho" install.packages("https://github.com/vqv/ggbiplot.git") Alguém saberia informar como resolver este problema?

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Re: [R-br] Instalar pacote do github
by sznelwar＠uol.com.br 11 Jan '18

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 85, assunto 6
by Edmar Caldas 11 Jan '18

11 Jan '18

Eu entendi assim, Vamos supor que as suas variáveis (dependentes e independentes) tem valores até 12/2017. e vc quer fazer previsão para 12/2018. as suas variáveis independentes terão que ter valores até 12/2018 senão não vai fazer a previsão.Edmar Em quarta-feira, 10 de janeiro de 2018 12:00:33 BRST, <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: Enviar submissões para a lista de discussão R-br para r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou corpo da mensagem para r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo endereço r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." Tópicos de Hoje: 1. previsão utilizando o lasso (João Pedro Domingues) 2. Re: Distribuição de probabilidade (Wagner Bonat) 3. Re: Distribuição de probabilidade (Wagner Bonat) ---------------------------------------------------------------------- Message: 1 Date: Tue, 9 Jan 2018 20:04:49 +0000 From: João Pedro Domingues <J__P(a)hotmail.com> To: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: [R-br] previsão utilizando o lasso Message-ID: <BN6PR2001MB16668FB0A072A2FC1AD8D6B0D5100(a)BN6PR2001MB1666.namprd20.prod.outlook.com> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" Boa tarde colegas, Estou tentando realizar uma previsão de vendas utilizando o algoritimo LASSO pelo pacote HDeconometrics. Alguém com experiência neste pacote poderia me ajudar por gentileza? Só preciso resolver isso para finalizar minha dissertação. Muito obrigado a todos! Data é uma matriz de series temporais com 158 observações (diarias) e 13 produtos (colunas). Eu inicialmente separo a primeira coluna como sendo o produto focal para analisar e o coloco como y, sendo a variável dependente. Já as outras colunas eu coloco como x, variáveis independentes. Então o LASSO me informa quais são relevantes. Com isso, eu separo as primeiras 148 observações para ser o training set, e as últimas 10 observações para o test set, e ver se o modelo realmente funciona. Até aqui ok. O problema: quando eu realizo o ajuste da série com o comando (lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic")) ele ajusta o modelo para a série sem problemas, utilizando as variáveis que o lasso identificou como relevantes para o training set. Porém, quando eu vou executar a previsão real utilizando a última linha (previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out)), ele não faz a previsão, ele simplesmente faz um ajuste igual o training set. Alguém tem alguma ideia de como resolver essa questão e conseguir prever corretamente? Grande abraço Segue abaixo os comandos utilizados: library(HDeconometrics) library(forecast) ## Inicio i = 0 y = as.matrix(Data[,i+1]) #variável dependente primeira coluna x = (Data) #cópia da base toda x[,i + 1] <- NULL #retira a variável y e fica com todas as outras variáveis x = as.matrix(x) # transforma em matriz ### separa a série em training e test set de x e y y.in=y[1:148] #training set y.out=y[-c(1:148)] #test set x.in=x[1:148,] #training set x.out=x[-c(1:148),] #test set ## ajuste do modelo e previsão LASSO lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic") #ajuste do modelo com o training set previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out) #previsão com o test set João Pedro Domingues -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20180109/580bb5da/atta…> ------------------------------ Message: 2 Date: Tue, 9 Jan 2018 22:25:09 -0200 From: Wagner Bonat <wbonat(a)gmail.com> To: Wagner Wolff <wwolff(a)usp.br> Cc: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: Re: [R-br] Distribuição de probabilidade Message-ID: <CANt=4Mi4E58a3ikPDH2V9aN36b3d6D2M7HJ0V9u0W8yRHko=9w(a)mail.gmail.com> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" Olá Essas distribuições como a Weibul, Gumbel e similares são interessantes. Porém, nem sempre elas tem a tradicional parametrização de esperança e dispersão como a Tweedie e as distribuições mais clássicas (normal, gamma, normal inversa) tem. Muitas vezes a esperança ou é desconhecida ou uma função complicada de mais de um parâmetro. Eu penso que ao invés de tentar ajustar várias distribuições é mais interessante você procurar aspectos relevantes sobre o seu conjunto de dados, como por exemplo, excesso de zeros, forte assimetria, caudas pesadas, etc e verificar se a distribuição que você ajustando é capaz de descrever estes aspectos. No caso a Tweedie pode lidar com todos estes aspectos, o que significa que ela deve ajustar bem para uma grande quantidade de dados reais. O que eu quero dizer é que essa idéia de ficar comparando várias distribuições pode não ser realmente necessário. Eu exploro um pouco destas idéias em dois artigos. Eu mostro que a Tweedie ajusta muito bem, mesmo para distribuições que não fazem parte da familia, como a t e a slash. Talvez vc possa explorar idéias similares para a weibul, gumbel e similares. http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00949655.2017.1318876?journalCod… http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1471082X17715718 Att Wagner Em 9 de janeiro de 2018 01:11, Wagner Wolff <wwolff(a)usp.br> escreveu: > Olá Wagner > > Gostei da sua ideia sobre a familia de destribuição Tweedie. Além dessa > família você poderia indicar outras que englobem distribuições como por > exemplo, Weibull, Gumbel, Burr ... > > Ab > > 2018-01-08 18:18 GMT-02:00 Wagner Bonat via R-br <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > >: > >> Quais distribuições vc tem interesse? >> A distribuição Tweedie tem como casos particulares algumas das mais >> populares distribuições como a normal, gamma e inversa normal. >> Assim, ao invés de ajustar um monte de distribuições basta ajustar uma >> que tem as outras como casos particulares. >> >> Att >> Wagner >> >> Em 8 de janeiro de 2018 10:38, Rodrigo Campos via R-br < >> r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: >> >>> Bom dia Felipe, >>> Talvez o pacote "fitdistrplus" possa te ajudar! >>> Att. >>> >>> 2018-01-08 10:21 GMT-02:00 Felipe Felix Costa via R-br < >>> r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br>: >>> >>>> olá, >>>> >>>> gostaria de saber se existe alguma forma para rodar todas as possíveis >>>> distribuições sobre um determinado conjunto de dados com variáveis >>>> continuas!? >>>> >>>> pois estou procurando e não achei nada pela internet falando dessa >>>> possibilidade. >>>> >>>> meu objetivo é verificar qual melhor a distribuição para os meus dados >>>> e, a partir dessa "melhor", estabelecer um modelo geral com todos os dados >>>> e comparar com modelos individuais de áreas isoladas. >>>> >>>> >>>> HELP >>>> >>>> Att., >>>> -- >>>> *Felipe Felix Costa* >>>> Tel. 96-98122-3077 >>>> >>>> >>>> _______________________________________________ >>>> R-br mailing list >>>> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >>>> código mínimo reproduzível. >>>> >>> >>> >>> >>> -- >>> Rodrigo Campos >>> >>> >>> >>> _______________________________________________ >>> R-br mailing list >>> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >>> código mínimo reproduzível. >>> >> >> >> >> -- >> Wagner Hugo Bonat >> ------------------------------------------------------------ >> ---------------------------------- >> Department of Mathematics and Computer Science (IMADA) >> University of Southern Denmark (SDU) and >> Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG) >> Universidade Federal do Paraná (UFPR) >> >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >> código mínimo reproduzível. >> > > > > -- > *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 > -- Wagner Hugo Bonat ---------------------------------------------------------------------------------------------- Department of Mathematics and Computer Science (IMADA) University of Southern Denmark (SDU) and Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG) Universidade Federal do Paraná (UFPR) -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20180109/86d7063c/atta…> ------------------------------ Message: 3 Date: Tue, 9 Jan 2018 22:28:25 -0200 From: Wagner Bonat <wbonat(a)gmail.com> To: Wagner Wolff <wwolff(a)usp.br> Cc: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: Re: [R-br] Distribuição de probabilidade Message-ID: <CANt=4Mj3Tk41SVoGUVAPTpA0h_TZCCQVyLjrYkYGWFpSHsCdHA(a)mail.gmail.com> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" Olá Essas distribuições como a Weibul, Gumbel e similares são interessantes. Porém, nem sempre elas tem a tradicional parametrização de esperança e dispersão como a Tweedie e as distribuições mais clássicas (normal, gamma, normal inversa) tem. Muitas vezes a esperança ou é desconhecida ou uma função complicada de mais de um parâmetro. Eu penso que ao invés de tentar ajustar várias distribuições é mais interessante você procurar aspectos relevantes sobre o seu conjunto de dados, como por exemplo, excesso de zeros, forte assimetria, caudas pesadas, etc e verificar se a distribuição que você ajustando é capaz de descrever estes aspectos. No caso a Tweedie pode lidar com todos estes aspectos, o que significa que ela deve ajustar bem para uma grande quantidade de dados reais. O que eu quero dizer é que essa idéia de ficar comparando várias distribuições pode não ser realmente necessário. Eu exploro um pouco destas idéias em dois artigos. Eu mostro que a Tweedie ajusta muito bem, mesmo para distribuições que não fazem parte da familia, como a t e a slash. Talvez vc possa explorar idéias similares para a weibul, gumbel e similares. http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00949655.2017. 1318876?journalCode=gscs20 http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1471082X17715718 Att Wagner Em 9 de janeiro de 2018 01:11, Wagner Wolff <wwolff(a)usp.br> escreveu: > Olá Wagner > > Gostei da sua ideia sobre a familia de destribuição Tweedie. Além dessa > família você poderia indicar outras que englobem distribuições como por > exemplo, Weibull, Gumbel, Burr ... > > Ab > > 2018-01-08 18:18 GMT-02:00 Wagner Bonat via R-br <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > >: > >> Quais distribuições vc tem interesse? >> A distribuição Tweedie tem como casos particulares algumas das mais >> populares distribuições como a normal, gamma e inversa normal. >> Assim, ao invés de ajustar um monte de distribuições basta ajustar uma >> que tem as outras como casos particulares. >> >> Att >> Wagner >> >> Em 8 de janeiro de 2018 10:38, Rodrigo Campos via R-br < >> r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: >> >>> Bom dia Felipe, >>> Talvez o pacote "fitdistrplus" possa te ajudar! >>> Att. >>> >>> 2018-01-08 10:21 GMT-02:00 Felipe Felix Costa via R-br < >>> r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br>: >>> >>>> olá, >>>> >>>> gostaria de saber se existe alguma forma para rodar todas as possíveis >>>> distribuições sobre um determinado conjunto de dados com variáveis >>>> continuas!? >>>> >>>> pois estou procurando e não achei nada pela internet falando dessa >>>> possibilidade. >>>> >>>> meu objetivo é verificar qual melhor a distribuição para os meus dados >>>> e, a partir dessa "melhor", estabelecer um modelo geral com todos os dados >>>> e comparar com modelos individuais de áreas isoladas. >>>> >>>> >>>> HELP >>>> >>>> Att., >>>> -- >>>> *Felipe Felix Costa* >>>> Tel. 96-98122-3077 >>>> >>>> >>>> _______________________________________________ >>>> R-br mailing list >>>> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >>>> código mínimo reproduzível. >>>> >>> >>> >>> >>> -- >>> Rodrigo Campos >>> >>> >>> >>> _______________________________________________ >>> R-br mailing list >>> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >>> código mínimo reproduzível. >>> >> >> >> >> -- >> Wagner Hugo Bonat >> ------------------------------------------------------------ >> ---------------------------------- >> Department of Mathematics and Computer Science (IMADA) >> University of Southern Denmark (SDU) and >> Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG) >> Universidade Federal do Paraná (UFPR) >> >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >> código mínimo reproduzível. >> > > > > -- > *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 > -- Wagner Hugo Bonat ---------------------------------------------------------------------------------------------- Department of Mathematics and Computer Science (IMADA) University of Southern Denmark (SDU) and Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG) Universidade Federal do Paraná (UFPR) -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... 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