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factoextra - Erro na instalação
by Toni 09 Mar '22

09 Mar '22

Olá Pessoal!!! Agradeço pelo aceite na lista, estou começando os estudos com o R e utilizando o Rstudio para compor as necessidades gráficas sobre as discussões que venho tendo nas pesquisas mas estou tentando instalar o pacote *factoextra* para obter resultados sobre clusterização mas não estou conseguindo instalar, tentei: install.packages("factoextra") Erro: installation of package ‘factoextra’ had non-zero exit status Ao carregar o pacote: library(factoextra) Error in library(factoextra) : there is no package called ‘factoextra’ Ao tentar instalar por Tools -> Install Packages: Aparece o mesmo erro. Peguei o arquivo tar.gz em: ‘/tmp/RtmpPqouSy/downloaded_packages’ E tento instalar pelo Rstudio e nada E para finalizar, baixei o pacote *r-cran-factoextra_1.0.7-2_all.deb* Quando tento instalar aparece um erro com várias dependências Problemas com dependências impedem a configuração de r-cran-factoextra: r-cran-factoextra depende de r-cran-ggplot2 (>= 2.2.0); porém: Pacote r-cran-ggplot2 não está instalado. r-cran-factoextra depende de r-cran-abind; porém: Pacote r-cran-abind não está instalado. r-cran-factoextra depende de r-cran-dendextend; porém: Pacote r-cran-dendextend não está instalado. r-cran-factoextra depende de r-cran-factominer; porém: Pacote r-cran-factominer não está instalado. r-cran-factoextra depende de r-cran-ggpubr (>= 0.1.5); porém: Pacote r-cran-ggpubr não está instalado. r-cran-factoextra depende de r-cran-reshape2; porém: Pacote r-cran-reshape2 não está instalado. r-cran-factoextra depende de r-cran-ggrepel; porém: Pacote r-cran-ggrepel não está instalado. r-cran-factoextra depende de r-cran-tidyr; porém: Pacote r-cran-tidyr não está instalado. Estou usando: SO Debian 10 R version 4.1.2 (2021-11-01) RStudio 2022.02.0 Build 443 Alguma sugestão de como posso resolver esse problema? Algum repositório que eu possa adicionar para contornar esse problema de dependência? Já fiz várias pesquisas mas ainda não consegui encontrar uma solução. Grato!!! Toni

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Calculo do Volume a partir de imagens MDT
by julio cesar oliveira 23 Fev '22

23 Fev '22

Prezados Pretendo realizar o cálculo do volume de um MDT (no formato raster) para os pixels que estão acima ou abaixo de um determinado valor. Por acaso existe algum pacote / função que faça esse cálculo? Grato Julio

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Dúvida reestruturar variáveis.
by Diogo Jerônimo 16 Fev '22

16 Fev '22

Prezados, bom dia de novo, lá vou perturbar os amigos... Segue outro exemplo reproduzível (tem a ver com minha dúvida de ontem): library(dplyr) x01<-c(1001,"Potássio",3.49,3.62,3.63,3.49,3.44,2) x02<-c(2000,"Potássio",4.18,4.21,4.15,4.86,4.36,3)x03<-c(1002,"Potássio",3.49,3.62,3.63,3.49,3.44,2)x04<-c(1003,"Potássio",3.49,3.62,3.63,3.49,3.44,2)x05<-c(2001,"Potássio",4.18,4.21,4.15,4.86,4.36,3)x06<-c(2000,"Albumina",2.35,2.36,2.21,2.15,2.27,10)x07<-c(3000,"Albumina",2.69,2.78,2.88,2.91,2.84,12)x08<-c(2001,"Albumina",2.35,2.36,2.21,2.15,2.27,10)x09<-c(3001,"Albumina",2.69,2.78,2.88,2.91,2.84,12) exemplo<-data.frame(rbind(x01,x02,x03,x04,x05,x06,x07,x08,x09))names(exemplo)<-c("CodCli","Substância","v1","v2","v3","v4","v5","Cluster")row.names(exemplo)<-NULL exemplo<-exemplo %>%mutate(v1=as.numeric(v1),v2=as.numeric(v2),v3=as.numeric(v3),v4=as.numeric(v4), v5=as.numeric(v5)) exemplo$Média<-rowMeans(exemplo[,3:7],na.rm = TRUE) Como o de ontem, esse banco tem variáveis que identificam o código do cliente, a média dos dados (iguais entre laboratórios) e o Cluster, que foi obtido previamente. A substância é detalhe adicional. O que eu gostaria é: reestruturar esse banco, colocando como variáveis de identificação a substância, o cluster e a média, e o código do cliente indo para as colunas, como está nessa tabela abaixo: Subst Cluster Média CodCli.1 CodCli.2 CodCli.3Albumina 10 2,2680 2000 2001 Albumina 12 2,8200 3000 3001 Potássio 2 3,5340 1001 1002 1003Potássio 3 4,3520 2000 2001 Eu tentei usar o comando reshape, com esse código abaixo, mas ele não funcionou comigo (tentei também o spread, do tidyr): exemplo<-exemplo %>% select(CodCli,Substância,Cluster,Média) exemplo_quebra<-reshape(exemplo, direction="wide", idvar=c("Substância","Cluster","Média"), timevar="Cod.Cli") Algum amigo poderia indicar onde estou errando? Ou se teria uma rotina melhor para realizar esse procedimento? Novamente obrigado!!! Diogo Jerônimo Bacharel em Ciências Estatísticas - ENCE/IBGEMestre em Metrologia - PUC-Rio/PósMQIhttp://lattes.cnpq.br/8996149312896520

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Contagem de fatores
by Sergio Pinto 15 Fev '22

15 Fev '22

Prezados Tenho um data-frame (dfp21) com duas variáveis, a primeira variável, chamada Deficiências, é categórica com sete níveis ('TEA', 'SCe', 'NE', 'DV', 'DF', 'DA/S', 'AH/S') a segunda, chamada p21, também é categórica com dois níveis ("8" e "9"). Coloquei os dados em anexo. Não consegui usar o DATAFILEHOST. > dfp21 # A tibble: 127 × 2 p21 DEFICIÊNCIAS <fct> <fct> 1 9 TEA 2 9 TEA 3 8 TEA 4 9 TEA 5 9 TEA 6 9 TEA 7 9 TEA 8 9 TEA 9 9 TEA 10 9 TEA # … with 117 more rows *A dúvida:* como criar uma nova coluna com a contagem da segunda variável em cada nível da primeira? ex: TEA 8 20 TEA 9 13 NE 8 17 NE 9 15 ... Estou tentando usar o dplyr para isso. Desde já agradeço a atenção. -- *_______________________________________* *Prof. Dr. SERGIO MEDEIROS PINTO* LABICOM/IEFD-UERJ FAMERC-RJ UNESA-RJ http://lattes.cnpq.br/5897044784217523

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Dúvida lógica do código R.
by Diogo Jerônimo 15 Fev '22

15 Fev '22

Boa tarde a todos!!! Dúvida boba, mas tenho de explicar antes: estou fazendo uma análise de cluster, para poder identificar resultados iguais de laboratórios analíticos. O resultado foi um banco parecido com esse reproduzível: library(dplyr) x01<-c(8.49,8.62,8.63,8.49,8.44,2) x02<-c(9.18,9.21,9.15,8.86,9.36,3)x03<-c(8.49,8.62,8.63,8.49,8.44,2)x04<-c(9.74,9.69,9.81,9.25,9.98,3)x05<-c(9.74,9.69,9.81,9.25,9.98,3)x06<-c(8.15,9.52,9.89,9.95,8.33,2)x07<-c(8.32,8.73,9.60,9.04,9.97,3)x08<-c(7.42,7.01,7.31,7.20,7.61,1)x09<-c(9.79,8.76,9.68,8.31,9.37,3)x10<-c(7.42,7.01,7.31,7.20,7.61,1) dados<-data.frame(rbind(x01,x02,x03,x04,x05,x06,x07,x08,x09,x10)) names(dados)<-c("v1","v2","v3","v4","v5","Cluster") Para facilitar essa identificação, ordenei os resultados por cluster, pelos dados das variáveis, e então calculei a média em cada linha: dados<-dados %>% arrange(Cluster, v1,v2,v3,v4,v5) for (i in (1:nrow(dados))){dados$Média[i]<-mean(dados$v1[i],dados$v2[i],dados$v3[i],dados$v4[i],dados$v5[i],na.rm = TRUE)} MEU PROBLEMA: para finalmente identificar os resultados iguais, eu apliquei esse código abaixo, onde em resumo, se o cluster for igual e a média do resultado do laboratório da linha i for igual a média do resultado do laboratório da linha i+1, então ambos os laboratórios responderam resultados iguais. Apliquei o código abaixo, e ele está resultando em erro: i=1for (i in (1:nrow(dados))){if ((dados$Cluster[i]==dados$Cluster[i+1]) & (dados$Média[i]==dados$Média[i+1])){dados$sit[i] == "Resultado Igual"dados$sit[i+1] == "Resultado Igual"}else {}i=i+1} Alguém poderia dizer qual o meu erro? Ou se faltou algo no código? Muito agradecido pela atenção, e desculpa a extensão!!! Diogo JerônimoBacharel em Ciências Estatísticas - ENCE/IBGEMestre em Metrologia - PUC-Rio/PósMQIhttp://lattes.cnpq.br/8996149312896520

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Problema de reconhecimento de projeções no RGDAL
by Helder Gramacho 09 Fev '22

09 Fev '22

Boa tarde pessoal, Estou tendo problemas em reconhecer o sistema de coordenadas de imagens de satélite no R, provavelmente devido a algum problema com o rgdal, quando executo o comando crs aparece o seguinte erro: crs(imagem_de_satelite) Coordinate Reference System: Deprecated Proj.4 representation: NA Warning message: In wkt(x) : CRS object has no comment Alguém já teve este problema e conseguiu resolver? Desde já agradeço, *Hélder G. dos Santos*

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Texto na margem do ggplot
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 03 Fev '22

03 Fev '22

Amigos de R, Saudações a todos. Gostaria de colocar um texto nas margens superior e direita do gráfico de tal forma que eu consiga diferenciar duas variáveis que têm as mesmas categorias. No graphics seria equivalente a função mtext(). Por exemplo... plot(bla bla bla) mtext("Esquema inicial", side = 3) mtext("Reforço", side = 4) Mas no ggplot não estou sabendo fazer. Alguma luz? # Simulando os dados x <- rbind( data.frame(id = 1:20, Visita = "Visita 1", Inicial = "Vacina 1", Reforço = "Vacina 1", Titulos = rnorm(20, 20, 5)), data.frame(id = 1:20, Visita = "Visita 2", Inicial = "Vacina 1", Reforço = "Vacina 1", Titulos = rnorm(20, 30, 5)), # data.frame(id = 21:40, Visita = "Visita 1", Inicial = "Vacina 2", Reforço = "Vacina 1", Titulos = rnorm(20, 40, 5)), data.frame(id = 21:40, Visita = "Visita 2", Inicial = "Vacina 2", Reforço = "Vacina 1", Titulos = rnorm(20, 50, 5)), # data.frame(id = 41:60, Visita = "Visita 1", Inicial = "Vacina 1", Reforço = "Vacina 2", Titulos = rnorm(20, 15, 5)), data.frame(id = 41:60, Visita = "Visita 2", Inicial = "Vacina 1", Reforço = "Vacina 2", Titulos = rnorm(20, 30, 5)), # data.frame(id = 61:80, Visita = "Visita 1", Inicial = "Vacina 2", Reforço = "Vacina 2", Titulos = rnorm(20, 15, 5)), data.frame(id = 61:80, Visita = "Visita 2", Inicial = "Vacina 2", Reforço = "Vacina 2", Titulos = rnorm(60, 30, 5))) head(x) # Fazendo o grafico... ggplot(x, aes(x = Visita, y = Titulos, group = id)) + geom_line(colour = "lightgreen", show.legend = FALSE) + geom_smooth(aes(group = 1), method = lm, colour = "red", na.rm = TRUE) + facet_grid(rows = vars(Inicial), cols = vars(Reforço))+ theme_light() + ylab("Titulos de anticorpos") + xlab("Visitas de seguimento") Abraços fraternos, Pedro Brasil

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Usando objetos do .GlobalEnv no rmarkdown para pdf
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 19 Jan '22

19 Jan '22

Caros amigos de R, Estou trabalhando num relatório de um projeto para gerar um pdf e um html periodicamente no final de cada semana. O passos são os seguintes: 1 - importar os dados; 2 - aplicar as etiquetas; 3 - editar os dados; 4 - Fazer o grafico 1; 5 - fazer o grafico 2; bla bla etc. 10 - gerar o relatório; 11 - mandar por email periodicamente. Pra cada passo eu tenho um script separado e um script principal que chama todos eles em sequência e assim consigo me organizar. A minha questão é que já trabalhei diversas vezes com o Sweave e nunca passei por este problema, e agora começando com o rmarkdown estou batendo cabeça. A minha questão é que no script do primeiro gráfico eu gero um objeto "fluxp" que está salvo no disco ("meusdados.RData") e tambem está no .GlobalEnv. Quando eu renderizo para html dá certo. Mas quando renderizo para pdf, o arquivo vem sem a figura. Depois de pedir pra retornar os erros, vem que ele não acha o objeto do grafico. Fuçando por ai, entendi que a renderização abre uma sessão nova no segundo plano e por isso não consegue achar o objeto. Mas não estou conseguindo contornar a situação. Alguma luz? --- title: "Resultado do projeto" author: "Pedro Brasil" date: output: always_allow_html: true --- ```{r setup, include = FALSE} knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE) knitr::opts_chunk$set(cache = TRUE) knitr::opts_chunk$set(error = TRUE) ``` ## Fluxograma de inclusão e exclusão ```{r fluxograma, echo=FALSE, message=TRUE, warning=TRUE, paged.print=TRUE} DiagrammeR::grViz(fluxp) ``` Error in DiagrammeR::grViz(fluxp): objeto 'fluxp' não encontrado Pedro Brasil

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Alocação aleatória não balanceada 3:1:1 por blocos
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 05 Jan '22

05 Jan '22

Aigos de R, Estou aqui no esforço de fazer um tabela de alocação aleatória para um ensaio clínico. Eu já fiz muito isso antes usando o pacote blockrand. Fucei por aí e acabei achando outros pacotes interessantes como o randomizr e randomizeR. Todos fazem alocação por blocos, ou seja, defino tamanhos de blocos variáveis como 6, 12 e 18 e a função aloca, por exemplo, 3 tratamentos garantindo que ao final de cada bloco haja um número equilibrado de tratamentos. A minha questão é que após uma discussão interna decidiu-se que um dos braços deveria ter mais participantes que outros, por exemplo, numa proporção de 3:1:1. Neste caso, os blocos deveriam ser múltiplos de 5. Mas a minha questão é que eu achei funções de alocação que aceitam probabilidades diferentes de alocação e achei funções que determinam tamanhos de blocos para alocação, mas não achei qualquer função que faça as duas coisas ao mesmo tempo. Comecei inclusive a me perguntar se isso faz sentido na prática porque olhando os livros que tenho aqui não consegui achar nenhum exemplo ou considerações a respeito de blocos com alocação de probabilidades diferentes. Alguém conhece alguma função que executa esta operação ou consegue fazer alguma consideração a esse respeito? Recomenda alguma leitura? Abraço forte, Pedro Brasil

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ggplot + geom_bar
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 21 Dez '21

21 Dez '21

Amigos de R, Estou num esforço de tentar aprender a usar o tidyverse. Gostaria de manter a consistência de um relatório que estou trabalhando com gráficos do ggplot. Mas há um particular gráfico de barras que não estou conseguindo fazer. Alguém pode me ajudar a fazer o gráfico no ggplot + geom_bar? Segue abaixo um exemplo como eu faria com o graphics. # Preparando os dados simulados tab <- array(c(92,74,11,0,0,94,98,10,1,0, 83,56,13,2,0,96,68,9,7,0, 46,28,7,1,1,54,59,16,7,0, 26,20,3,0,0,36,32,16,4,0, 8,2,0,0,0,3,3,1,0,0), c(5, 2, 5)) dimnames(tab) <- list(c("Definitively satisfied", "Satisfied", "Little satisfied", "Little dissatisfied", "Definitively dissatisfied"), c("Surface 1","Surface 2"), c(1:5)) names(dimnames(tab)) <- c("Satisfaction","Intervention","Visit") tab a <- epitools::expand.table(tab) a$Visit <- paste0("Visit ", a$Visit) head(a) # Fazendo as tabelas ja com os percentuais x <- sapply(unique(a$Visit), function(i) prop.table(table(a$Satisfaction[a$Visit==i],a$Intervention[a$Visit==i]),2), simplify = FALSE) # Criando o objeto height do barplot y <- x[[1]] ; for(i in 2:length(x)) {y <- cbind(y,x[[i]])} ramp <- colorRampPalette(c("darkgreen","red")) # Criando o gráfico z <- barplot(y, beside = T, col = ramp(5), legend = T, args.legend = list(x="top",xpd=NA,inset=-.15,bty="n",cex=.8, ncol = 2), axisnames = FALSE) axis(2, at = seq(0,1,.025),labels = FALSE, tck = -.01) text(z[3,], -.005, colnames(y), cex = .5, srt = 35, xpd = NA, adj = 1, offset = 5) axis(1, at = sapply(seq(0,ncol(z)-2,2),function(i) mean(z[,c(1:2) + i])),labels = unique(a$Visit), line = 1.5, tick = FALSE) sapply(1:ncol(y), function(i) text(x = z[1:5,i], y = y[1:5,i], labels = round(y[1:5,i],2), pos = 3, cex = .5, xpd = NA)) Abraço forte a todos, Pedro Brasil

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Help Teste de Dunn
by ana paula coelho madeira 19 Dez '21

19 Dez '21

Boa noite a todos Apliquei um teste de Kruskal Wallis visando comparar grupos independentes e no posto hoc apliquei o teste de Dunn. Utilizei os pacotes FSA e dunn.test e nenhum dos dois apresenta na saída as tradicionais letras usadas nos testes paramétricos. Encontrei um material que faz referência a um pacote "rcompanion" porém não está mais disponível. Desta forma, gostaria de saber se há alguma indicação de pacotes que fazer o teste de Dunn e apresentem na saída as letras para indicar diferenças entre os grupos. Desde já agradeço, Ana Paula OBS: Peço desculpas caso o mesmo email tenha sido enviado mais de uma vez, achei que não estava mais inscrita

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k means em variável 2d
by Stefane Fonseca Freitas 18 Dez '21

18 Dez '21

Boa tarde usuários, Sou iniciante no uso do R e tenho dúvidas em relação ao uso da função de clusterização kmeans. Meu banco de dados é um perfil de refletividade, logo tenho observações para cada nível na vertical, neste caso, 144 níveis. Meu objetivo é aplicar o kmeans nesse banco de dados, preservando a estrutura inicial dele, que é 2d. Já realizei testes no R para outra variável 1d e li que era necessário preparar o dado em formato data frame para então usar o kmeans. No entanto, fiquei em dúvida se para esse caso específico, é possível realizar a clusterização sem modificar essa estrutura que é importante que se mantenha. Desde já agradeço,

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Teste de Dunn
by ana paula coelho madeira 18 Dez '21

18 Dez '21

Boa tarde a todos, Apliquei um teste de Kruskal Wallis visando comparar grupos independentes e no posto hoc apliquei o teste de Dunn. Utilizei os pacotes FSA e dunn.test e nenhum dos dois apresenta na saída as tradicionais letras usadas nos testes parametricos. Encontrei um material que faz referência a um pacote "rcompanion" porém não está mais disponível. Desta forma, gostaria de saber se há alguma indicação de pacotes que fazer o teste de Dunn e apresentem na saída as letras para indicar diferenças entre os grupos. Desde já agradeço Ana Paula Obter o Outlook para Android<https://aka.ms/AAb9ysg>

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Extraindo o "cumulative hazard" de objeto survfit
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 16 Dez '21

16 Dez '21

Saudações amigos do R, Estou as voltas de estimar taxas de eventos e estou batendo cabeça. Antes de escrever uma função eu mesmo para fazer uma tabela com alguns valores gostaria de uma luz dos amigos de R. O banco aml está no pacote survival então bastaria carregar o pacote pra reproduzir o exemplo. Eu gostaria de ver em formato de tabela alguns momentos específicos da tabela de sobrevivência. Só que o summary.survfit só retorna a sobrevivência e não a taxa cumulativa. library("survival") fit <- survfit(Surv(time, status) ~ x, data = aml) > fit Call: survfit(formula = Surv(time, status) ~ x, data = aml) n events median 0.95LCL 0.95UCL x=Maintained 11 7 31 18 NA x=Nonmaintained 12 11 23 8 NA # Summary com todos os momentos de eventos > summary(fit) Call: survfit(formula = Surv(time, status) ~ x, data = aml) x=Maintained time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI 9 11 1 0.909 0.0867 0.7541 1.000 13 10 1 0.818 0.1163 0.6192 1.000 18 8 1 0.716 0.1397 0.4884 1.000 23 7 1 0.614 0.1526 0.3769 0.999 31 5 1 0.491 0.1642 0.2549 0.946 34 4 1 0.368 0.1627 0.1549 0.875 48 2 1 0.184 0.1535 0.0359 0.944 x=Nonmaintained time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI 5 12 2 0.8333 0.1076 0.6470 1.000 8 10 2 0.6667 0.1361 0.4468 0.995 12 8 1 0.5833 0.1423 0.3616 0.941 23 6 1 0.4861 0.1481 0.2675 0.883 27 5 1 0.3889 0.1470 0.1854 0.816 30 4 1 0.2917 0.1387 0.1148 0.741 33 3 1 0.1944 0.1219 0.0569 0.664 43 2 1 0.0972 0.0919 0.0153 0.620 45 1 1 0.0000 NaN NA NA # Summary com os momentos desejados > summary(fit, times = c(14,28,35)) Call: survfit(formula = Surv(time, status) ~ x, data = aml) x=Maintained time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI 14 8 2 0.818 0.116 0.619 1.000 28 6 2 0.614 0.153 0.377 0.999 35 3 2 0.368 0.163 0.155 0.875 x=Nonmaintained time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI 14 7 5 0.583 0.142 0.3616 0.941 28 4 2 0.389 0.147 0.1854 0.816 35 2 2 0.194 0.122 0.0569 0.664 > plot(fit) > plot(fit, cumhaz = T) > Reparem que há uma opção para o gráfico cumhaz = T, o que significa que o cumhaz está depositado no objeto, inclusive dentro do summary também. Tipo summary(fit)$cumhaz. Só que não há uma opção summary(fit, cumhaz = T) que retorne o cumhaz ao invés da sobrevivência. Alguém tem algum bizu pra fazer isso organizado, extrair a mesma tabela só que com o cumhaz, como summary(fit, times = c(14,28,35)) sem muito trabalho? Abraço forte, Pedro Brasil

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Download de dados públicos do DATASUS
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 07 Dez '21

07 Dez '21

Saudações turma, Talvez seja meio off topic mas não estou sabendo a quem recorrer. Eu estou procurando uma maneira inteligente de acessar dados públicos que estariam disponíveis pelo DATASUS. 1. Tem alguém na lista que trabalha com dados secundário do PNI (programa nacional de imunizações)? Alguém que poderia me ajudar a encontrar dados públicos dos CRIE? 2. Há alguns lugares meio escondidos do ministério da saúde e do datasus que dão acesso a algumas coisas a partir de um ftp como aqui ftp://ftp.datasus.gov.br/ Mas aqui os dados que me interessariam só vão até 2019, ou seja, não há continuidade na disponibilização. Neste exemplo eu acho que usar um utils::download.file() daria certo pra baixar por dentro do R. Alguma sugestão mais inteligente para baixar arquivos por dentro do R? 3.Como baixar dados que me interessam de um sítio que não tem um ftp visível e eu deveria dar um monte de cliques pra ver a o botão de baixar em csv? http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/dhdat.exe?bd_pni/cpnibr.def por exemplo nesse endereço eu deveria marcar na caixa "periodo" todos os anos, na caixa "linha" marcar ano, na caixa "coluna" marcar imuno, depois na seleções Imuno+ marcar "Sarampo" e clicar em pesquisa e só depois aparece o botão salvar como csv ou excel. Não há um jeito inteligente de fazer isso por dentro do R? Aceito sugestões de leitura!!! Eu tentei umas paradas no RCurl, downloader e remotes mas sem sucesso. Abraço forte a todos, Pedro Brasil

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Análise de experimento fatorial com parcela subdividida no tempo
by Maurício Sangiogo 04 Dez '21

04 Dez '21

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 129, assunto 3
by Luzia Aparecida Trinca 03 Nov '21

03 Nov '21

Re: Pacote R antigo (em arquivo zip) para versão nova R Bom dia! Obrigada Fernando e César pelas dicas. Como previsto a alternativa via dump() não funcionou... Tentarei o contato com o grupo que desenvolveu (embora já vislumbro dificuldades pois o autor já não trabalha mais no grupo). O pacote é de 2013 e estava publicado há anos. A data de 2020 que aparece no site é devido a uma reorganização da página deles. Abraços, Luzia Trinca Depto de Bioestatística, IBB Rua Prof. Dr. Celso Wagner Zanin, 250 Unesp, Campus de Botucatu 18618-689 Botucatu, SP Brasil Em sex., 29 de out. de 2021 às 12:00, <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. Pacote R antigo (em arquivo zip) para versão nova R > (Luzia Aparecida Trinca) > 2. Re: Pacote R antigo (em arquivo zip) para versão nova R > (Fernando Mayer) > 3. Re: Pacote R antigo (em arquivo zip) para versão nova R > (Cesar Rabak) > > > ---------------------------------------------------------------------- > > Message: 1 > Date: Thu, 28 Oct 2021 17:20:50 -0300 > From: Luzia Aparecida Trinca <luzia.trinca(a)unesp.br> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: [R-br] Pacote R antigo (em arquivo zip) para versão nova R > Message-ID: > <CA+rQDHwQuE9J_bSaC=ukgTWCde311sjdBQ= > ab8G85tY4BkT2tQ(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Boa tarde pessoal > > Uso muito o pacote lcca (não está no CRAN e nem github, ets), seu zip está > disponível em: > > > https://scholarsphere.psu.edu/catalog?button=&page=3&q=methodology+center&s… > > Mas ele foi criado em 2013 para uma versão bem antiga do R. Ainda não > encontrei nada similar no R (lida com covariáveis e delineamento amostral > complexo). > > Alguém saberia me dizer se, tendo o zip, é possível reconstruir/atualizar > o pacote para uma versão mais recente do R? > Estou com o problema de que não consigo abrir o banco de dados na versão > antiga do R e não consigo executar o lcca na versão atual do R... > > Agradeço caso tenham qualquer dica. > abs > Luzia Trinca > Depto de Bioestatística, IBB > Rua Prof. Dr. Celso Wagner Zanin, 250 > Unesp, Campus de Botucatu > 18618-689 Botucatu, SP > Brasil > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20211028/3baf8de5/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 2 > Date: Thu, 28 Oct 2021 19:16:23 -0300 > From: Fernando Mayer <fernandomayer(a)gmail.com> > To: a lista Brasileira oficial de discussÃ£o do programa R. > <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: Re: [R-br] Pacote R antigo (em arquivo zip) para versão nova > R > Message-ID: > < > CAO4bAdOyTTu7QtPPEH-pxxHRP2cKiRyE3hgW-4iFcOuySG5zeQ(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Olá Luzia, > > eu vi que o pacote só foi disponibilizado já no formato binário do Windows. > Se tivesse o código fonte seria mais fácil. No entanto o que eu sugiro > fazer é: > > 1. Instalar o pacote em uma versão do R que ele funcione > 2. Fazer um dump() de todas as funções do pacote: > > library(lcca) > dump("package:lcca", file = "lcca.R") > > Depois disso, vc pode voltar para a versão mais recente do R e fazer > > source("lcca.R") > > Isso funcionaria em teoria, mas como o pacote é antigo é muito provável que > possa dar problema (além disso acho que ele tem uma dll que precisa ser > copiada também). > > Se isso não funcionar, a solução seria escrever para o autor e pedir o > código fonte. > > > --- > Fernando de Pol Mayer > Laboratório de Estatística e Geoinformação - LEG > Departamento de Estatística - DEST > Universidade Federal do Paraná - UFPR > URL: http://leg.ufpr.br/~fernandomayer > e-mail: fernando.mayer [@] {gmail.com, ufpr.br} > > > On Thu, Oct 28, 2021 at 5:21 PM Luzia Aparecida Trinca por (R-br) < > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > > > Boa tarde pessoal > > > > Uso muito o pacote lcca (não está no CRAN e nem github, ets), seu zip > está > > disponível em: > > > > > > > https://scholarsphere.psu.edu/catalog?button=&page=3&q=methodology+center&s… > > > > Mas ele foi criado em 2013 para uma versão bem antiga do R. Ainda não > > encontrei nada similar no R (lida com covariáveis e delineamento amostral > > complexo). > > > > Alguém saberia me dizer se, tendo o zip, é possível > reconstruir/atualizar > > o pacote para uma versão mais recente do R? > > Estou com o problema de que não consigo abrir o banco de dados na versão > > antiga do R e não consigo executar o lcca na versão atual do R... > > > > Agradeço caso tenham qualquer dica. > > abs > > Luzia Trinca > > Depto de Bioestatística, IBB > > Rua Prof. Dr. Celso Wagner Zanin, 250 > > Unesp, Campus de Botucatu > > 18618-689 Botucatu, SP > > Brasil > > _______________________________________________ > > 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. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20211028/a48704ec/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 3 > Date: Fri, 29 Oct 2021 11:37:49 -0300 > From: Cesar Rabak <cesar.rabak(a)gmail.com> > To: a lista Brasileira oficial de discussÃ£o do programa R. > <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: Re: [R-br] Pacote R antigo (em arquivo zip) para versão nova > R > Message-ID: > <CAKrF98nu2L45g3oRoFrOy+TyvKmdPzr= > GgWtLgvBuoiNdVWbZg(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Esse procedimento só seria totalmente aplicável se o pacote não tiver > nenhuma parte compilada em binário nativa do Windows, como uma DLL, por > exemplo. > > O pacote parece ter sido criado em 2013 mas foi colocado no *site* do > *link* > acima em 2020. > > Um contato com os autores pode ser apropriado para acelerar o trabalho, > evitando desnecessária "engª reversa". > > HTH > > -- > Cesar Rabak > > > On Thu, Oct 28, 2021 at 7:16 PM Fernando Mayer por (R-br) < > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > > > Olá Luzia, > > > > eu vi que o pacote só foi disponibilizado já no formato binário do > > Windows. Se tivesse o código fonte seria mais fácil. No entanto o que eu > > sugiro fazer é: > > > > 1. Instalar o pacote em uma versão do R que ele funcione > > 2. Fazer um dump() de todas as funções do pacote: > > > > library(lcca) > > dump("package:lcca", file = "lcca.R") > > > > Depois disso, vc pode voltar para a versão mais recente do R e fazer > > > > source("lcca.R") > > > > Isso funcionaria em teoria, mas como o pacote é antigo é muito provável > > que possa dar problema (além disso acho que ele tem uma dll que precisa > ser > > copiada também). > > > > Se isso não funcionar, a solução seria escrever para o autor e pedir o > > código fonte. > > > > > > --- > > Fernando de Pol Mayer > > Laboratório de Estatística e Geoinformação - LEG > > Departamento de Estatística - DEST > > Universidade Federal do Paraná - UFPR > > URL: http://leg.ufpr.br/~fernandomayer > > e-mail: fernando.mayer [@] {gmail.com, ufpr.br} > > > > > > On Thu, Oct 28, 2021 at 5:21 PM Luzia Aparecida Trinca por (R-br) < > > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > > > >> Boa tarde pessoal > >> > >> Uso muito o pacote lcca (não está no CRAN e nem github, ets), seu zip > >> está disponível em: > >> > >> > >> > https://scholarsphere.psu.edu/catalog?button=&page=3&q=methodology+center&s… > >> > >> Mas ele foi criado em 2013 para uma versão bem antiga do R. Ainda não > >> encontrei nada similar no R (lida com covariáveis e delineamento > amostral > >> complexo). > >> > >> Alguém saberia me dizer se, tendo o zip, é possível > >> reconstruir/atualizar o pacote para uma versão mais recente do R? > >> Estou com o problema de que não consigo abrir o banco de dados na versão > >> antiga do R e não consigo executar o lcca na versão atual do R... > >> > >> Agradeço caso tenham qualquer dica. > >> abs > >> Luzia Trinca > >> Depto de Bioestatística, IBB > >> Rua Prof. Dr. Celso Wagner Zanin, 250 > >> Unesp, Campus de Botucatu > >> 18618-689 Botucatu, SP > >> Brasil > >> _______________________________________________ > >> 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. > >> > > _______________________________________________ > > 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. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20211029/8662ca2f/atta… > > > > ------------------------------ > > Subject: Legenda do Digest > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > > ------------------------------ > > Fim da Digest R-br, volume 129, assunto 3 > ***************************************** >

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Pacote R antigo (em arquivo zip) para versão nova R
by Luzia Aparecida Trinca 29 Out '21

29 Out '21

Boa tarde pessoal Uso muito o pacote lcca (não está no CRAN e nem github, ets), seu zip está disponível em: https://scholarsphere.psu.edu/catalog?button=&page=3&q=methodology+center&s… Mas ele foi criado em 2013 para uma versão bem antiga do R. Ainda não encontrei nada similar no R (lida com covariáveis e delineamento amostral complexo). Alguém saberia me dizer se, tendo o zip, é possível reconstruir/atualizar o pacote para uma versão mais recente do R? Estou com o problema de que não consigo abrir o banco de dados na versão antiga do R e não consigo executar o lcca na versão atual do R... Agradeço caso tenham qualquer dica. abs Luzia Trinca Depto de Bioestatística, IBB Rua Prof. Dr. Celso Wagner Zanin, 250 Unesp, Campus de Botucatu 18618-689 Botucatu, SP Brasil

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Substituir/apagar strings.
by Diogo Jerônimo 26 Out '21

26 Out '21

Boa tarde prezados!!! Parece um do "ridículas", mas não consegui resolver. Segue o vetor de exemplo: teste<-c(rep("EIA/EF/EQ/Q (Índice) IgG - Valor (DO/CO, Índice)",3),rep("EIA/EF/EQ/Q (U/mL) IgG - Valor (U/mL)",5))data.frame(teste) Eu preciso apagar os trechos do meu data.frame onde aparece o termo "EIA/EF/EQ/Q (U/mL)". Tentei usar o comando abaixo: gsub("EIA/EF/EQ/Q (U/mL)","",teste) mas não obtive sucesso. Alguém teria uma ideia de onde estou errando, ou se tem algum comando melhor no tidyverse ou dplyr para fazer isso? Obrigado!!! Diogo JerônimoBacharel em Ciências Estatísticas - ENCE/IBGEMestre em Metrologia - PUC-Rio/PósMQICONRE: 8514 - SÉRIE Ahttp://lattes.cnpq.br/8996149312896520

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Extrair parte do texto de um string
by Diogo Jerônimo 30 Set '21

30 Set '21

Bom dia!!! Estou com um vetor de texto como nesse exemplo abaixo: texto_exemplo<-c("Laborclin#Laborclin Bioliquid - Oxidase/ Peroxidase","Labtest#Labtest Liquiform - Hexoquinase/ Desidrogenase","Siemens#Advia - Oxidase/ Peroxidase") Eu gostaria de aplicar uma extração de texto, de tal forma que o que estivesse depois do traço (" - ") fosse apagado, ficando o vetor de texto resultante assim: texto_fim<-c("Laborclin#Laborclin Bioliquid","Labtest#Labtest Liquiform","Siemens#Advia") Alguém saberia me ajudar? Eu tentei com o gsub, mas depois do traço, o tamanho dos textos para excluir depois do "-" seria variável, e então não extrairia exatamente o que eu quereria... Obrigado a todos pela ajuda!!! Diogo JerônimoBacharel em Ciências Estatísticas - ENCE/IBGEMestre em Metrologia - PUC-Rio/PósMQIhttp://lattes.cnpq.br/8996149312896520

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Fwd: Dados de contagem -Sugestão de modelo
by Fernando Souza 12 Set '21

12 Set '21

Boa tarde Cesar, Eu concordo com você que analisar dados de experimentos ja realizados é complicado. Você entendeu corretamente. Os tratamentos são diferentes concentrações de uma substância, sendo um dos níveis zero. A resposta é o numero de alevinos vivos 3 e 7 dias após a eclosão(nascimentos) Refletindo sobres seus pontos levantados, vejo que as hipóteses nao estão bem estabelecidas, pois o tratamento aplicado na fase de ovo persiste após o nascimento, nao sendo possível definir se o o efeito de mortalidade/sobrevivência foi devido a efeito sobre o desenvolvimento pre-nascimento ou efeito pós-nascimento. Entretanto como ha o nível de zero concentração a melhor hipótese seja comparar as demais concentrações com a concentração zero, para ambas as idades 3 e 7 dias respectivamente. A análise de sobrevivência parece ser mais adequada mesmo. Muito Obrigado. ---------- Forwarded message --------- De: Cesar Rabak <cesar.rabak(a)gmail.com> Date: dom, 12 de set de 2021 17:14 Subject: Re: [R-br] Dados de contagem -Sugestão de modelo To: Fernando Souza <nandodesouza(a)gmail.com> Olá Fernando! He he, há um aforismo que encontrei num centro de pesquisa (Ames Research Center da NASA, nos anos noventas do séc. passado) « Fazendo perguntas, chegamos à Lua. », na IMNSHO, na verdade, *obtendo as respostas corretas às perguntas* que se chega a algum lugar, e em especial hodiernamente há uma prática em engenharia denominada "Elicitação de Requisitos". Esta interação ilustra bem como o jogo de perguntar e responder melhora o entendimento do problema (aliás, há uma fantástica figurinha que explana bem isso citada pelo prof. Colombo (POLI-USP), mas para não divagar vamos aos específicos do seu problema. Com esse aspecto melhor explicado, sem dúvida os casais passam a ser blocos, o que significa que o total de ovos que você tem dá oito mil ovos dos quais haveria que considerar a ciência da ictiologia da espécie em particular, dado que a forma como os ovos foram inseminados determina quais efetivamente poderiam eclodir, etc. Outra coisa que pode ser relevante ou não é se os seus tratamentos foram fatores *mesmo* ou poderiam tratar-se duma variável (explicativa) nominal, ou ainda se se trata de exposições de "doses" de alguma substância onde os tratamentos poderiam ser considerados: ou ordinais, ou, eventualmente, escalares (a.k.a. "intervalar" nos manuais de Estatística mais clássicos). Com esses números provavelmente a comparação das proporções seja uma alternativa adequada, mas não consigo ser assertivo, porque como a citação da frase de Fisher, estou tentando entender seu problema mais ou menos como o Diálogo da Caverna de Platão..., a análise estatística mais adequada é sempre ligada ao objetivo do experimento e obviamente a modelagem decorre de uma prévia teorização de como o processo que gerou os números funcionaria. Em outras palavras a palavra "mortos" para mim parece-me uma má epistemologia, porque no meu jeito de ver as coisas nada que não nasceu pode "morrer". Entretanto, se o experimento acompanhou a eclosão, registrou esse número e acompanha a partir daí a vida dos alevinos (por isso obs em três e sete dias[?]), a análise de sobrevivência parece-me a mais defensável, ainda que, insisto, ela pode ser uma sofisticação que complique a análise se o objetivo for apenas identificar o desfecho mais favorável vis a vis os tratamentos, se for considerado o resultado após sete dias. A blocagem (por casais) levaria em conta na modelagem o efeito da inseminação, imagino, mas de novo não tenho como ser assertivo porque os detalhes do experimento não me são suficientes para dar-me tranquilidade para esse julgamento. HTH e boa sorte na sua análise. -- Cesar Rabak On Sat, Sep 11, 2021 at 10:57 PM Fernando Souza <nandodesouza(a)gmail.com> wrote: > Boa noite Cesar e obrigado pelo retorno. > > So uma correção. Ao me expressar com precisão > > Nao eram 200 ovos ao todo. De cada um dos 40 casais foi obtido 200 > (40*200 no total) ovos que foram divididos 50 para cada um dos 4 > tratamentos. > > A desova de cada casal seria um bloco. > > Eu estava pensando como melhor análise avaliar se a proporção de vivo e > mortos diferia entre tratamentos, conforme sua sugestão. > > Diante da correção que lhe falei, essa abordagem se mantém? > > Obrigado. > > > > > Em sáb, 11 de set de 2021 22:35, Cesar Rabak <cesar.rabak(a)gmail.com> > escreveu: > >> Bom, como dizia o famoso fundador da Estatística Moderna « Chamar o >> estatístico após o experimento ter sido realizado pode ser não mais que >> pedir-lhe que faça uma autópsia: ele pode ser capaz de dizer pelo que o >> experimento morreu. » Sir R. A. Fisher (1938). >> >> Seu experimento tem uns interessantes desafios do ponto de vista de >> análise: >> >> Uma interpretação simplista de que 200 ovos vieram de 40 casais de peixes >> indicaria, numa leitura otimista, que vc tem cinco ovos por casal e que >> seria capaz de discriminar essas genealogias, fazendo assim que a unidade >> estatística fosse o ovo e os casais seriam a identificação das replicações >> (cinco por casal). Por outro lado com ictiólogo amador antevejo que a >> obtenção de material com essa rastreabilidade enseja um trabalho não >> trivial e por isso não assumiria que esse fosse o caso, onde então os 50 >> ovos por tratamento seriam a única discriminação possível. >> >> O desfecho dos tratamentos seria basicamente binário (vivos) e poderiam >> ser modelados por uma contagem dos que nasceram, e sobreviveram após três e >> sete dias. >> >> A palavra "sobrevivência" sugere que uma análise usando modelos de >> sobrevivência pode ser considerada, além dos de análise binária ou contagem >> (Poisson, etc.). >> >> Se o objetivo do experimento for ver qual tratamento dá maior *yield* >> (seja por maximizar ou minimizar o nº de alevinos) a etapa com três dias >> seria curiosidade mas não relevante para o [desejado] desfecho, e um modelo >> binomial usando os tratamentos como fatores poderia dar conta do recado. >> >> YMMV, HTH >> >> -- >> Cesar Rabak >> >> >> On Fri, Sep 10, 2021 at 2:08 PM Fernando Souza por (R-br) < >> r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: >> >>> Boa tarde pessoal, >>> >>> Estou analisando uns dados e gostaria da opinião de vocês sobre como >>> proceder. >>> >>> O experimento consistiu de 200 ovos de 40 casais de peixes que foi >>> distribuídos em 4 tratamentos (T0,T1,T2,T3, ) sendo 50 ovos para cada >>> tratamento, foi feita a contagem de alevinos vivos após 3 e 7 dias após o >>> nascimento. O objetivo é avaliar o efeito do tratamento sobre a >>> sobrevivência dos alevinos 3 e 7 dias após o nascimento. >>> >>> Qual modelos vocês recomendam para analisar esses dados? >>> >>> Grato pela atenção. >>> >>> Att >>> >>> _______________________________________________ >>> 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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Dados de contagem =?utf-8?Q?-Sugest=C3=A3o_?=de modelo
by Fernando Souza 11 Set '21

11 Set '21

Boa tarde pessoal, Estou analisando uns dados e gostaria da opinião de vocês sobre como proceder. O experimento consistiu de 200 ovos de 40 casais de peixes que foi distribuídos em 4 tratamentos (T0,T1,T2,T3, ) sendo 50 ovos para cada tratamento, foi feita a contagem de alevinos vivos após 3 e 7 dias após o nascimento. O objetivo é avaliar o efeito do tratamento sobre a sobrevivência dos alevinos 3 e 7 dias após o nascimento. Qual modelos vocês recomendam para analisar esses dados? Grato pela atenção. Att

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Extrair dados de uma lista
by Elias Carvalho 08 Set '21

08 Set '21

Boa tarde tenho a seguinte lista: [image: Captura de tela de 2021-09-08 11-09-45.png] Como faço para extrair apenas as linhas que apresentam o horário entre: "00:00:00" e "11:00:00" ? -- *In Jesu et Maria* *Obrigado* *Prof. Elias Carvalho* *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"*

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Re: [R-br] Extrair dados de uma lista
by sznelwar＠uol.com.br 08 Set '21

08 Set '21

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 127, assunto 1
by Rafael Tieppo 02 Set '21

02 Set '21

Os arquivos raster possuem a mesma resolução espacial (tamanho do pixel)? Rafael Tieppo site: https://rafatieppo.github.io On Monday, August 30, 2021, 11:00:41 AM GMT-4, r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br <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. Extrair pixel por condição (Bia Rebelatto) ---------------------------------------------------------------------- Message: 1 Date: Mon, 30 Aug 2021 11:59:44 -0300 From: Bia Rebelatto <biafr8(a)gmail.com> To: a lista Brasileira oficial de discussÃ£o do programa R. <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: [R-br] Extrair pixel por condição Message-ID: <CAEh+SM4_YAXiE6ZQF6WJo8+6YyTOE0zOeb2e4aM6gM7YPVkFPw(a)mail.gmail.com> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" Olá pessoal, Preciso selecionar os pixels de uma classe do mapbiomas que estejam com mais de 50% de sua área dentro dos pixels de uma classe de um outro raster que estou trabalhando. Pensei em construir uma função para usar dentro do extract, mas ainda não sei como poderia fazer isso. É possível fazer esse tipo de seleção no R? Não tenho um script com tentativas ainda, estava tentando trabalhar com o QGis para isso, porém sem sucesso. Desde já agradeço! Bianca Rebelatto -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210830/11d72d4e/atta…> ------------------------------ Subject: Legenda do Digest _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br ------------------------------ Fim da Digest R-br, volume 127, assunto 1 *****************************************

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Extrair pixel por condição
by Bia Rebelatto 30 Ago '21

30 Ago '21

Olá pessoal, Preciso selecionar os pixels de uma classe do mapbiomas que estejam com mais de 50% de sua área dentro dos pixels de uma classe de um outro raster que estou trabalhando. Pensei em construir uma função para usar dentro do extract, mas ainda não sei como poderia fazer isso. É possível fazer esse tipo de seleção no R? Não tenho um script com tentativas ainda, estava tentando trabalhar com o QGis para isso, porém sem sucesso. Desde já agradeço! Bianca Rebelatto

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

25 Jun '21

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

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

21 Jun '21

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

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

18 Jun '21

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

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

17 Jun '21

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

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

02 Jun '21

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Visualização de resposta de questionário
by Sergio Pinto 31 Mai '21

31 Mai '21

Prezados tenho um conjunto de dados que desejo apresentar de forma que fique semelhante a imagem abaixo. Entretanto não sei como plotar as frequências nas categorias das respostas. A imagem é do site: https://sebastiansauer.github.io/plotting_surveys/ Envio o link dos meus conjuntos de dados. https://www.datafilehost.com/d/604da9ba Pelo que li a respeito eu preciso saber a frequência de respostas do tipo 1, do tipo 2 , do tipo 3, etc, para conseguir plotar o valores no gŕafico que desejo. ex: p01 20 resp do tipo 1; 4o respostas do tipo 2, 10 respostas do tipo 3 etc. Agradeço desde já. [image: image.png] Uma amostra dos meus dados: id,p01,p02,p03,p04,p05,p06,p07,p08,p09,p10,p11 1, 6, 6, 6, 5, 4, 6, 4, 5, 5, 5, 5 2, 5, 5, 3, 3, 4, 3, 6, 5, 4, 4, 1 3, 3, 5, 5, 4, 5, 3, 5, 6, 3, 4, 1 4, 1, 1, 1, 8, 8, 8, 7, 7, 7, 7, 7 p01 até p11 são as perguntas e os números sob as perguntas são o s itens das respostas. > sessionInfo() R version 4.0.3 (2020-10-10) Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) Running under: Linux Mint 20.1 Matrix products: default BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas/libblas.so.3.9.0 LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack/liblapack.so.3.9.0 locale: [1] LC_CTYPE=pt_BR.UTF-8 LC_NUMERIC=C [3] LC_TIME=pt_BR.UTF-8 LC_COLLATE=pt_BR.UTF-8 [5] LC_MONETARY=pt_BR.UTF-8 LC_MESSAGES=pt_BR.UTF-8 [7] LC_PAPER=pt_BR.UTF-8 LC_NAME=C [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C [11] LC_MEASUREMENT=pt_BR.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C attached base packages: [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base other attached packages: [1] forcats_0.5.1 stringr_1.4.0 dplyr_1.0.5 purrr_0.3.4 [5] readr_1.4.0 tidyr_1.1.3 tibble_3.1.1 ggplot2_3.3.3 [9] tidyverse_1.3.1 loaded via a namespace (and not attached): [1] Rcpp_1.0.6 cellranger_1.1.0 pillar_1.6.0 compiler_4.0.3 [5] dbplyr_2.1.1 tools_4.0.3 digest_0.6.27 jsonlite_1.7.2 [9] lubridate_1.7.10 lifecycle_1.0.0 gtable_0.3.0 pkgconfig_2.0.3 [13] rlang_0.4.10 reprex_2.0.0 cli_2.4.0 rstudioapi_0.13 [17] DBI_1.1.1 haven_2.4.0 xml2_1.3.2 withr_2.4.2 [21] httr_1.4.2 fs_1.5.0 generics_0.1.0 vctrs_0.3.7 [25] hms_1.0.0 grid_4.0.3 tidyselect_1.1.0 glue_1.4.2 [29] R6_2.5.0 fansi_0.4.2 readxl_1.3.1 farver_2.1.0 [33] modelr_0.1.8 magrittr_2.0.1 backports_1.2.1 scales_1.1.1 [37] ellipsis_0.3.1 rvest_1.0.0 assertthat_0.2.1 colorspace_2.0-0 [41] labeling_0.4.2 utf8_1.2.1 stringi_1.5.3 munsell_0.5.0 [45] broom_0.7.6 crayon_1.4.1 -- *_______________________________________* *Prof. Dr. SERGIO MEDEIROS PINTO* LABICOM/IEFD-UERJ FAMERC-RJ UNESA-RJ http://lattes.cnpq.br/5897044784217523

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Dados com ausência de valores para determinadas variáveis e colineariade entre
by Marcelo Laia 24 Mai '21

24 Mai '21

Colegas, Tenho um conjunto de dados conforme modelo abaixo: Genotipo Tratamento Repeticao Composto1 Composto2 Composto3 Composto4 C13 Resistente SI R1 0,04 8,77 0 C13 Resistente SI R2 0 8,67 0 C13 Resistente SI R3 0 7,99 0 C13 Resistente CI R1 0,04 33,83 0 C13 Resistente CI R2 0,02 6,68 0 C13 Resistente CI R3 0 7,32 0 C08 Resistente SI R1 0,01 30,48 0,04 C08 Resistente SI R2 0 22,83 0 C08 Resistente SI R3 0 30,66 0 C08 Resistente CI R1 0 30,19 0 C08 Resistente CI R2 0 26,69 0 C08 Resistente CI R3 0 33,55 0 C17 Suscetível SI R1 0,08 16,94 0 C17 Suscetível SI R2 0,06 22,3 0 C17 Suscetível SI R3 0,07 17,19 0 C17 Suscetível CI R1 0,05 17,72 0 C17 Suscetível CI R2 0,05 19,46 0 C17 Suscetível CI R3 0,13 30,15 0 C11 Suscetível SI R1 0,04 30,03 0 C11 Suscetível SI R2 0 38,64 0 C11 Suscetível SI R3 0,06 42,59 0 C11 Suscetível CI R1 0,04 36,96 0 C11 Suscetível CI R2 0 49,7 0 C11 Suscetível CI R3 0 37,67 0,06 Esse exemplo está disponível no endereço: https://www.dropbox.com/s/izccqoifwnjkdlu/Exemplo.csv Genotipo - diferentes genótipos, incluindo plantas resistentes e suscetíveis Tratamento - SI = sem inoculação; CI = com inoculação Repeticao - R1 = planta 1; R2 = planta 2; R3 = planta 3 Composto1 a Composton = valor aferido (medido) nas folhas de cada planta para o respectivo composto Interesse: 1. verificar quais compostos são produzidos em função da inoculação (CI vs SI) 2. verificar quais compostos são produzidos em função do Estado (Resistente vs Suscetível) 3. verificar se o Genotipo interfere na produção de determinado composto (composto específico a um dado Genotipo) 4. verificar se os demais genótipos diferem do E. camaldulensis. O valor 0 (zero) para um determinado composto não significa zero, mas, significa que aquele composto não foi encontrado naquela planta (repetição). Logo, 0 significa NA. A minha ideia é analisar composto a composto separadamente. Tenho 117 compostos. Modelo que tentei usar: dados02 <- read.table(url("https://www.dropbox.com/s/izccqoifwnjkdlu/Exemplo.csv?dl=1"), sep="\t", header=TRUE, dec=",") dados02 fit02 <- lm(Composto1 ~ Genotipo * Estado * Tratamento, data=dados02) summary(fit02) Aparece o seguinte erro: Coefficients: (9 not defined because of singularities) Pelo que li, parece que a variável é colinear ou possui correlação. Não sei como resolver. Outras perguntas: A minha abordagem está apropriada? Terei que rodar as 117? Existe uma maneira mais adequada de responder às quatro perguntas acima? Principalmente a 1 e 2? Gráficos? Obrigado! -- Marcelo

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Superfície resposta
by Adriano Carvalho Costa 17 Mai '21

17 Mai '21

Boa noite pessoal, estou com um artigo de aquaponia em que estamos fazendo a viabilidade econômica de acordo com o preço de venda dos produtos, sendo as variáveis respostas TIR, VPL entre outros. Estou precisando de um parceiro que interesse em participar como co-autor para fazer o gráfico. O trabalho faz parte de uma dissertação de mestrado. Quem tiver interesse meu whats 64 981186749.

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Fatorial 2^3 + ponto central
by ana paula coelho madeira 23 Abr '21

23 Abr '21

Prezados, Boa tarde! Estou analisando um experimento fatorial , 3 fatores e 2 níveis, adicionando 3 repetições no ponto central. Utilizando o pacote FrF2, a função library(FrF2) plan.pc<-FrF2(nruns=8, nfactors=3, ncenter=3, factor.names=c("AM", "pH", "T"), randomize=F) summary(plan.pc) lm1<-lm(y~A*B*C, iscube(plan.pc), data=plan.pc) # iscube: termo para avaliar a curvatura está apresentando na saída: Residuals: ALL 8 residuals are 0: no residual degrees of freedom! Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.155375 NA NA NA AM 0.009875 NA NA NA pH 0.050875 NA NA NA T -0.103625 NA NA NA AM:pH 0.048875 NA NA NA AM:T -0.006625 NA NA NA pH:T -0.033625 NA NA NA AM:pH:T -0.045125 NA NA NA Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: NaN F-statistic: NaN on 7 and 0 DF, p-value: NA Ao que parece, por mais que eu tenha acrescentado os 3 pontos centrais, eles não estão sendo considerados. Alguma sugestão? Usava anteriormente o pacote qualityTools, o pacote foi desabilitado. Desde já agradeço Ana Paula

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Análise ordenamento (rank) de dados respostas
by Marcelo Laia 19 Abr '21

19 Abr '21

Colega, Tenho uma tabela com dados na seguinte forma: Tesp1 Tesp2 Tesp3 Ind1 3 1 2 Ind2 1 3 2 Ind3 3 2 1 Ind4 2 1 3 Ind5 3 1 2 Pediu-se aos Ind que ordenasse de acordo com suas preferências. Preciso saber qual é o ranqueamento de Tesp1, Tesp2 e Tesp3. Por exemplo, pelas respostas dos indivíduos (1 a 5), o ranqueamento seria: Tesp2 > Tesp3 > Tesp1 Eu busquei na internet e achei: https://rpubs.com/kyle_macdonald/433105 https://www.programmingr.com/tutorial/rank-in-r/ https://towardsdatascience.com/r-rank-vs-order-753cc7665951 https://stackoverflow.com/questions/31617299/ranking-data-based-on-subcateg… https://www.r-bloggers.com/2019/02/introducing-rank-data-analysis-with-arkh… Você conhece alguma outra maneira de analisar esse tipo de dado? Eu preciso saber a ordem preferida e alguma estatística associada que me permita afirmar algo. Além disso, eu gostaria de saber quem se relaciona com quem. Por exemplo, Tesp1 se relaciona mais com Tesp2 ou com Tesp3? Ou seja, quem escolhe Tesp1, teria mais chances de escolher Tesp2 ou Tesp3? Isso é só um exemplo. O banco de dados é maior. Obrigado -- Marcelo

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Regressão não linear
by Chiara Lubich 18 Abr '21

18 Abr '21

Bom dia, Pessoal, fiz a plotagem dos meu dados: ano n 1994 1 1996 1 2001 1 2002 1 2004 1 2005 3 2006 3 2007 2 2008 4 2009 1 2010 3 2011 2 2012 5 2013 4 2014 5 2015 3 2016 8 2017 2 2018 4 2019 3 2020 12 2021 2 [image: image.png] E vi na internet alguns vídeos em que gráficos que tinham esse tipo de distribuição, era feito o uso de Regressão Não Linear, por meio da função "nls". No entanto, tentei começar a digitar os comandos, mas não entendi como são feitas as escolhas para valores de a=?, b=? e c=?. Segue o script abaixo: plot(n ~ ano, data = chiara, xlab = "Ano da publicação", ylab = "Quantidade de artigos (N)") a_maximovalor=max(n) modelo<-nls(y~x*(1-exp(-b*x))^c, data=chiara, start = list(a= a_maximovalor, b=?, c=?)) Agradeço desde já pela colaboração

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 124, assunto 1
by Andrea Vita Reis Mendonca 16 Abr '21

16 Abr '21

regressão não linear Bom dia Não conheço este modelo. Mas tenho a impressão que deveria ser um logístico, porque coloca o A entre os parâmetros estimados e ele não aparece no modelo, acho que o primeiro X é o A. Além deste equívoco, os parâmetros em parte depende do conhecimento do comportamento dos dados pelo pesquisador, A é a assíntota, equivale ao valor de Y referente ao ponto que ele tende a estabilizar. Procure na literatura trabalhos com o mesmo tema do seu e pode lhe ajudar no chute inicial dos parâmetros. Leia teses e dissertações sobre regressão não linear para entender melhor este tema. Em qui., 15 de abr. de 2021 às 12:00, <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. Regressão não linear (Chiara Lubich) > 2. Re: Regressão não linear (Cesar Rabak) > 3. Sugestão de material R (Emerson Cotta Bodevan) > > > ---------------------------------------------------------------------- > > Message: 1 > Date: Wed, 14 Apr 2021 11:00:14 -0400 > From: Chiara Lubich <lubichchiara(a)gmail.com> > To: a lista Brasileira oficial de discussÃ£o do programa R. > <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: [R-br] Regressão não linear > Message-ID: > <CAH-ZE+DswkC8wt= > 1vpDxM_95YuWHtXgwase8d0574c5HCfp8Rg(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Bom dia, > Pessoal, fiz a plotagem dos meu dados: > ano n > 1994 1 > 1996 1 > 2001 1 > 2002 1 > 2004 1 > 2005 3 > 2006 3 > 2007 2 > 2008 4 > 2009 1 > 2010 3 > 2011 2 > 2012 5 > 2013 4 > 2014 5 > 2015 3 > 2016 8 > 2017 2 > 2018 4 > 2019 3 > 2020 12 > 2021 2 > [image: image.png] > E vi na internet alguns vídeos em que gráficos que tinham esse tipo de > distribuição, era feito o uso de Regressão Não Linear, por meio da função > "nls". No entanto, tentei começar a digitar os comandos, mas não entendi > como são feitas as escolhas para valores de a=?, b=? e c=?. > Segue o script abaixo: > plot(n ~ ano, data = chiara, xlab = "Ano da publicação", ylab = "Quantidade > de artigos (N)") > a_maximovalor=max(n) > modelo<-nls(y~x*(1-exp(-b*x))^c, data=chiara, start = list(a= > a_maximovalor, b=?, c=?)) > > Agradeço desde já pela colaboração > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/13050f49/atta… > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo não-texto foi limpo... > Nome: image.png > Tipo: image/png > Tamanho: 9748 bytes > Descrição: não disponível > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/13050f49/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 2 > Date: Wed, 14 Apr 2021 14:48:24 -0300 > From: Cesar Rabak <cesar.rabak(a)gmail.com> > To: a lista Brasileira oficial de discussÃ£o do programa R. > <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Cc: Chiara Lubich <lubichchiara(a)gmail.com> > Subject: Re: [R-br] Regressão não linear > Message-ID: > <CAKrF98= > xscBmoCWH4kVnn-+NfhohtA4wQ8m5Hmy+XhRapnGj6A(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Chiara, > > Você menciona « ? esse tipo de distribuição ? ». > > Qual tipo você acha que é? > > Pelos nomes que deste aos eixos, parece que a variável dependente é > inteira¹ ("Qtde. de artigos [N]"), por outro lado, a variável independente > é um ano calendário, que por definição é uma variável ordinal arbitrária (a > faixa 1994 -- 2021 poderia ser noutros calendários diferente, por exemplo > no Bahá'i de 157 a 178, etc.). > > Para decidir por uma regressão (de qualquer tipo) antes de mais nada > deve-se refletir sobre o fenômeno e a modelagem que o *processo* que gera > esses dados. > > As regressões são abordagens que nos permitem fazer ajustes dos dados > experimentais à essas hipóteses modeladas e enfrenta os dois problemas dos > dados obtidos por meio de observação: a) amostragem; b) perturbações que > geram erros nas observações, modeladas como "ruído" ou "erros" com > distribuição gaussiana de média zero e variância em função da dispersão dos > dados vis-à-vis à abstração matemática (equação da regressão). > > Daí a sua confusão sobre « ? como são feitas as escolhas para valores de > a=?, b=? e c=? » ser esperada. > > A equação da regressão ("não linear") propõe uma complexa equação > exponencia multiplicada pela variável independente, etc. > > O quê você precisa responder é: essa curva descreve um processo que explica > a geração dos dados que está em análise? > > OBS.: Faz sentido incluir um ano que ainda não acabou numa regressão que > conta eventos por unidade de ano calendário? > > HTH > -- > Cesar Rabak > > [1] Mais importante, parece ser o tipo de dados "de contagem" que tem > outras restrições, como não poder ser menor que zero, etc. > > On Wed, Apr 14, 2021 at 12:01 PM Chiara Lubich por (R-br) < > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > > > Bom dia, > > Pessoal, fiz a plotagem dos meu dados: > > ano n > > 1994 1 > > 1996 1 > > 2001 1 > > 2002 1 > > 2004 1 > > 2005 3 > > 2006 3 > > 2007 2 > > 2008 4 > > 2009 1 > > 2010 3 > > 2011 2 > > 2012 5 > > 2013 4 > > 2014 5 > > 2015 3 > > 2016 8 > > 2017 2 > > 2018 4 > > 2019 3 > > 2020 12 > > 2021 2 > > [image: image.png] > > E vi na internet alguns vídeos em que gráficos que tinham esse tipo de > > distribuição, era feito o uso de Regressão Não Linear, por meio da função > > "nls". No entanto, tentei começar a digitar os comandos, mas não entendi > > como são feitas as escolhas para valores de a=?, b=? e c=?. > > Segue o script abaixo: > > plot(n ~ ano, data = chiara, xlab = "Ano da publicação", ylab = > > "Quantidade de artigos (N)") > > a_maximovalor=max(n) > > modelo<-nls(y~x*(1-exp(-b*x))^c, data=chiara, start = list(a= > > a_maximovalor, b=?, c=?)) > > > > Agradeço desde já pela colaboração > > > > _______________________________________________ > > 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. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/7e8accc9/atta… > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo não-texto foi limpo... > Nome: image.png > Tipo: image/png > Tamanho: 9748 bytes > Descrição: não disponível > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/7e8accc9/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 3 > Date: Wed, 14 Apr 2021 19:13:18 -0300 > From: Emerson Cotta Bodevan <bodevan.ec(a)gmail.com> > To: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. > <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: [R-br] Sugestão de material R > Message-ID: > < > CAP5i-swAprQOdhWxrH2CoWDnvS+a-8iJdraS3G8W4C-2f6uWOQ(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Prezados, boa noite. > > Estou interessado em trabalhar com o R para gerar mapas temáticos com: > > - Indice de Moran Local e Global e > - Kernel Density > > Gostaria de alguma sugestão de material para leitura dos assuntos acima, > bem como para uso do R para gerar os índices e mapas temáticos. > > Agradeço qualquer sugestão. > > Atenciosamente, > > *Emerson* > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/e0c99258/atta… > > > > ------------------------------ > > Subject: Legenda do Digest > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > > ------------------------------ > > Fim da Digest R-br, volume 124, assunto 1 > ***************************************** >

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Sugestão de material R
by Emerson Cotta Bodevan 15 Abr '21

15 Abr '21

Prezados, boa noite. Estou interessado em trabalhar com o R para gerar mapas temáticos com: - Indice de Moran Local e Global e - Kernel Density Gostaria de alguma sugestão de material para leitura dos assuntos acima, bem como para uso do R para gerar os índices e mapas temáticos. Agradeço qualquer sugestão. Atenciosamente, *Emerson*

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Erro no gap.boxplot
by Michele Claire Breton 30 Mar '21

30 Mar '21

Caros(as) senhores(as), Estou com dificuldade para usar o gap.boxplot. Eu fiz o dowload do pacote Plotrix e não consigo rodar nem o exemplo da documentação da sintaxe, volta como erro: Error in gap.boxplot(vec, gap = list(topo = c(20, 60)), principal = "Mostrar valores discrepantes separadamente") : could not find function "gap.boxplot" Para o gráfico de barras e o gráfico de linha, rodei o exemplo perfeitamente. Também gerei o boxplot sem o gap no eixo, aí sim, com meus dados. O que estou fazendo de errado? Muito obrigada pela ajuda. -- Com os melhores cumprimentos, *Dra. Michèle Claire Breton* Investigadora auxiliar Faculdade de Ciências da Saúde Universidade da Beira Interior Covilhã - Portugal

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Limpar console!
by Nory 17 Mar '21

17 Mar '21

Olá pessoal, Uso o R dentro do Emacs no meu macbook. Gostaria de saber se alguém tem alguma dica para limpar o console? O "Ctrl + L" no RStudio funciona, mas não para o R dentro do Emacs. -- Nory Daniel de Carvalho Erazo Técnico em Sistemática Vegetal/Herbário INPA Coordenação de Biodiversidade - CBio Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia - INPA Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação - MCTI Av. André Araújo, 2.936 Bairro: Petrópolis, CEP: 69067-375 Manaus - AM, Brasil Telefone: (92) 3643-3125 Celular: (92) 99378-7592 nory(a)inpa.gov.br norydaniel(a)gmail.com

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Recuperar mensagens
by sznelwar＠uol.com.br 15 Mar '21

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Identificando e criando nova variável por uma expressão regular
by Felipe Barletta 15 Mar '21

15 Mar '21

Prezados, Preciso de uma ajuda para resolver a seguinte questão: Possuo uma lista de nomes de medicamentos. Preciso identificar seus nomes em um vetor em que há informações de medicamentos preescritos. Para isso estou usando a função grep(). Após identificar, quero incluir no data frame uma nova coluna contendo o nome do medicamento da primeira lista. Segue um código reproduzível ##### Lista de medicamentos que guardei em um objeto chamado patterns patterns <- structure(c(1L, 2L, 3L, 4L, 6L, 7L, 5L, 8L, 9L, 10L, 11L), .Label = c("Oritavancina", "Oxacilina", "Pefloxacino", "Penicilina", "Pexiganan", "Piperacilina", "Piperacilina-tazobactam", "Pirazinamida", "Plazomicina", "Polimixina B", "Posilozid"), class = "factor") ### Amostra do Data frame em que preciso encontrar os nomes da lista acima df <- structure(list(nome = structure(c(9L, 11L, 3L, 3L, 7L, 2L, 4L, 5L, 8L, 6L, 10L, 1L), .Label = c("CLORETO DE POTASSIO DRAGEA 600MG", "CLORETO DE SODIO 0,9% SERINGA PREENCHIDA 5ML", "CLORETO DE SODIO SOLUCAO INJETAVEL 0,9% 10ML", "CODEINA FOSFATO SOLUCAO ORAL 3MGML 10ML ISCMPA @", "CODEINA FOSFATO SOLUCAO ORAL 3MGML 5ML ISCMPA @", "DipiRONA SOLUCAO INJETAVEL 500MGML 2ML", "FUROSEMIDA SOLUCAO INJETAVEL 10MGML 2ML", "HIDROCORTISONA SUCCINATO SODICO PO LIOFILO INJETAVEL 100MG", "ONDANSETRONA CLORIDRATO SOLUCAO INJETAVEL 2MGML 4ML", "Penicilina G BENZATINA PO LIOFILO INJETAVEL 1200000UI", "PIPERACILINA SODICA 4G + TAZOBACTAM SODICA 0,5G PO LIOFILO INJETAVEL" ), class = "factor"), ID = c(13750598L, 13797248L, 13797248L, 13797248L, 13727853L, 13727853L, 13922033L, 13922033L, 13923030L, 13923030L, 13923030L, 13877978L), date = structure(c(1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 6L), .Label = c("2021-01-01 00:08:14", "2021-01-01 00:20:39", "2021-01-01 00:22:18", "2021-01-31 23:53:48", "2021-01-31 23:58:50", "2021-01-31 23:59:47"), class = "factor")), row.names = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 583867L, 583868L, 583869L, 583870L, 583871L, 583872L), class = "data.frame") ### Usei esse código para identificar os medicamentos matches <- unlist(sapply(patterns, function(p) grep(p, df$nome, value = FALSE, ignore.case = TRUE) ) ) encontrados <- df[matches,] Porém além de identificar, quero incluir no df uma nova variável identificando o nome do medicamento que consta na lista (patterns) - como segue exemplo Abaixo: dados nome 1 ONDANSETRONA CLORIDRATO SOLUCAO INJETAVEL 2MGML 4ML 2 PIPERACILINA SODICA 4G + TAZOBACTAM SODICA 0,5G PO LIOFILO INJETAVEL 3 CLORETO DE SODIO SOLUCAO INJETAVEL 0,9% 10ML 4 CLORETO DE SODIO SOLUCAO INJETAVEL 0,9% 10ML 5 FUROSEMIDA SOLUCAO INJETAVEL 10MGML 2ML 6 CLORETO DE SODIO 0,9% SERINGA PREENCHIDA 5ML 583867 CODEINA FOSFATO SOLUCAO ORAL 3MGML 10ML ISCMPA @ 583868 CODEINA FOSFATO SOLUCAO ORAL 3MGML 5ML ISCMPA @ 583869 HIDROCORTISONA SUCCINATO SODICO PO LIOFILO INJETAVEL 100MG 583870 DipiRONA SOLUCAO INJETAVEL 500MGML 2ML 583871 Penicilina G BENZATINA PO LIOFILO INJETAVEL 1200000UI 583872 CLORETO DE POTASSIO DRAGEA 600MG ID date Medicamento 1 13750598 2021-01-01 00:08:14 Não consta na lista 2 13797248 2021-01-01 00:20:39 *Piperacilina* 3 13797248 2021-01-01 00:20:39 Não consta na lista 4 13797248 2021-01-01 00:20:39 Não consta na lista 5 13727853 2021-01-01 00:22:18 Não consta na lista 6 13727853 2021-01-01 00:22:18 Não consta na lista 583867 13922033 2021-01-31 23:53:48 Não consta na lista 583868 13922033 2021-01-31 23:53:48 Não consta na lista 583869 13923030 2021-01-31 23:58:50 Não consta na lista 583870 13923030 2021-01-31 23:58:50 Não consta na lista 583871 13923030 2021-01-31 23:58:50 *Penicilina* 583872 13877978 2021-01-31 23:59:47 Outro medicamento

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Ajuda na interpretando dos coeficientes de glmnet
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 18 Fev '21

18 Fev '21

Saudações amigos de R, Depois de muito tempo sem interagir na lista venho pedir uma luz. Estou tentando montar um modelo de previsão penalizado. Eu já tinha usado no passado remoto o pacote glmpath que regulariza/penaliza modelos glm. Recentemente me deparei com a função glmnet - glmnetUtils - que faz o mesmo trabalho de forma mais automatizada, inclusive com validação cruzada já implementada. Porém, ao olhar a saída do modelo fiquei com dúvidas. Fui olhar a bibliografia original do pacote e não adiantou muito. Acho que é uma expectativa equivocada de minha parte que está me impedindo de entender corretamente. Então ajustei o seguinte modelo: cva.glmnet(hav ~ ano_nasc_trunc60 + idade + indicacao_outras + sexo, data = bi[setD,],alpha = seq(0, 1, len = 11), family="binomial", nfolds = 1000, grouped = FALSE, trace.it = TRUE, outerParallel = makeCluster(4)) (Inntercept) 113.55782297 ano_nasc_trunc60 -0.05781642 idade 0.04359743 indicacao_outrasViajante -0.85226169 indicacao_outrasOTHER -0.53550446 indicacao_outrasHIV/AIDS 0.49319132 indicacao_outrasAsplenia anatômica ou funcional e doenças relacionadas (anemia falciforme, talassemia maior) . indicacao_outrasPneumopatias crônicas (DPOC, Bronquiectasia, Asma etc) . indicacao_outrasCandidatos a transplante de órgão sólido 0.13338936 indicacao_outrasCardiopatias crônicas -0.05086300 indicacao_outrasHepatopatias crônicas, Cirrose e portadores de HCV . indicacao_outrasComunicantes domiciliares de imunodeprimidos -0.24283444 indicacao_outrasImunodeficiência/Imunodepressão outras (adquirida ou congênita) . indicacao_outrasImunodepressão terapêutica ou devido ao câncer 0.15478292 indicacao_outrasNão informado -0.18649749 indicacao_outrasNefropatias crônicas/hemodialisados/sindrome nefrótica . indicacao_outrasProfissional de saúde -0.51745839 indicacao_outrasTransplante de órgão sólido . sexoFeminino 0.03089234 sexoMasculino -0.01749610 Reparem que há dois coeficientes para o sexo, um pra masculino e outro para Feminino. Eu esperaria que houvesse somente 1, sendo que a referencia (no caso o masculino) não apareceria ou deveria ser zero. A mesma dúvida no preditor indicação, onde a categoria Viajantes deveria ser a referência e eu não esperaria que esta aparecesse ou fosse zero. É claro que as categorias são mutuamente exclusivas, então quando um está presente, ou outro necessariamente é zero. Mas no glm, até a minha memória vai, o efeito de uma categoria deveria ser o efeito adicional ao efeito da referência quando a categoria está presente, mas na saída como está não consigo fazer esta interpretação. Alguem pode me dar uma luz de como interpretar corretamente ester aspecto? Em análises alternativas eu explorei interações e faz sentido que a idade tivesse efeitos diferentes para diferentes anos de nascimento, sendo que efeitos não lineares não foram detectados. Quando faço um ajuste com interação a saída fica ainda mais esquisita cva.glmnet(hav ~ ano_nasc_trunc60+idade+indicacao_outras+sexo+ano_nasc_trunc60*idade, data = bi[setD,],alpha = seq(0, 1, len = 11), family="binomial", nfolds = 1000, grouped = FALSE, trace.it = TRUE, outerParallel = makeCluster(4)) (Intercept) 1.056153e+02 ano_nasc_trunc60 -2.736619e-02 idade 1.656760e-02 indicacao_outrasViajante -8.345313e-01 indicacao_outrasOTHER -4.632827e-01 indicacao_outrasHIV/AIDS 4.927235e-01 indicacao_outrasAsplenia anatômica ou funcional e doenças relacionadas (anemia falciforme, talassemia maior) . indicacao_outrasPneumopatias crônicas (DPOC, Bronquiectasia, Asma etc) . indicacao_outrasCandidatos a transplante de órgão sólido 1.358595e-01 indicacao_outrasCardiopatias crônicas . indicacao_outrasHepatopatias crônicas, Cirrose e portadores de HCV . indicacao_outrasComunicantes domiciliares de imunodeprimidos -2.076846e-01 indicacao_outrasImunodeficiência/Imunodepressão outras (adquirida ou congênita) . indicacao_outrasImunodepressão terapêutica ou devido ao câncer 1.432945e-01 indicacao_outrasNão informado -1.616079e-01 indicacao_outrasNefropatias crônicas/hemodialisados/sindrome nefrótica . indicacao_outrasProfissional de saúde -4.942054e-01 indicacao_outrasTransplante de órgão sólido . sexoFeminino 3.024890e-02 sexoMasculino -1.611223e-02 ano_nasc_trunc60 -2.651105e-02 idade 1.603003e-02 ano_nasc_trunc60:idade 7.512202e-06 Reparem que agora, além do sexo, o ano de nascimento e a idade têm cada uma, além do coeficiente da interação, dois coeficientes diferentes de zero, quando eu esperava que houvesse somente o coeficiente da interação. Talvez entendendo os porques da primeira questão eu consiga achar o porque da segunda. Se puderem indicar alguma leitura, eu agradeço. Olhando o desempenho do ajuste com e sem a interação, a discriminação é bem pareceida, mas a calibração é um tanto melhor no ajuste com a interação. Abraços fraternos a todos. Pedro Brasil

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Como fazer análise de relação peso-comprimento usando o R
by Chiara Lubich 08 Fev '21

08 Fev '21

Boa noite, Gostaria de saber como fazer a relação peso-comprimento para peixes utilizando o R. Normalmente, faço essa análise utilizando o Statistica e estou tentando atualmente fazer no R. Logaritmizei mesmo dados de peso e comprimento e fiz análise utilizando o seguinte comando (conforme um colega me passou): lwr<-read.table("clipboard",sep="\t", header=T, dec=".") attach(lwr) lwr lpeso<-log(peso) lcomprimento<-log(comprimento) lmlwr<-lm(lpeso~lcomprimento) summary(lmlwr) e obtive o seguinte resultado: Call: lm(formula = lpeso ~ lcomp) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.5495 -0.1027 -0.0046 0.1154 0.3636 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -3.73920 0.06033 -61.98 <2e-16 *** lcomp 3.18886 0.03571 89.31 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.1874 on 46 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.9943, Adjusted R-squared: 0.9941 F-statistic: 7975 on 1 and 46 DF, p-value: < 2.2e-16 No entanto, onde vejo a variação (mínimo - máximo) dos valores de a e b? Acredito que esteja usando o comando errado. Se puderem ajudar, agradeço Muito obrigada desde já

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 122, assunto 6
by Andrea Vita Reis Mendonca 08 Fev '21

08 Fev '21

Importa as duas variáveis (exemplo a=peso; b=comprimento) depois utiliza: cor.test(a,b,method="pearson",alternative="two.sided") Em dom., 7 de fev. de 2021 às 11:00, <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. Re: Como fazer análise de relação peso-comprimento usando o > R (Cesar Rabak) > > > ---------------------------------------------------------------------- > > Message: 1 > Date: Sat, 6 Feb 2021 19:01:22 -0300 > From: Cesar Rabak <cesar.rabak(a)gmail.com> > To: a lista Brasileira oficial de discussÃ£o do programa R. > <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: Re: [R-br] Como fazer análise de relação peso-comprimento > usando o R > Message-ID: > <CAKrF98=m23BfMrVQTWS3ScNdOk4Gx== > RTf23qV_DtnO8uzySnQ(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Só para a gente entender direitinho. > > A modelagem do problema propõe que essa relação seja linear? > > Se ñ for, precisará fazer passos antecedentes ao teste proposto p/Daniel. > > > On Thu, Feb 4, 2021 at 11:08 AM Chiara Lubich por (R-br) < > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > > > Oi, Daniel e Manassés, tudo bem? > > > > Primeiramente muito obrigada pelas respostas. > > > > Respondendo a pergunta do Daniel: Sim, gostaria de estimar o índice de > > correlação entre o peso e comprimento com Intervalo de confiança de 95%. > > > > Obrigada pela ajuda de vocês > > > > Abraços > > > > Se cuidem > > _______________________________________________ > > 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. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210206/c1165d66/atta… > > > > ------------------------------ > > Subject: Legenda do Digest > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > > ------------------------------ > > Fim da Digest R-br, volume 122, assunto 6 > ***************************************** >

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Re: [R-br] Como fazer análise de relação peso-comprimento usando o R
by Chiara Lubich 07 Fev '21

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Oi, Daniel e Manassés, tudo bem? Primeiramente muito obrigada pelas respostas. Respondendo a pergunta do Daniel: Sim, gostaria de estimar o índice de correlação entre o peso e comprimento com Intervalo de confiança de 95%. Obrigada pela ajuda de vocês Abraços Se cuidem

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Classificando novas amostras
by Graciliano Galdino 05 Fev '21

05 Fev '21

Olá a todos, Tenho uns dados de solo, que classificamos as amostras em grupo A e grupo B a partir de uma análise de ordenação de algumas variáveis fisico-quimicas. Eu queria saber se existe algum método onde eu consiga classificar as novas amostras em A ou B, sem precisar rodar os dados todos novamente. A ideia seria criar um modelo onde a nova amostra, a partir das características já estabelecidas dos grupos, fosse classificada em A ou B. Ces podem indicar algum caminho para seguir? Obrigado! -- Graciliano Galdino A. dos Santos Biólogo Doutor em Ciências Florestais

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Dificuldade com gráfico em ggplot2
by Olympio Neto 04 Fev '21

04 Fev '21

Pessoal, bom dia Preciso fazer um gráfico que envolve o total acumulado anual dos anos de 2016-2020 em gráfico de barras e somente o resultado mensal de 2020 somente como gráfico de linhas no ggplot2. Não consegui fazer isso. Alguém pode me dar uma luz? Seria parecido com aqueles gráficos climatológicos, só que as barras representam o acumulado dos anos e a linha o resultado mensal de 2020. Aqui está do dataframe: structure(list(Mês = c("Jan", "Fev", "Mar", "Abr", "Mai", "Jun", "Jul", "Ago", "Set", "Out", "Nov", "Dez", "Total"), `2016` = c(209L, 3959L, 8668L, 5448L, 4198L, 4042L, 4602L, 6969L, 3336L, 8580L, 6036L, 352L, 56399L), `2017` = c(314L, 2740L, 2758L, 2424L, 4138L, 2030L, 280L, 4552L, 2509L, 2847L, 6322L, 179L, 31093L), `2018` = c(778L, 3968L, 3092L, 2357L, 1333L, 895L, 5489L, 3598L, 4072L, 5562L, 6218L, 115L, 37477L), `2019` = c(246L, 2353L, 2905L, 4563L, 2791L, 493L, 3197L, 6463L, 1375L, 5626L, 10443L, 138L, 40593L), `2020` = c(76L, 2685L, 2062L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1408L, 1554L, 3831L, 4573L, 1104L, 17293L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -13L)) Alguém pode me ajudar? Muito obrigado. Olympio

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teste de dunnett
by Alessandro Dal Col Lúcio 28 Jan '21

28 Jan '21

Bom dia a todos. Estou tentando fazer um teste de Dunnett pelo R e não consegui fazer pelo multcomp. Há algum outro pacote ou função? Desde já agradeço. Alessandro --

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