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Freqüência (n) por classes de latitude e longitude
by Rodrigo Campos 22 Abr '16

22 Abr '16

Amigos usuários do R, Bom dia. Tenho um data.frame ("full_data.txt") com cerca de 300 mil observações de posições geográficas (em duas colunas distintas com as variáveis latitude (y) e longitude (x) em decimal de grau). Tenho um segundo arquivo ("lat_long_classes.txt") apenas com *classes de pares de coordenadas* (também em decimal de grau). São 1350 classes de lat long (como centroides de um grid! Posições equidistantes!). Alguém poderia me dar uma dica de como posso obter as frequências de observações (constantes em "full_data.txt") por classe de coordenadas (conforme "lat_long_classes.txt")? Obrigado. Rodrigo -- Rodrigo Campos www.pleuston.com

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Razão de prevalência
by Emerson Cotta Bodevan 22 Abr '16

22 Abr '16

Prezados, boa tarde. Estou usando regressão logística, tendo como resposta a ocorrência ou não de uma doença comum (alta prevalência). Como calcular a *razão de prevalência* e seus intervalos de confiança? Estudo transversal. Algum pacote adequado? Agradeço qualquer ajuda. *Emerson*

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Casas Decimais
by julio cesar oliveira 22 Abr '16

22 Abr '16

Colegas, Sou novato no R, e por isso gostaria da ajuda para esclarecer algumas dúvidas. Preciso que os cálculos sejam realizados com máxima precisão em relação ao número de casas decimais. Por isso tenho a seguinte dúvida: 1) Como configurar as casas decimais no R ? estou usando o comando options(digits=22) para apresentar os dados com 22 casas. Além dele posso trabalhar com o pacote (Rmpfr) exemplo > mpfr(665.598,128) 1 'mpfr' number of precision 128 bits [1] 665.5979999999999563442543148994445800781 2) por que aparece um resíduo? por exemplo p<- 665.598 > p [1] 665.5979999999999563443 Grato julio

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Re: [R-br] Otimização - Fatorial
by Ivan Bezerra Allaman 22 Abr '16

22 Abr '16

Se é que eu entendi sua dúvida... vars=list() for(i in 1:30) vars[[i]] <- rnorm(48) names(vars) <- paste('var',1:30,sep='') vars varis <- do.call('cbind',vars) da <- expand.grid(FatA=rep(LETTERS[1:6],4), FatB=letters[1:2]) dad <- data.frame(da,varis) tabs <- apply(dad[,-c(1:2)], 2, function(x) aov(x ~ FatA*FatB,dad)) lapply(tabs,summary)

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Otimização - Fatorial
by Andre Oliveira 21 Abr '16

21 Abr '16

Prezad@s;estou iniciando um projeto em química onde será montado umexperimento no esquema fatorial onde tenho alguns fatores definidos a princípioe gostaria de otimizar este processo. A questão é que tenho 4respostas que serão medidas para cada tratamento. Gostaria desaber se a biblioteca rsm, lm e aov seriam a mais indicada para que eu possa analisar depois de montar o experimento e buscar o deslocamentosnecessários a fim de obter a otimização do processo nospróximos experimentos. Estou buscando material nesta linha e usando o R de preferência. Minha dúvida também se refere ao fato que tenho encontrado materiais com modelos com apenas uma resposta. Sealguém puder ajudar ficarei grato. André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES

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Pacote geoComp download
by Wagner Wolff 20 Abr '16

20 Abr '16

Olá pessoal! Gostaria de saber onde posso fazer o download do pacote geoComp? Aqui na lista encontrei este link: www.din.uem.br/~pg45178/*geocomp*/geoComp.tar.g. Entretanto, não sei se é a versão mais atual, alguém poderia confirmar isso para mim? Obrigado pela ajuda!

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Dados Missing
by Elias Carvalho 20 Abr '16

20 Abr '16

Alguém da lista poderia me da uma dica de como tratar dados missing ? Multiple Imputation seria a técnica mais moderna ? Obrigado Elias

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Agregar níveis e converter em colunas
by ASANTOS 18 Abr '16

18 Abr '16

Caros Listeiros, Tenho um banco de dados (DS) representado abaixo: ##Dados originais PAISAGEM<-c("Area_Urbana","Cerrado","Mata", "NaoClassificada", "Pastagem","Agua", "Area_Urbana","Cerrado","Mata", "NaoClassificada", "Pastagem","Agua") AREA<-c(1.9807,19.3001,20.7488,6.1882,30.3001,11.5056,0.3878,23.341,11.0184, 6.4923,5.7744,11.5056) DS<-data.frame(PAISAGEM,AREA) head(DS) Porém eu gostaria de converter o fator PAISAGEM em colunas, de modo que meu output fique: #Output desejado head(DS2) N Area_Urbana Cerrado Mata NaoClassificada Pastagem Agua 1 1.9807 19.3001 20.7488 6.1882 30.3001 11.5056 2 0.3878 23.341 11.0184 6.4923 5.7744 11.5056 É possível? Muito obrigado, Alexandre

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Referenciar o R
by Marcelo Menezes 18 Abr '16

18 Abr '16

Gente bom dia! eu gostaria de saber como posso referenciar o R em meu trabalho. Alguémpode me ajudar por favor? Att Marcelo Menezes Alves Graduando em Ciências Biológicas pela Universidade Federal de Campina Grande Técnico em Suporte e Manutenção em Informática pelo Instituto Federal da Paraíba. *Lattes: http://lattes.cnpq.br/1992059133849245 <https://wwws.cnpq.br/cvlattesweb/PKG_MENU.menu?f_cod=413CE45ECE38ED23F1637F…>*

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Pacote grDevices() e installr()
by Michelle Bau Graczyk 17 Abr '16

17 Abr '16

Caros, bom dia, Quando eu tento instalar os pacotes grDevices() e o installr() , o R me responde que a minha versão que é 3.2.1 não está avaliada para tal. Eu preciso destes pacotes para plotar gráficos com variáveis matemáticas do tipo \wildetide \mu ( µ com til em cima) Porém, eu tentei atualizar o R e o erro continuou o mesmo. Alguém saberia me dizer um meio de eu consertar isso, por favor? Muito obrigada, Michelle

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Fwd: Re: Pacote grDevices() e installr()
by Felipe Barletta 17 Abr '16

17 Abr '16

---------- Mensagem encaminhada ---------- De: felipe.e.barletta(a)gmail.com Data: 17/04/2016 13:43 Assunto: Re: [R-br] Pacote grDevices() e installr() Para: <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Cc: Michelle, Tente install.packages('nome_pacote', repos=' endereço_cran')

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CRIAR NOVO DATA FRAME COM LINHAS SELECIONADAS
by Amiko Bh 17 Abr '16

17 Abr '16

Prezados, Tenho o seguinte banco (com aproximadamente 15000 linhas): SE_TEM_MBA MOTIVO_DO_MBA ATO_INFRACIONAL_MBA NÃO NSA NSA NÃO NSA NSA SIM NSA NSA NÃO NSA NSA NÃO NSA NSA SIM NSA NSA NÃO NSA NSA NÃO NSA NSA NÃO NSA NSA Gostaria de criar um novo data frame selecionando apenas a linhas com o dado NÃO na coluna SE_TEM_MBA. Usei os dois comandos abaixo e vejam o que acontece: 1) > teste<-subset(banco, SE_TEM_MBA %in% NÃO) Erro em match(x, table, nomatch = 0L) : objeto 'NÃO' não encontrado 2) teste<-subset(banco, SE_TEM_MBA %in% "SIM") Quando uso este retorna um data frame com os títulos da coluna, mas sem observação alguma. Muito obrigado.

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MClust Cluster analysis
by Daniela Recchia 17 Abr '16

17 Abr '16

Olá pessoal, to usando a função Mclust do pacote mclust para ajustar os cluster ao meu conjunto de dados. Tendo 32017 observações e 28 variáveis. Já tenho o modelo pronto, com cada observação e alocação para cada cluster porém gostaria de saber se existe alguma forma mais compacta de visualizar os resultados, por exemplo, suponha que tenha dentre as 28 variáveis as seguintes: carne (sim, nao); leite (sim, nao); frutas (sim, nao); chocolate (sim, nao) quero poder ter um resumo que me diga que as observacoes do cluster 1 sao as que mais consomem carne e leite, por exemplo, e as do cluster 2 consommem mais chocolate, etc.. Como tenho 28 variáveis fazer o plot de 2 a 2 para todas e analisar individualmente não ficaria tão intuitivo. Alguém saberia como ter essas informações? Obrigada! -- Daniela Recchia “The standard of success in life is absolutely the amount of joy you feel” Esther & Jerry Hick

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Função grep
by Wagner Tassinari 15 Abr '16

15 Abr '16

Olá pessoal, Gostaria de saber quais os parâmetros eu devo usar para investigar quantos registros de até 10 ou 15 caracteres estão presentes em uma determinada variável utilizando a função grep. table(grep("\\\\\\\\\\\\",database$nome_do_individuo, value=T)) Obrigado, -- Wagner S. Tassinari Departamento de Matemática Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. BR-465, Km 7 - Seropedica, RJ - Brasil CEP: 23890-000 Skype: wagner.tassinari wtassinari(a)gmail.com tassinari(a)ufrrj.br ------------------------------------------------------- "Statistical thinking will one day be as necessary for efficient citizenship as the ability to read and write." (H.G.Wellis)

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Teste - Membro da lista RBR
by Andre Oliveira 15 Abr '16

15 Abr '16

Olá pessoas, recebi este e-mail sobre minha inscrição na lista, fiquei sem saber se fui excluído da lista! Mais alguém recebeu algo do tipo? O que pode ter ocorrido? O membro de sua lista de discussão R-br foi desativado por due to excessive bounces The last bounce received from you was dated 04-Apr-2016. Você não receberá mais mensagens desta lista até que re-ative seu membro. Você receberá mais 3 lembretes antes que o membro da lista seja removido. Para reativar seu membro, você poderá simplesmente responder a esta mensagem (deixando a linha Subject intacta) ou visitando a página de confirmação em: https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/confirm/r-br/34df347138e8877c101… Você também poderá visitar sua página de gerenciamento de membros em: https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/options/r-br/andreolsouza%40yaho… Na sua página de membros, você poderá modificar várias opções de entrega tal como seu endereço de e-mail e o que precisa ser feito por digest ou não. Como lembrete, sua senha de membro é: andre11 Se tiver qualquer questão ou problema, você poderá contactar o dono da lista em: r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.brO membro de sua lista de discussão R-br foi desativado por due to excessive bounces The last bounce received from you was dated 04-Apr-2016. Você não receberá mais mensagens desta lista até que re-ative seu membro. Você receberá mais 3 lembretes antes que o membro da lista seja removido. Para reativar seu membro, você poderá simplesmente responder a esta mensagem (deixando a linha Subject intacta) ou visitando a página de confirmação em: https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/confirm/r-br/34df347138e8877c101… Você também poderá visitar sua página de gerenciamento de membros em: https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/options/r-br/andreolsouza%40yaho… Na sua página de membros, você poderá modificar várias opções de entrega tal como seu endereço de e-mail e o que precisa ser feito por digest ou não. Como lembrete, sua senha de membro é: andre11 Se tiver qualquer questão ou problema, você poderá contactar o dono da lista em: r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES

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Célula em branco
by Wagner Tassinari 15 Abr '16

15 Abr '16

Olá pessoal, Gostaria de saber como posso identificar um campos em branco no R, ex: Vamos supor que tenho o banco de dados e quero construir uma variável que indica (varindica) 1 "um" se existe o nome e 0 "zero" se o campo dessa var não tiver nada. ID Nome varindica 1 Jose 1 2 Maria 1 3 0 4 Lucas 1 No registro 3 não existe o nome digitado. Obrigado -- Wagner S. Tassinari Departamento de Matemática Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. BR-465, Km 7 - Seropedica, RJ - Brasil CEP: 23890-000 Skype: wagner.tassinari wtassinari(a)gmail.com tassinari(a)ufrrj.br ------------------------------------------------------- "Statistical thinking will one day be as necessary for efficient citizenship as the ability to read and write." (H.G.Wellis)

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Obter link do Google Scholar
by Elias Carvalho 15 Abr '16

15 Abr '16

Bom dia Pessoal Eu tenho uma tabela com o título e abstract de 1800 artigos que extrai de uma revisão, eu gostaria de criar uma função que leia o título pesquise no google scholar e pegue o link para a página do artigo, representado abaixo pelo item marcado com um retângulo. Alguém pode ajudar ? Obrigado -- Best regards... 8^) “The mind that is open to new ideas never come back to its original size” *Albert Einstein* _____________________________________________ Prof. Elias César Araújo de Carvalho CV: http://lattes.cnpq.br/4248328961021251

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Dados de precipitação de 30 em 30 min
by Alisson Lucrécio 12 Abr '16

12 Abr '16

Caros amigos, Boa tarde. Estou necessitando de dados de precipitação de 30 em 30 minutos para os estados de minas gerais e goias para vários anos. Alguém sabe onde consigo esses dados? Att., -- Alisson Lucrecio da Costa

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Re: [R-br] Dados de precipitação de 30 em 30 min
by Alisson Lucrécio 12 Abr '16

12 Abr '16

Thiago, não sabia que existia esses dados em pontos de grade do satélite TRMM. Obrigado pela informação. 2016-04-12 22:19 GMT-03:00 Alisson Lucrécio < alisson.lucrecio(a)ifgoiano.edu.br>: > Thiago, não sabia que existia esses dados em pontos de grade do satélite > TRMM. > > Obrigado pela informação. > > 2016-04-12 14:42 GMT-03:00 Thiago V. dos Santos [via R-br] < > ml-node+s2285057n4665938h14(a)n4.nabble.com>: > >> Você já considerou usar dados em ponto de grade? >> >> O produto 3B42 do satélite TRMM fornece estimativas de precipitação a >> cada três horas, desde 1998 até janeiro de 2016. Esses dados podem ser >> baixados daqui: >> http://mirador.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/mirador/presentNavigation.pl?tree=proj… >> >> Outa opção, ainda usando dados em ponto de grade, é o conjunto de dados >> do Alexandre Xavier. Ele combinou e espacializou dados do INMET, ANA e >> DAEE. A cobertura espacial é de 1980 a 2013, mas os dados são diários. Caso >> você se interesse, os dados estão em: >> http://careyking.com/data-downloads/ >> >> Espero que ajude, >> -- Thiago V. dos Santos >> >> PhD student >> Land and Atmospheric Science >> University of Minnesota >> >> >> On Sunday, April 10, 2016 2:37 PM, Alisson Lucrécio <[hidden email] >> <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4665938&i=0>> wrote: >> >> >> Caros amigos, >> >> Boa tarde. >> >> Estou necessitando de dados de precipitação de 30 em 30 minutos para os >> estados de minas gerais e goias para vários anos. Alguém sabe onde consigo >> esses dados? >> >> Att., >> >> -- >> Alisson Lucrecio da Costa >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> [hidden email] <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4665938&i=1> >> 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� >> c�igo m�imo reproduz�el. >> >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> [hidden email] <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4665938&i=2> >> 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. >> >> ------------------------------ >> If you reply to this email, your message will be added to the discussion >> below: >> >> http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Dados-de-precipitacao-de-30-em-30-mi… >> To unsubscribe from R-br, click here >> <http://r-br.2285057.n4.nabble.com/template/NamlServlet.jtp?macro=unsubscrib…> >> . >> NAML >> <http://r-br.2285057.n4.nabble.com/template/NamlServlet.jtp?macro=macro_view…> >> > > > > -- > Alisson Lucrecio da Costa > -- Alisson Lucrecio da Costa

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Re: [R-br] Dados Missing
by Alisson Lucrécio 11 Abr '16

11 Abr '16

Olá, Multiple imputation para substituição de missing não é uma muito técnica muito nova. O que existe de mais moderno seria usar os modelos mistos generalizados para estimar seus coeficiente desconsiderando os dados faltantes. Caso isso não seja possível, é claro cada casa é um caso. O pacote Amélia, VIM e mi tem funções para multiple imputation. Segue um exemplo. # "Iterative Robust Model-based Input" através da função irmi do pacote "VIM" library(VIM) data(sleep, package = "VIM") sleep$NonD[5] <- NA # 2.1 sleep$NonD[27] <- NA # 10.4 irmi_sleep <- irmi(sleep) irmi_sleep # "Bootstrapped expectation-maximization" através da função amelia do pacote Amelia library(Amelia) amelia_sleep <- amelia(sleep, bounds = matrix(c(3, 0, 30), ncol = 3)) amelia_data_sleep <- amelia_sleep$imputations$imp5 amelia_data_sleep library(mi) info <- mi.info(sleep) mi_sleep <- mi(sleep, info = info, n.iter=10, add.noise=FALSE) mi_data_sleep <- mi.data.frame(mi_sleep) Att., Alisson 2016-04-11 13:10 GMT-03:00 Alisson Lucrécio < alisson.lucrecio(a)ifgoiano.edu.br>: > Olá, > > Multiple imputation para substituição de missing não é uma muito técnica > muito nova. O que existe de mais moderno seria usar os modelos mistos > generalizados para estimar seus coeficiente desconsiderando os dados > faltantes. > > Caso isso não seja possível, é claro cada casa é um caso. O pacote Amélia, > VIM e mi tem funções para multiple imputation. > > Segue um exemplo. > > # "Iterative Robust Model-based Input" através da função irmi do pacote > "VIM" > > library(VIM) > > data(sleep, package = "VIM") > > sleep$NonD[5] <- NA # 2.1 > > sleep$NonD[27] <- NA # 10.4 > > irmi_sleep <- irmi(sleep) > > irmi_sleep > > # "Bootstrapped expectation-maximization" através da função amelia do > pacote Amelia > > library(Amelia) > > amelia_sleep <- amelia(sleep, bounds = matrix(c(3, 0, 30), ncol = 3)) > > amelia_data_sleep <- amelia_sleep$imputations$imp5 > amelia_data_sleep > > library(mi) > > info <- mi.info(sleep) > > mi_sleep <- mi(sleep, info = info, n.iter=10, add.noise=FALSE) > > mi_data_sleep <- mi.data.frame(mi_sleep) > > Att., > > Alisson > > > 2016-04-11 10:40 GMT-03:00 ecacarva [via R-br] < > ml-node+s2285057n4665933h59(a)n4.nabble.com>: > >> Alguém da lista poderia me da uma dica de como tratar dados missing ? >> >> Multiple Imputation seria a técnica mais moderna ? >> >> Obrigado >> >> Elias >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> [hidden email] <http:///user/SendEmail.jtp?type=node&node=4665933&i=0> >> 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. >> Ecacarva >> >> >> ------------------------------ >> If you reply to this email, your message will be added to the discussion >> below: >> http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Dados-Missing-tp4665933.html >> To unsubscribe from R-br, click here >> <http://r-br.2285057.n4.nabble.com/template/NamlServlet.jtp?macro=unsubscrib…> >> . >> NAML >> <http://r-br.2285057.n4.nabble.com/template/NamlServlet.jtp?macro=macro_view…> >> > > > > -- > Alisson Lucrecio da Costa > -- Alisson Lucrecio da Costa

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Erro ao plotar proflik geoR
by Andre Oliveira 09 Abr '16

09 Abr '16

Pessoal boa tarde, dado os objetos do modelo estou obtenho o erro ao tentar plotar o perfil. Não sei que parâmetro np é este! Alguém pode me ajudar? dados = read.geodata("dados.txt", coords.col = 2:3, data.col=4, header=T, dec=",") ml <- likfit(dados, lik.method="ML", ini=c(0.5, 0.5), fix.nug = TRUE, trend = "cte")mlperfil <- proflik(ml, geodata = dados) plot(mlperfil, dados)Error in plot.proflik(mlperfil, dados) : objeto 'np' não encontrado André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES

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Firth's Logistic Regression | Interpretação do summary()
by Jefferson Ferreira-Ferreira 09 Abr '16

09 Abr '16

Colegas listeiros, Estou ajustando um modelo logístico com a abordagem de Firth, implementada no pacote logistf, que serve para diminuir o "bias" advindo da separação quase linear dos dados. O famoso warning "0 ou 1 ocorreu. Probabilidades ajustadas para 0 ou 1". Ocorre que, também por lacunas em conhecimento estatístico, estou com dificuldade de interpretar os resultados. O que me intriga é o chi quadrado ter dado infinito para o intercepto e para o primeiro slope (cota). O que isso significa? A coluna "p" (0 ou 1), o que pode exatamente me informar? Que outras informações importantes sobre meu modelo podem ser tomadas dese summary? Estou em meio a leituras sobre isso, mas tenho encontrado dificuldades em encontrar uma explicação simples e objetiva. Por isso resolvi escrever ao grupo. Se alguém puder me dar uma luz, seria muito grato. Obrigado! Model fitted by Penalized ML Confidence intervals and p-values by Profile Likelihood Profile Likelihood Profile Likelihood Profile Likelihood Profile Likelihood coef se(coef) lower 0.95 upper 0.95 Chisq p (Intercept) -3.664271274 6.121964e-02 -11.711146274 -2.02364627 Inf 0 cota 0.164131556 1.898407e-03 0.165001297 0.43176839 Inf 0 euc_dist 0.001365946 3.193816e-05 -0.006119111 0.02485933 0 1 hand -0.292236449 1.372033e-02 -2.145942673 1.35570275 0 1 cota:hand 0.007027402 4.259128e-04 -0.044974804 0.05951507 0 1 Likelihood ratio test=379581.2 on 4 df, p=0, n=389232 Wald test = 19581.7 on 4 df, p = 0 Covariance-Matrix: [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [1,] 3.747844e-03 -1.153026e-04 -1.610677e-07 -5.500070e-04 1.705722e-05 [2,] -1.153026e-04 3.603948e-06 7.945498e-10 1.708245e-05 -5.335900e-07 [3,] -1.610677e-07 7.945498e-10 1.020046e-09 -2.612271e-08 2.927902e-10 [4,] -5.500070e-04 1.708245e-05 -2.612271e-08 1.882476e-04 -5.807466e-06 [5,] 1.705722e-05 -5.335900e-07 2.927902e-10 -5.807466e-06 1.814017e-07 -- *Jefferson Ferreira-Ferreira* Geógrafo – GEOPROCESSAMENTO IDSM | Coordenadoria de TI Jefferson.ferreira(a)mamiraua.org.br *Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá* Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação Telefone: +55 97 3343-9710 *Google Maps* - Mapas deste e-mail: Exibir mapa ampliado <https://maps.google.com.br/maps?q=-3.355557,-64.731151&ll=-3.355471,-64.731…> *Contatos particulares:* *(55) 9615-0100*

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Eliminar linhas repetidas de informações
by Rudiney S Pereira 08 Abr '16

08 Abr '16

Prezados, Estou com um conjunto de dados com mais de 65.000 registros sendo estes, com dezenas de campos (variáveis). O problema consiste em desenvolver um códio em R para eliminar linhas que possuem informações iguais e repetidas nos registros. Exemplo de um trecho de arquivo onde o 2º campo (variável) em negrito e as demais colunas, repetem-se nas informações. 584;*019642*;ESTUDO E IMPLEMENTAÇÃO DE AUTORIZAÇÃO NO ACESSO PARA O PORTAL DO HUSM UTILIZANDO O CIBAC ;Pesquisa;Avaliado;12/10/2006;01/10/2006;30/04/2007;14680000;22/01/2008;Concluído/Publicado;6985093 - RAUL CERETTA NUNES;07.00.00.00.0.0 - CENTRO DE TECNOLOGIA - CT;07.39.00.00.0.0 - CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO;, , ,;Não necessita contratar fundação;379536 - MARTHA BOHRER ADAIME;Não se aplica;Geral;0;0;Não paga nenhum tipo de bolsa;Santa Maria;RS;Brasil;01/01/2016;01/01/2021;Linha de pesquisa;07.01.00 - SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO;;; 585;*019642*;ESTUDO E IMPLEMENTAÇÃO DE AUTORIZAÇÃO NO ACESSO PARA O PORTAL DO HUSM UTILIZANDO O CIBAC ;Pesquisa;Avaliado;12/10/2006;01/10/2006;30/04/2007;14680000;22/01/2008;Concluído/Publicado;6985093 - RAUL CERETTA NUNES;07.00.00.00.0.0 - CENTRO DE TECNOLOGIA - CT;07.39.00.00.0.0 - CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO;, , ,;Não necessita contratar fundação;379536 - MARTHA BOHRER ADAIME;Não se aplica;Geral;0;0;Não paga nenhum tipo de bolsa;Santa Maria;RS;Brasil;01/01/2016;01/01/2021;Quanto ao tipo de projeto de pesquisa;2.06 - Projeto de Pesquisa e Extensão;;; 586;*019128*;ESTUDO E IMPLEMENTAÇÃO DE UMA ARQUITETURA ORIENTADA A SERVIÇOS;Pesquisa;Avaliado;26/05/2006;18/05/2006;22/09/2006;;16/02/2007;Concluído/Publicado;6985093 - RAUL CERETTA NUNES;07.00.00.00.0.0 - CENTRO DE TECNOLOGIA - CT;07.39.00.00.0.0 - CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO;, , ,;Não necessita contratar fundação;;Não se aplica;Geral;0;0;Não paga nenhum tipo de bolsa;;;;;;Classificação CNPq;1.03.04.00-2 - SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO;;; 587;*019128*;ESTUDO E IMPLEMENTAÇÃO DE UMA ARQUITETURA ORIENTADA A SERVIÇOS;Pesquisa;Avaliado;26/05/2006;18/05/2006;22/09/2006;;16/02/2007;Concluído/Publicado;6985093 - RAUL CERETTA NUNES;07.00.00.00.0.0 - CENTRO DE TECNOLOGIA - CT;07.39.00.00.0.0 - CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO;, , ,;Não necessita contratar fundação;;Não se aplica;Geral;0;0;Não paga nenhum tipo de bolsa;;;;;;Linha de pesquisa;07.01.00 - SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO;;; Agradeço a colaboração de quem possa. Atenciosamente, -- Prof. Dr. Rudiney Soares Pereira UFSM - CCR - DER - Núcleo de Geotecnologias Prédio 44 J, Sala 214 RS 509 KM 9 - Campus Universitário 97.105-900 Santa Maria RS Brasil site: http://www.ufsm.br/geosere skype: rudiney.s.pereira fone: 55 3220-9468 55 9118-4142

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distr::Pois e apply
by Davi Butturi-Gomes 08 Abr '16

08 Abr '16

Prezados, boa tarde! Usando o pacote distr, estou tentando criar uma série de variáveis aleatórias sem fazer manualmente e sem usar um laço. Talvez algumas das funções ?apply funcionem, mas não consegui nada dar certo até agora. A ideia é a seguinte: tenho um vetor numérico e quero que cada valor desse valor seja correspondente ao parâmetro de uma distribuição, por exemplo, Poisson. Exemplo. #### require(distr) pars <- c(10,5,8,10) V1 <- Pois(pars[1]) V2 <- Pois(pars[2]) V3 <- Pois(pars[3]) V4 <- Pois(pars[4]) Vf <- list(V1,V2,V3,V4) ### Na verdade não preciso “guardar” V1, V2, V3 e V4 em objetos separados, tendo apenas a Vf resolve meu problema. Alguma sugestão? Obrigado! ____________________ Davi Butturi-Gomes Doutor em Estatística e Experimentação Agronômica ESALQ/USP - Piracicaba Mestre em Biometria - IB/UNESP - Botucatu Ecólogo - IB/UNESP - Rio Claro De: R-br [mailto:r-br-bounces@listas.c3sl.ufpr.br] Em nome de Elias Carvalho Enviada em: sexta-feira, 8 de abril de 2016 09:15 Para: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Assunto: [R-br] Extração Parcial de Texto Bom dia Pessoal Eu tenho uma planilha com vários abstracts de artigos científicos e gostaria de poder identificar o objetivo de cada um, como no exemplo abaixo começando em "To address" até "image segmentation": Image segmentation plays an important role in many medical applications. ... However, it is disadvantageous in high complexity, poor real time capability and premature convergence and etc. To address these issues, an improved evolution strategy is proposed for medical image segmentation. There are 2 populations... Eu sei que tenho que verificar vários termos como "The aim of this study", "The objective", etc, mas no caso acima eu gostaria de identificar por exemplo "To address" e capturar o texto após o ponto inicial em "etc." até o ponto final "segmentation.". Eu tenho que extrair o objetivo de 1808 artigos e por isso quero automatizar. Posso fazer um for que lê letra a letra da string em busca de termos chave e quando achar marca a posição do ponto inicial e final e depois extrai o texto, mas tem algo mais funcional que for ? Obrigado e um excelente dia -- Best regards... 8^) “The mind that is open to new ideas never come back to its original size” Albert Einstein _____________________________________________ Prof. Elias César Araújo de Carvalho CV: http://lattes.cnpq.br/4248328961021251

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Extração Parcial de Texto
by Elias Carvalho 08 Abr '16

08 Abr '16

Bom dia Pessoal Eu tenho uma planilha com vários abstracts de artigos científicos e gostaria de poder identificar o objetivo de cada um, como no exemplo abaixo começando em "To address" até "image segmentation": Image segmentation plays an important role in many medical applications. ... However, it is disadvantageous in high complexity, poor real time capability and premature convergence and etc. *To address these issues, an improved evolution strategy is proposed for medical image segmentation*. There are 2 populations... Eu sei que tenho que verificar vários termos como "The aim of this study", "The objective", etc, mas no caso acima eu gostaria de identificar por exemplo "To address" e capturar o texto após o ponto inicial em "etc." até o ponto final "segmentation.". Eu tenho que extrair o objetivo de 1808 artigos e por isso quero automatizar. Posso fazer um for que lê letra a letra da string em busca de termos chave e quando achar marca a posição do ponto inicial e final e depois extrai o texto, mas tem algo mais funcional que for ? Obrigado e um excelente dia -- Best regards... 8^) “The mind that is open to new ideas never come back to its original size” *Albert Einstein* _____________________________________________ Prof. Elias César Araújo de Carvalho CV: http://lattes.cnpq.br/4248328961021251

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Desativação de conta por "excessive bounces"?
by Thiago V. dos Santos 06 Abr '16

06 Abr '16

Olá pessoal, Eventualmente eu recebo um e-mail automático da lista com o seguinte conteúdo: "O membro de sua lista de discussão R-br foi desativado por due to excessive bounces The last bounce received from you was dated 04-Apr-2016. Você não receberá mais mensagens desta lista até que re-ative seu membro. Você receberá mais 3 lembretes antes que o membro da lista seja removido." Pelo que parece, aparentemente o servidor decide suspender a minha conta por suspeita de alguma atividade indevida, que aparentemente seriam esses bounces. Algum dos administradores da lista conhece a razão desse aviso? O que exatamente está acontecendo com a minha conta? Além de alguns acessos por dia do laptop, eventualmente eu também acesso a lista pelo app da Yahoo no celular. Talvez esse aviso seja por excesso de visitas à lista? Agradeço qualquer informação, -- Thiago V. dos Santos PhD student Land and Atmospheric Science University of Minnesota

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Microdados IBGE
by Thiago Silva Pereira 04 Abr '16

04 Abr '16

#Packages > library("dicionariosIBGE", lib.loc="~/R/win-library/3.2") #Carregar dados armazenados no pacote > data(dicPNAD2005) #ver dados > View(dicpes2005) #localizar micro dados > caminho.microdados <- file.path("C:","DADOS","PES2005.TXT") > DADOS <- le.pesquisa(dicionario=dicpes2005, pathname.in =caminho.microdados, + pathname.out="dados.Rdata", + codigos=c("V4703","V4704","V4705","V4707","V4729"), + nomes=c("ANOSEST","CONDATV","CONDOCP","HTRAB","PESO"), + quant=408148) Error in le.pesquisa(dicionario = dicpes2005, pathname.in = caminho.microdados, : unused arguments (pathname.out = "dados.Rdata", nomes = c("ANOSEST", "CONDATV", "CONDOCP", "HTRAB", "PESO"), quant = 408148) Vou mandar o PDF que estou estudando, Obrigado deis de já Obs: Os codigos e explicações estão lá.

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likfit (geoR), normalidade da variável e do resíduo do modelo Trend
by Wagner Wolff 04 Abr '16

04 Abr '16

Olá pessoal a dúvida é a seguinte. Preciso interpolar uma variável na qual não consegui normalizá-la pelo BoxCox(); entretanto, a análise exploratória de tendência espacial indicou um modelo para remoção da mesma; assim, passo a interpolar os resíduos deste modelo, correto? Sendo assim, posso desconsiderar a não normalidade da variável inicial e apenas considerar a normalidade dos resíduos do modelo Trend? Outra questão é se realmente preciso normalizar a Variável, é plausível aceitar a normalidade dela por este gráfico abaixo? Acabei aceitando esta condição e não tive problemas na obtenção dos meus parâmetros. Att. Wagner Wolff

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Classificação de um data frame em função de outro
by ASANTOS 04 Abr '16

04 Abr '16

Caros Listeiros, Tenho dois data frames DF1 e DF2, sendo que o primeiro representa a comparação múltipla entre alguns tratamentos de DF2 e o p valor correspondente. Eu gostaria de criar um variável groups dentro de DF2 em função do valor de p de DF1, de foram que meu output final seja: # trat sp1 sp2 sp3 sp4 groups 1 P12A 4.653732 2.490977 4.236323 5.382113 "P12AvsP12BvsP12CvsP12D" 2 P12A 5.009581 2.254713 4.604529 4.842553 "P12AvsP12BvsP12CvsP12D" 3 P12A 4.809242 2.391435 4.675318 4.732977 "P12AvsP12BvsP12CvsP12D" 4 P12A 5.053077 2.483129 4.561690 5.311215 "P12AvsP12BvsP12CvsP12D" 5 P12A 5.356384 2.745474 4.616074 5.114969 "P12AvsP12BvsP12CvsP12D" 6 P12A 5.186120 2.384487 4.401133 5.041926 "P12AvsP12BvsP12CvsP12D" ... # Ou seja, se p=ou> que 0.05 eu vou juntando os níveis do tratamento ("P12AvsP12BvsP12CvsP12D"), separados por vs, se não eu repito o nome do nível ("P13A"), segue meu CRM abaixo e minha função que não esta fazendo isso, muito obrigado, ## Data frame 1 pares<-c("P12A vs P12B","P12A vs P12C","P12A vs P12D","P12A vs P12E","P16A vs P12F", "P18A vs P12G","P20A vs P12H","P21A vs P12I","P22A vs P13A","P30A vs P13B","P33A vs P142", "P34A vs p142","P35A vs P148","P35A vs p148") p<-c(1,1,4.00E-04,1.00E-04,0.0272,1,0.0012,1,2.00E-04,0.0281,2.00E-04,1,4.00E-04,1) DF1<-data.frame(pares,p) head(DF1) #Data frame 2 #Fator trat <- gl(3, 15, labels = paste("P", 12:14, "A",sep="")) # Variaveis resposta set.seed(124) sp <- cbind(c(rnorm(10, 5, 0.25), rnorm(35, 5, 0.25)), rnorm(45, 2.5, 0.25), c(rnorm(10, 4.5, 0.25), rnorm(35, 5, 0.25)), rnorm(45, 5, 0.25)) colnames(sp) <- c("sp1", "sp2", "sp3", "sp4") DF2<-data.frame(trat,sp) ## Classificando data frame 2 em função de p de data frame 1 # Tentativa de função if (DF1$p>=0.05) { DF2$groups = DF1$pares } else { DF2$groups = DF1$trat } head(DF2) # -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: https://br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 ======================================================================

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Email de banimento
by regis barros 04 Abr '16

04 Abr '16

Bom dia PessoalRecebi um email de banimento da lista.Acho estranho o recebimento desse email.Alguém já recebeu este tipo de email?? grato Regis

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0 & 0 e 1 & 1
by Luiz Roberto Martins Pinto 01 Abr '16

01 Abr '16

Por que 0 & 0 [1] FALSE mas 1 & 1 [1] TRUE ? Não entendi por que (-2:2) & (-2:2) [1] TRUE TRUE *FALSE* TRUE TRUE 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

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"Unmelt" data frame
by Jefferson Ferreira-Ferreira 31 Mar '16

31 Mar '16

Pessoal, estou com uma questão aberta no stackoverflow. Se alguém puder ajudar, eu ficaria muito grato! http://stackoverflow.com/questions/36271393/r-unmelt-a-melted-dataframe-bac… -- *Jefferson Ferreira-Ferreira* Geógrafo – GEOPROCESSAMENTO IDSM | Coordenadoria de TI Jefferson.ferreira(a)mamiraua.org.br *Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá* Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação Telefone: +55 97 3343-9710 *Google Maps* - Mapas deste e-mail: Exibir mapa ampliado <https://maps.google.com.br/maps?q=-3.355557,-64.731151&ll=-3.355471,-64.731…> *Contatos particulares:* *(55) 9615-0100*

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Nova library ssmn
by Clécio da Silva Ferreira 30 Mar '16

30 Mar '16

Prezados, gostaria de divulgar a library confeccionada pelo Luis Benites Sanchez e por mim, baseada nas distribuições SSMN. ssmn: Skew Scale Mixtures of Normal Distributions Performs the EM algorithm for regression models using Skew Scale Mixtures of Normal Distributions. Version: 1.0 Author: Luis Benites Sanchez and Clecio da Silva Ferreira Atenciosamente, Prof. Clécio da Silva Ferreira Depto de Estatística - UFJF Tel: (32) 2102-3306 Página: www.ufjf.br/clecio_ferreira

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Teste de diferça entre proporções via loop
by Wagner Tassinari 29 Mar '16

29 Mar '16

Olá pessoal, tudo bem ? Estou querendo rodar um teste de diferença entre proporções em várias linhas do meu banco de dados, daí gostaria de saber como poderia rodar de uma vez só, através de um loop, esse comando e gerar uma coluna só com os p-valores. Veja como estõa tentando fazer abaixo: O comando seria esse: prop.test(x = c(x1, x2), n = c(n1, n2), correct = FALSE) O banco seria dessa forma: AREA X1 X2 N p_valor 1 1982 9416 11398 ? 2 6546 4084 10630 ? 3 3418 667 4085 ? 4 1503 4408 5911 ? 5 966 339 305 ? AREA1 <- prop.test(x = c(1982, 9416), n = c(11398, 11398), correct = FALSE) AREA1$p.value AREA2 <- prop.test(x = c(6546, 4084), n = c(10630, 10630), correct = FALSE) AREA2$p.value AREA3 <- prop.test(x = c(3418, 667), n = c(4085, 4085), correct = FALSE) AREA3$p.value ... Obrigado -- Wagner S. Tassinari Departamento de Matemática Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. BR-465, Km 7 - Seropedica, RJ - Brasil CEP: 23890-000 Skype: wagner.tassinari wtassinari(a)gmail.com tassinari(a)ufrrj.br ------------------------------------------------------- "Statistical thinking will one day be as necessary for efficient citizenship as the ability to read and write." (H.G.Wellis)

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Criando um fatorial completo com dados desbalanceados
by ASANTOS 29 Mar '16

29 Mar '16

Prezados Listeiros, Gostaria de criar um fatorial completo entre 4 tratamentos com dados desbalanceados usando a função gen.factorial() com o pacote AlgDesign. Alguém poderia me ajudar, segue CRM abaixo: #Dados artificiais tratamentos_b <- gl(4, 15, labels = paste("t", 1:3, sep=""))## Dados balanceados tratamentos_nb <- gl(1, 30, labels = paste("t", 4, sep="")) ### Dados desbalanceados tratamentos<-as.character(tratamentos_b,tratamentos_nb) sp <- cbind(c(rnorm(10, 5, 0.25), rnorm(50, 2.5, 0.25)), rnorm(60, 2.5, 0.25), c(rnorm(10, 12, 0.25), rnorm(50, 2.5, 0.25)), rnorm(60, 2.5, 0.25)) colnames(sp) <- c("sp1", "sp2", "sp3", "sp4") dados<-data.frame(sp,tratamentos) ## Criando o fatorial completo require(AlgDesign) contr2df2 <-AlgDesign::gen.factorial(dados$tratamentos, TRUE, varNames=c("T1_2", "T1_3", "T1_4", "T2_3", "T2_4", "T3_4")) contr2df2 Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: https://br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 ======================================================================

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Função para criar agrupamento de variáveis em função do valor de p
by ASANTOS 28 Mar '16

28 Mar '16

Prezados Listeiros, Gostaria de uma ajuda do grupo para criação de uma função para criação de uma variável dados$groups, em função da significância de res$aov.tab$Pr=> 0.05, de maneira que níveis de fatores iguais serão fundidos, como no exemplo abaixo onde trat1 e trat2 são iguais e vão ficar trat1_trat2, e os não significativos ficam do mesmo jeito, sem alteração. O output desejado esta no final do meu CRM, não estou conseguindo chegar a resultados satisfatórios com a função ifelse (res$aov.tab$Pr=> 0.05) { ... Alguém teria alguma sugestão? ### <code r> require(vegan) #Fator trat <- gl(3, 15, labels = paste("t", 1:3, sep="")) # Variáveis resposta set.seed(124) sp <- cbind(c(rnorm(10, 5, 0.25), rnorm(35, 5, 0.25)), rnorm(45, 2.5, 0.25), c(rnorm(10, 4.5, 0.25), rnorm(35, 5, 0.25)), rnorm(45, 5, 0.25)) colnames(sp) <- c("sp1", "sp2", "sp3", "sp4") #Comparações contrasts(trat) <- cbind(c(0,1,0),c(0,0,1)) trat_c <- model.matrix(~ trat)[, -1] trat1_trat2 <- trat_c[, 1] trat1_trat3 <- trat_c[, 2] res <- adonis(sp ~ trat1_trat2 + trat1_trat3, method = "euclidean", perm = 999) res # Tentativa de função ifelse (res$aov.tab$Pr=> 0.05) { dados$groups = ## dificultade aqui para agrupar os fatores não significativos , dados$groups = dados$trat } # Output desejado trat sp1 sp2 sp3 sp4 groups [1,] 1 4.653732 2.490977 4.236323 5.382113 trat1_trat2 [2,] 1 5.009581 2.254713 4.604529 4.842553 trat1_trat2 [3,] 1 4.809242 2.391435 4.675318 4.732977 trat1_trat2 [4,] 1 5.053077 2.483129 4.561690 5.311215 trat1_trat2 [5,] 1 5.356384 2.745474 4.616074 5.114969 trat1_trat2 ... # Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: https://br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 ======================================================================

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XLConnect no R-studio
by Luciana Barbosa 28 Mar '16

28 Mar '16

Mudei de computador, e instalei Rx64 3.24 e Ri386 3.2.4, porém quando fui usar a biblioteca XLConnect no Ri386 3.2.4 funciona normalmente, porém para o Rx64 3.24 e o Rstudio aparece sempre o mesmo erro, mesmo fazendo atualizações ou seguindo o que pede para ser feito, parece que é incompatibilidade no JAVA, gostaria de voltar a usar o Rstudio. Por favor alguém pode ajudar-me? Essa é a mensagem que aparece: > library(XLConnect) Carregando pacotes exigidos: XLConnectJars Error : .onLoad falhou em loadNamespace() para 'rJava', detalhes: chamada: fun(libname, pkgname) erro: No CurrentVersion entry in Software/JavaSoft registry! Try re-installing Java and make sure R and Java have matching architectures. Error: package ‘XLConnectJars’ could not be loaded

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Análise em Trilha
by Alisson Lucrécio 27 Mar '16

27 Mar '16

Caro Colegas, Boa tarde. Estou tentando estimar os efeitos indiretos pelo pacote lavaan, mas o resultado estão diferentes dos efeitos indiretos estimados pelo pacote agricolae. Algum colega saberia o porquê essa diferença? Por exemplo: Correlação do EC com AUDPC é -0,34. Efeito direto = -0,195 e somatório dos efeitos = -0.340. Correlação do Ca com AUDPC é -0,49. Efeito direto = -0.369 e somatório dos efeitos = -0.476. Para Ca o somatório dos efeitos (-0.476) é menor do que a correção (-0,49). Isso poder os efeitos indiretos foram menores dos que estimados pelo pacote agricolae. Obrigado. -- Alisson Lucrecio da Costa # CMR library(agricolae) library(lavaan) data(wilt) data(soil) db <- merge(wilt, soil, by = "place") db <- db[ ,c("EC", "Ca", "K2", "Cu", "AUDPC")] # Agricolae y <- db[,5] x <- db[,-5] cor_y <- correlation(y, x)$correlation cor_x <- correlation(x)$correlation path_analysis <- path.analysis(cor_x, cor_y) # Lavaan model <- ' # model AUDPC ~ a1*EC + a2*Ca + a3*K2 + a4*Cu # mediators EC ~ b1*Ca EC ~ b2*K2 EC ~ b3*Cu Ca ~ b4*K2 Ca ~ b5*Cu K2 ~ b6*Cu # indirect effects ind_EC_by_Ca := a2*b1 ind_EC_by_K2 := a3*b2 ind_EC_by_Cu := a4*b3 ind_Ca_by_EC := a1*b1 ind_Ca_by_K2 := a3*b4 ind_Ca_by_Cu := a4*b5 ind_K2_by_EC := a1*b2 ind_K2_by_Ca := a2*b4 ind_K2_by_Cu := a4*b6 ind_Cu_by_EC := a1*b3 ind_Cu_by_Ca := a2*b5 ind_Cu_by_K2 := a3*b6 # total effects total_EC := a1 + (a2*b1 + a3*b2 + a4*b3) total_Ca := a2 + (a1*b1 + a3*b4 + a4*b5) total_K2 := a3 + (a1*b2 + a2*b4 + a4*b5) total_Cu := a4 + (a1*b3 + a2*b5 + a3*b6) ' model_fit <- sem(model, sample.cov = db_cor, sample.nobs = 13) summary(model_fit, standardized=TRUE, fit.measures = TRUE)

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RES: Funcoes de ligacao inverse e power(-1) no modelo gama/glm
by Davi Butturi-Gomes 24 Mar '16

24 Mar '16

Boa noite prezado Gilênio. Acrescente as seguintes linhas ao seu programa: mod3<-glm(y~x,family=Gamma(link=log),data=a) summary(mod3) Com isso vc pode verificar que as estimativas do mod1 e do mod3 são idênticas. Pelo que entendi, o argumento lambda da função (de ligação) power precisa ser não-negativo, pois o comportamento é o mesmo para todos os valores menores ou iguais a 0, isto é, age com uma função de ligação logarítmica. Espero ter ajudado. Att, Davi Butturi-Gomes De: R-br [mailto:r-br-bounces@listas.c3sl.ufpr.br] Em nome de Gilenio Borges Fernandes Enviada em: quinta-feira, 24 de março de 2016 17:04 Para: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Assunto: [R-br] Funcoes de ligacao inverse e power(-1) no modelo gama/glm Prezados(as) Para modelos lineares generalizados, o R oferece opções "inverse" e "power(-1)" para funções de ligação da distribuição gama. No meu entendimento, estas duas opções deveriam produzir os mesmos resultados de ajuste. Mas isso não acontece. veja o CMR seguinte. Alguém poderia me comentar essa situação? rm(list=ls(all=TRUE)) a=structure(list(x = c(0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5), y = c(5, 7, 9, 7, 10, 8, 13, 11, 15, 19, 13, 21, 33, 22, 47, 33, 59)), .Names = c("x", "y"), row.names = c(NA, -17L ), class = "data.frame") attach(a) mod1<-glm(y ~ x,family=Gamma(link=power(-1)),data=a) summary(mod1) mod2<-glm(tvida~1,family=Gamma(link=inverse),data=a) summary(mod2) Grato Gilênio Borges Fernandes Professor Associado IV (Aposentado) Professor Adjunto A (Substituto) Universidade Federal da Bahia Instituto de Matemática Departamento de Estatística Av. Adhemar de Barros, s/n – Ondina. 40.170-110 - Salvador - BA, Brasil Tel.: (071)3283-6340/6341/6337 Fax: (071)3283-6336 Skype: gilenio.fernandes Lattes: http://lattes.cnpq.br/6764860618464860

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Funcoes de ligacao inverse e power(-1) no modelo gama/glm
by Gilenio Borges Fernandes 24 Mar '16

24 Mar '16

Prezados(as) Para modelos lineares generalizados, o R oferece opções "inverse" e "power(-1)" para funções de ligação da distribuição gama. No meu entendimento, estas duas opções deveriam produzir os mesmos resultados de ajuste. Mas isso não acontece. veja o CMR seguinte. Alguém poderia me comentar essa situação? rm(list=ls(all=TRUE)) a=structure(list(x = c(0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5), y = c(5, 7, 9, 7, 10, 8, 13, 11, 15, 19, 13, 21, 33, 22, 47, 33, 59)), .Names = c("x", "y"), row.names = c(NA, -17L ), class = "data.frame") attach(a) mod1<-glm(y ~ x,family=Gamma(link=power(-1)),data=a) summary(mod1) mod2<-glm(tvida~1,family=Gamma(link=inverse),data=a) summary(mod2) Grato Gilênio Borges Fernandes Professor Associado IV (Aposentado) Professor Adjunto A (Substituto) Universidade Federal da Bahia Instituto de Matemática Departamento de Estatística Av. Adhemar de Barros, s/n – Ondina. 40.170-110 - Salvador - BA, Brasil Tel.: (071)3283-6340/6341/6337 Fax: (071)3283-6336 Skype: gilenio.fernandes Lattes: http://lattes.cnpq.br/6764860618464860

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Missing Data
by Elias Carvalho 23 Mar '16

23 Mar '16

Ola Pessoal Eu estou pesquisando métodos para tratar missing data no R Pelo que li até agora existem 3 tipos: - Missing Completely at Random (MCAR) - Missing at Random (MAR) - Not Missing at Random (NMAR) Para tratar o missing deve-se primeiro testar se os missing values são MCAR e para isso tem as funções LittleMCAR() do pacote BaylorEDPsych e TerMCARNormality() do pacote MissMech. E segundo o livro Latent Variable Modeling Using R do Beaujean os métodos mais modernos para lidar com missing são Full Information Maximum Likelihood (FIML) e Multiple Inputation (MI). Por favor, alguém da lista pode dar uma opinião, fazer comentários ou sugestões de como tratar missing values no dataset ? ps: Não sei se vou conseguir responder porque quando respondo a lista volta como se eu estivesse enviando mensagem: Delivery to the following recipient failed permanently: ml-node+s2285057n4665774h74(a)n4.nabble.com Your email to ml-node+s2285057n4665774h74(a)n4.nabble.com has been rejected because you are not allowed to post to http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Funcao-para-remover-colunas-tp466576… . Please contact the owner about permissions or visit the Nabble Support forum. Estou respondendo pelo Chrome do meu Gmail. Obrigado -- Best regards... 8^) “The mind that is open to new ideas never come back to its original size” *Albert Einstein* _____________________________________________ Prof. Elias César Araújo de Carvalho CV: http://lattes.cnpq.br/4248328961021251

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Diagrama de abundância-rank no R
by sergio simao joao 23 Mar '16

23 Mar '16

Bom dia. Alguém sabe quais os comandos a usar no R para construir um diagrama como o que segue abaixo.

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Re: [R-br] Separação de dados em classes usando if e ifelse
by ASANTOS 22 Mar '16

22 Mar '16

Caros Listeiros, Estou tentando empregar as dicas do Rafael para achar uma maneira de classificar o nome de variáveis, mas não individualmente com os níveis e sim com um vetor que indica quais são os níveis de interesse que quero classificar. É possível fazer isso com um vetor, no meu caso GROUP1, ao invés de utilizar o nome de cada nível individualmente seguido de | na função ifelse? dados<-NULL dados$V1<-c(1,1,1,1,1,12,12,12,12,12,31,31,31,31,31,31,31,142,142,142) dados$V2 <- paste('P', dados$V1,sep="") GROUP1<-c("P12B", "P12C", "P12D", "P12E", "P12F", "P12G", "P12H", "P12I", "P13A", "P13B", "p142", "P142", "p148", "P148", "P15B", "P15C", "P15D", "P15E", "P15F", "P15G", "P15H", "P15I", "P15J", "P16A", "P16B", "P16C", "P16D", "P16E", "P16F", "P16G", "P16H", "P16I", "P16J", "P16K", "P16", "P1A", "P1J", "P1K", "P1L", "P21A", "P27A", "P27B", "P27C", "P27D", "P27E", "P2A", "P2B", "P2D", "P2E", "P2F", "P2G", "P2", "P31A", "P31B", "P34", "P37", "P3A", "P3B", "P3C", "P3D", "P3E", "P3F", "P492", "P6A", "P6B", "P6C", "P7A", "P7B", "P7C", "P7D", "P7E", "P7F", "P7G", "P7H", "P12A") dados$classes<- ifelse((dados$V2)==GROUP1,"Group1" ,"Group2") Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: https://br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 ======================================================================

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Separação de dados em classes usando if e ifelse
by ASANTOS 22 Mar '16

22 Mar '16

Prezados listeiros, Gostaria se criar uma coluna de classificação do meu objeto var em classes, segundo intervalos arbitrários como quando <=1 vai se chamar "Classe1", >1 e <2 vai se chamar "Classe2", etc. Porém o meu objeto de classificação RES$classes não esta dando certo aliás é uma dúvida que sempre tenho, quando utilizo parênteses ou chaves entre as funções. Segue meu código: RES<-NULL RES$var<-c(rnorm(10,1),rnorm(15,7),rnorm(15,10),rnorm(50,25)) RES$classes<- ifelse(RES$var<=1, "Classe1", ifelse(RES$var>1&<=2, "Classe2", ifelse(RES$var>2&<=10, "Classe3", if(RES$var>10, "Classe4")))) Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: https://br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 ======================================================================

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Re: [R-br] Matriz de correlação entre vetores de diferentes tamanhos
by Éder Comunello 21 Mar '16

21 Mar '16

Alexandre, bom dia! Se ainda lhe for útil, segue uma sugestão... ### <code r> var1 <- rnorm(200,5,0.25) var2 <- 1:500 var3 <- rnorm(100,5,0.25) var4 <- 500:1 cor.prob <- function(X){ pair.SampSize <- crossprod(!is.na(X)) above1 <- row(pair.SampSize) < col(pair.SampSize) pair.df <- pair.SampSize[above1] - 2 R <- cor(X, use="pair") above2 <- row(R) < col(R) r2 <- R[above2]^2 Fstat <- (r2 * pair.df)/(1 - r2) R[above2] <- 1 - pf(Fstat, 1, pair.df) R } tam <- 100 # amostra n_sim <- 99 # simulações RES <- NULL for(i in 1:n_sim){ dados <- sapply(c("var1", "var2", "var3", "var4"), function(x) sample(get(x), 100)) correla <- round(cor.prob(dados),4) res <- cbind(i, correla) RES <- rbind(RES, res) } # RES[c(1:5,392:396),] # i var1 var2 var3 var4 # var1 1 1.0000 0.8025 0.8451 0.9178 # var2 1 -0.0253 1.0000 0.6609 0.0106 # var3 1 -0.0198 0.0444 1.0000 0.4850 # var4 1 -0.0104 -0.2545 -0.0706 1.0000 # var1 2 1.0000 0.5200 0.1704 0.8461 # var4 98 0.1309 0.0332 -0.1361 1.0000 # var1 99 1.0000 0.1433 0.2047 0.3260 # var2 99 -0.1474 1.0000 0.5391 0.9524 # var3 99 -0.1279 -0.0621 1.0000 0.2885 # var4 99 -0.0992 -0.0060 0.1072 1.0000 ### </code> ================================================ Éder Comunello Agronomist (UEM), MSc in Environ. Sciences (UEM) DSc in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq) Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) Dourados, MS, Brazil |<O>| ================================================ GEO, -22.2752, -54.8182, 408m UTC-04:00 / DST: UTC-03:00

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Como remover um pacote ???
by Edmar Caldas 21 Mar '16

21 Mar '16

Pessoal não estou conseguindo remover um pacote. remove.package (Rgooglemaps) Erro: não foi possível encontrar a função "remove.package" Edmar

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Matriz de correlação entre vetores de diferentes tamanhos
by ASANTOS 17 Mar '16

17 Mar '16

Prezados Listeiros, Estou tentando implementar uma matriz de correlação para dados desbalanceados, isso é possível? Segue CRM abaixo da tentativa do que venho tentando fazer, alguém poderia iluminar a questão para mim? #Variáveis artificiais var1<-rnorm(200,5,0.25)## Tamanho do vetor: 200 valores var2<-1:500 ## Tamanho do vetor: 500 valores var3<-rnorm(100,5,0.25)## Tamanho do vetor: 100 valores var4<-500:1## Tamanho do vetor: 500 valores #Função by Walmes pn <- function(X){crossprod(!is.na(X))} cor.prob <- function(X){ pair.SampSize <- pn(X) above1 <- row(pair.SampSize) < col(pair.SampSize) pair.df <- pair.SampSize[above1] - 2 R <- cor(X, use="pair") above2 <- row(R) < col(R) r2 <- R[above2]^2 Fstat <- (r2 * pair.df)/(1 - r2) R[above2] <- 1 - pf(Fstat, 1, pair.df) R } correla <- round(cor.prob(var1,var2,var3,var4),4) Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: https://br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 ======================================================================

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SAR, CAR e GWR spatial models
by Wagner Tassinari 16 Mar '16

16 Mar '16

Olá pessoal, tudo bem ? Preciso trabalhar com os modelos espaciais SAR, CAR e GWR, para isso peguei um material do Luc Anselin para estudar a respeito do assunto. Observei que os modelos SAR e CAR podem ser ajustados por estes comandos: columbus.lag <- lagsarlm(CRIME ~ INC + HOVAL,data=columbus, col.listw) columbus.err <- errorsarlm(CRIME ~ INC + HOVAL,data=columbus, col.listw) columbus.gwr = gwr.sel(CRIME ~ INC + HOVAL, data=columbus, adapt=T) E posso verificar os valores preditos através dos comandos fitted.values Mas eu tenho uma amostra de 25 observações para poder validar o valor predito (Y_hat) destes modelos. Qual seria o comando para eu poder essas previsões ? Sera que existe um material que vocês indicariam para estudar ? Sei que no modelo GWR essa estimativa seria mais difícil, já que existirá um coef. de regressão para cada polígono. Muito obrigado, -- Wagner S. Tassinari Departamento de Matemática Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. BR-465, Km 7 - Seropedica, RJ - Brasil CEP: 23890-000 Skype: wagner.tassinari wtassinari(a)gmail.com tassinari(a)ufrrj.br ------------------------------------------------------- "Statistical thinking will one day be as necessary for efficient citizenship as the ability to read and write." (H.G.Wellis)

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Poisson truncada
by Leonard Mendonça de Assis 15 Mar '16

15 Mar '16

Alguém sabe se já existe gerador de Poisson truncada no R? Preciso gerar uns números aleatórios segundo uma Poisson, mas não posso ter um número maior que X. Acredito que seja o caso de uma Poisson truncada. Leonard

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Comportamento da Log-Verossimilhança - Dist. q-Exponencial
by Romero Luiz M. Sales Filho 15 Mar '16

15 Mar '16

Caros amigos, Estou trabalhando com a função de log-verossimilhança da dist. q-Exponencial. A partir dela desejo obter as estimativa dos parâmetros da distribuição. Utlizo o pacote optim do R juntamente com a função Nelder-Mead. Obtenho estimativas de uma amostra controlada, ou seja uma amostra que gero através do gerador de números aleatórios dessa distribuição e que portanto conheço os parâmetros que originaram a amostra. Para alguns valores dos Parâmetros a estimativa é bem próxima dos valores dos parâmetros, entretanto quando eu ploto o gráfico da função de log verossimilhança da distribuição que estou usando os pontos que maximizam os gráficos são diferentes daes estimativas encontradas. Gostaria de saber por que isso acontece??? Se eu otimizo a função através de máxima verossimilhança era esperado que o gráfico da função de log-verossimilhança apresentasse os pontos de máximo da função bem próximos das estimativas encontradas... Alguém pode me ajudar?? será que estou construindo a função de forma errada?? Já refiz tudo e creio que a função está escrita corretamente... O que pode está acontecendo... Abaixo escrevo o código em que que utilizo para gerar uma amostra aleatória, depois estimo os parâmetros dessa amostra gerada via Nelder-Mead (pacote optim) e por fim contruo o gráfico da verossimilhança... Note que os pontos que maximizam o gráfico diferem das estimativas de máxima verossimilhaça: ### Gerando a amostra baseando-se nos parâmetros iniciais ### Considerando um parâmetro q positivo. q=1.5 eta=5 n=1000 u<-runif(n) y = eta*((1-(u)^((1-q)/(2-q)))/(1-q)) ### Obtendo as estimativas dos parâmetros a partir da amostra gerada anteriormente vero <- function(par,x){ q = par[1] eta = par[2] saida<-((sum(log(1 - ((1 - q)*x*(1/eta)))))/(1 - q)) + ((n)*log(2 - q)) + (n*log(1/eta)) return(-saida) } saiday<-optim(par=c(1.8,4),fn=vero, method= "Nelder-Mead",x=y ) q_chap<-saiday[1]$par[1] eta_chap<-saiday[1]$par[2] q_chap eta_chap ### Construindo os gráficos de log-verossimilhança eta <-seq(1, 10, l = 25) q <- seq(1.1, 1.9, l = 25) f <- function(eta,q) { ((sum(log(1 - ((1 - q)*y*(1/eta)))))/(1 - q)) + (n*log(2 - q)) + (n*log(1/eta)) } z <- outer(eta, q, f) persp(eta, q, z, theta = 30, phi = 30, expand = 0.5, col = "lightblue") Repito o mesmo código digitado acima, apenas com a alteração de que a amostra gerada agora é para um parâmetro q menor que 1, observe que a coisa fica ainda pior nesse caso, uma vez que, sempre o menor valor de q e o menor valor de eta são os pontos de máximo do gráfico: ### Gerando a amostra baseando-se nos parâmetros iniciais ### Considerando um parâmetro q menor que 1. q=0.5 eta=5 n=1000 u<-runif(n) y = eta*((1-(u)^((1-q)/(2-q)))/(1-q)) ### Obtendo as estimativas dos parâmetros a partir da amostra gerada anteriormente vero <- function(par,x){ q = par[1] eta = par[2] saida<-((sum(log(1 - ((1 - q)*x*(1/eta)))))/(1 - q)) + ((n)*log(2 - q)) + (n*log(1/eta)) return(-saida) } saiday<-optim(par=c(1.8,4),fn=vero, method= "Nelder-Mead",x=y ) q_chap<-saiday[1]$par[1] eta_chap<-saiday[1]$par[2] q_chap eta_chap ### Construindo os gráficos de log-verossimilhança eta <-seq(1, 10, l = 25) q <- seq(0, 0.75, l = 25) f <- function(eta,q) { ((sum(log(1 - ((1 - q)*y*(1/eta))),na.rm=TRUE))/(1 - q)) + (n*log(2 - q)) + (n*log(1/eta)) } z <- outer(eta, q, f) persp(eta, q, z, theta = 30, phi = 30, expand = 0.5, col = "lightblue") Em tempo, coloco aqui algumas equações importantes: função PDF da dist. q-Exponencial: Verossimilhança da dist. q-Exponencial: log-verossimilhança da dist. q-Exponencial: gostaria muito de entender o que está acontecendo e por que nunca bate as estimativas dos parâmetros com o máximo do gráfico! Obrigado, Romero.

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