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Problema om o heatmap
by Michelle Bau Graczyk 07 Jul '15

07 Jul '15

Boa tarde, Estou usando a função heatmap para fazer um grafico da correlação entre 30 empresas. Porém a diagonal toda da matriz é 1, e a cor que aparece não é branco para todas elas. Alguém saberia me dizer o por quê disso? Abaixo segue o código. Muito obrigada, Michelle > if (!require("gplots")) { + install.packages("gplots", dependencies = TRUE) + library(gplots) + } > if (!require("RColorBrewer")) { + install.packages("RColorBrewer", dependencies = TRUE) + library(RColorBrewer) + } > library(gplots) > library(RColorBrewer) > > > file<-read.table("/Users/bau/Análise20%/MatrizCorrelaçãoHoraFixaAn20%2Verificação.txt", head=TRUE) > > matriz<-as.matrix(file) > matriz V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 1 1.000000 -0.1488000 -0.120220 -0.278740 0.812920 -0.153150 -0.246640 -0.0706680 2 -0.148800 1.0000000 -0.094092 -0.291490 -0.026490 -0.084461 -0.274460 -0.0053051 3 -0.120220 -0.0940920 1.000000 -0.038117 -0.156290 0.443590 0.555750 -0.0185260 4 -0.278740 -0.2914900 -0.038117 1.000000 -0.186330 -0.316690 -0.233550 -0.1683500 5 0.812920 -0.0264900 -0.156290 -0.186330 1.000000 -0.179180 -0.240810 -0.0821580 6 -0.153150 -0.0844610 0.443590 -0.316690 -0.179180 1.000000 0.314870 -0.0805790 7 -0.246640 -0.2744600 0.555750 -0.233550 -0.240810 0.314870 1.000000 -0.1081200 8 -0.070668 -0.0053051 -0.018526 -0.168350 -0.082158 -0.080579 -0.108120 1.0000000 9 -0.103610 -0.2866200 -0.138530 -0.415740 -0.240890 -0.147270 -0.217480 0.1628300 10 -0.049682 -0.0473140 -0.051863 -0.214470 -0.060698 -0.118840 -0.111480 0.9682600 11 -0.263810 -0.2668200 -0.218920 -0.481630 -0.244870 -0.240020 -0.111070 -0.1727900 12 -0.188570 -0.0335670 0.602170 -0.189760 -0.223400 0.375510 0.474240 -0.1309300 13 -0.241810 -0.1810300 0.313570 -0.352580 -0.243430 0.235260 0.197230 -0.1601100 14 -0.236110 -0.1327000 0.221720 -0.417150 -0.283360 -0.026711 0.061281 0.2914000 15 -0.196730 -0.2440000 -0.180820 -0.472170 -0.120510 -0.266970 -0.263940 0.4074900 16 -0.242250 -0.2702000 -0.176820 -0.406400 -0.234990 -0.210460 0.025799 -0.1415800 17 -0.210830 -0.2452300 -0.194290 -0.340790 -0.188320 -0.318860 -0.244580 -0.0325100 18 -0.205970 -0.2793200 -0.158450 -0.395590 -0.103040 -0.040617 -0.165250 -0.0957780 19 -0.174340 -0.1529100 0.581590 -0.197270 -0.170600 0.362750 0.411190 -0.0440840 20 -0.236400 -0.3040200 -0.259570 -0.432960 -0.277750 -0.257810 -0.498010 -0.2060400 21 0.627290 -0.1816700 -0.148760 -0.334340 0.625360 -0.200010 -0.211250 -0.0982320 22 0.646400 -0.2604900 -0.107130 -0.347920 0.598150 -0.246790 -0.177750 -0.1006800 23 -0.166960 -0.3303900 -0.170460 -0.480110 -0.134900 -0.297750 -0.256080 0.0181360 24 -0.175720 -0.2457900 -0.334160 -0.475940 -0.279300 -0.476930 -0.122630 -0.1589900 25 -0.239010 -0.2516100 -0.261780 -0.358940 -0.243110 -0.330530 -0.418030 -0.0720400 26 -0.072637 -0.1991100 -0.108510 -0.306400 -0.122220 -0.110840 -0.035140 -0.0188130 27 -0.239730 0.0208830 -0.317810 -0.562200 -0.224260 -0.350740 -0.357450 -0.2385000 28 -0.081665 -0.0172600 -0.057269 -0.187130 -0.089078 -0.092451 -0.107760 0.9782200 29 -0.287560 -0.4044900 -0.222730 -0.402910 -0.246270 -0.374840 -0.170290 -0.2050000 30 -0.240640 -0.2494600 -0.161820 -0.363650 -0.301390 -0.335640 -0.221850 -0.0917310 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 1 -0.103610 -0.049682 -0.2638100 -0.188570 -0.241810 -0.236110 -0.19673 -0.242250 2 -0.286620 -0.047314 -0.2668200 -0.033567 -0.181030 -0.132700 -0.24400 -0.270200 3 -0.138530 -0.051863 -0.2189200 0.602170 0.313570 0.221720 -0.18082 -0.176820 4 -0.415740 -0.214470 -0.4816300 -0.189760 -0.352580 -0.417150 -0.47217 -0.406400 5 -0.240890 -0.060698 -0.2448700 -0.223400 -0.243430 -0.283360 -0.12051 -0.234990 6 -0.147270 -0.118840 -0.2400200 0.375510 0.235260 -0.026711 -0.26697 -0.210460 7 -0.217480 -0.111480 -0.1110700 0.474240 0.197230 0.061281 -0.26394 0.025799 8 0.162830 0.968260 -0.1727900 -0.130930 -0.160110 0.291400 0.40749 -0.141580 9 1.000000 0.111420 -0.3292500 -0.117090 -0.183380 -0.138610 0.10657 -0.297930 10 0.111420 1.000000 -0.1616400 -0.158130 -0.193640 0.249040 0.38221 -0.167030 11 -0.329250 -0.161640 1.0000000 -0.365690 -0.437690 -0.460970 -0.19613 0.173440 12 -0.117090 -0.158130 -0.3656900 1.000000 0.262660 0.152760 -0.28939 -0.286680 13 -0.183380 -0.193640 -0.4376900 0.262660 1.000000 -0.036207 -0.27265 -0.217780 14 -0.138610 0.249040 -0.4609700 0.152760 -0.036207 1.000000 -0.17618 -0.350990 15 0.106570 0.382210 -0.1961300 -0.289390 -0.272650 -0.176180 1.00000 -0.329490 16 -0.297930 -0.167030 0.1734400 -0.286680 -0.217780 -0.350990 -0.32949 1.000000 17 -0.142130 -0.041754 -0.3445100 -0.241300 -0.370250 -0.241910 -0.12044 -0.399280 18 -0.240860 -0.132840 -0.2431700 -0.205090 -0.395380 -0.246830 -0.26935 -0.405670 19 -0.133520 -0.045900 -0.2048300 0.445090 0.349490 0.098674 -0.12891 -0.145070 20 -0.284450 -0.268370 -0.4866800 -0.490160 -0.413300 -0.534260 -0.39506 -0.440230 21 -0.215960 -0.084613 -0.2693500 -0.224280 -0.053839 -0.298130 -0.19650 -0.249920 22 -0.290980 -0.088546 -0.2989100 -0.280310 -0.335690 -0.178300 -0.27805 -0.286220 23 -0.431420 0.024286 -0.3099400 -0.297010 -0.458870 -0.393310 -0.18978 -0.149720 24 -0.461750 -0.174440 -0.2290000 -0.263640 -0.384700 -0.321700 -0.37221 -0.111130 25 -0.277500 -0.117370 -0.3217100 -0.435670 -0.297100 -0.336510 -0.30911 -0.126820 26 0.028362 -0.038184 -0.0044301 -0.051589 -0.238220 -0.292680 -0.20221 0.068210 27 -0.297810 -0.279020 -0.6358500 -0.315320 -0.461570 -0.565570 -0.50525 -0.525960 28 0.138330 0.964190 -0.1637700 -0.135670 -0.175530 0.290640 0.40377 -0.175950 29 -0.377810 -0.226910 -0.0314590 -0.325840 -0.322050 -0.389640 -0.42031 -0.045736 30 -0.274010 -0.103120 -0.4103000 -0.299110 -0.285560 -0.338200 -0.48234 -0.446340 V17 V18 V19 V20 V21 V22 V23 V24 1 -0.210830 -0.205970 -0.174340 -0.23640 0.627290 0.646400 -0.166960 -0.175720 2 -0.245230 -0.279320 -0.152910 -0.30402 -0.181670 -0.260490 -0.330390 -0.245790 3 -0.194290 -0.158450 0.581590 -0.25957 -0.148760 -0.107130 -0.170460 -0.334160 4 -0.340790 -0.395590 -0.197270 -0.43296 -0.334340 -0.347920 -0.480110 -0.475940 5 -0.188320 -0.103040 -0.170600 -0.27775 0.625360 0.598150 -0.134900 -0.279300 6 -0.318860 -0.040617 0.362750 -0.25781 -0.200010 -0.246790 -0.297750 -0.476930 7 -0.244580 -0.165250 0.411190 -0.49801 -0.211250 -0.177750 -0.256080 -0.122630 8 -0.032510 -0.095778 -0.044084 -0.20604 -0.098232 -0.100680 0.018136 -0.158990 9 -0.142130 -0.240860 -0.133520 -0.28445 -0.215960 -0.290980 -0.431420 -0.461750 10 -0.041754 -0.132840 -0.045900 -0.26837 -0.084613 -0.088546 0.024286 -0.174440 11 -0.344510 -0.243170 -0.204830 -0.48668 -0.269350 -0.298910 -0.309940 -0.229000 12 -0.241300 -0.205090 0.445090 -0.49016 -0.224280 -0.280310 -0.297010 -0.263640 13 -0.370250 -0.395380 0.349490 -0.41330 -0.053839 -0.335690 -0.458870 -0.384700 14 -0.241910 -0.246830 0.098674 -0.53426 -0.298130 -0.178300 -0.393310 -0.321700 15 -0.120440 -0.269350 -0.128910 -0.39506 -0.196500 -0.278050 -0.189780 -0.372210 16 -0.399280 -0.405670 -0.145070 -0.44023 -0.249920 -0.286220 -0.149720 -0.111130 17 1.000000 -0.338590 -0.225910 -0.45329 -0.212720 -0.258960 -0.327150 -0.220570 18 -0.338590 1.000000 -0.123500 -0.35347 -0.206230 -0.234200 -0.321910 -0.225490 19 -0.225910 -0.123500 1.000000 -0.30228 -0.180950 -0.237280 -0.269610 -0.332320 20 -0.453290 -0.353470 -0.302280 1.00000 -0.160310 -0.443100 -0.498960 -0.604740 21 -0.212720 -0.206230 -0.180950 -0.16031 1.000000 0.394940 -0.220940 -0.175960 22 -0.258960 -0.234200 -0.237280 -0.44310 0.394940 1.000000 -0.191920 -0.295690 23 -0.327150 -0.321910 -0.269610 -0.49896 -0.220940 -0.191920 1.000000 -0.140490 24 -0.220570 -0.225490 -0.332320 -0.60474 -0.175960 -0.295690 -0.140490 1.000000 25 -0.357960 -0.439870 -0.245740 -0.45062 -0.296380 -0.284950 -0.336660 -0.372750 26 -0.099695 -0.289810 -0.190800 -0.16041 -0.071261 -0.219200 -0.111650 -0.023106 27 -0.516980 -0.148320 -0.330300 -0.57538 -0.288440 -0.420560 -0.667640 -0.552860 28 -0.029953 -0.068158 -0.037025 -0.21447 -0.102620 -0.114390 -0.020426 -0.182240 29 -0.386590 -0.372130 -0.114870 -0.59123 -0.328560 -0.407050 -0.379740 -0.086991 30 -0.296050 -0.491150 -0.252440 -0.20588 -0.176020 -0.156980 -0.549450 -0.447000 V25 V26 V27 V28 V29 V30 1 -0.23901 -0.0726370 -0.239730 -0.081665 -0.287560 -0.240640 2 -0.25161 -0.1991100 0.020883 -0.017260 -0.404490 -0.249460 3 -0.26178 -0.1085100 -0.317810 -0.057269 -0.222730 -0.161820 4 -0.35894 -0.3064000 -0.562200 -0.187130 -0.402910 -0.363650 5 -0.24311 -0.1222200 -0.224260 -0.089078 -0.246270 -0.301390 6 -0.33053 -0.1108400 -0.350740 -0.092451 -0.374840 -0.335640 7 -0.41803 -0.0351400 -0.357450 -0.107760 -0.170290 -0.221850 8 -0.07204 -0.0188130 -0.238500 0.978220 -0.205000 -0.091731 9 -0.27750 0.0283620 -0.297810 0.138330 -0.377810 -0.274010 10 -0.11737 -0.0381840 -0.279020 0.964190 -0.226910 -0.103120 11 -0.32171 -0.0044301 -0.635850 -0.163770 -0.031459 -0.410300 12 -0.43567 -0.0515890 -0.315320 -0.135670 -0.325840 -0.299110 13 -0.29710 -0.2382200 -0.461570 -0.175530 -0.322050 -0.285560 14 -0.33651 -0.2926800 -0.565570 0.290640 -0.389640 -0.338200 15 -0.30911 -0.2022100 -0.505250 0.403770 -0.420310 -0.482340 16 -0.12682 0.0682100 -0.525960 -0.175950 -0.045736 -0.446340 17 -0.35796 -0.0996950 -0.516980 -0.029953 -0.386590 -0.296050 18 -0.43987 -0.2898100 -0.148320 -0.068158 -0.372130 -0.491150 19 -0.24574 -0.1908000 -0.330300 -0.037025 -0.114870 -0.252440 20 -0.45062 -0.1604100 -0.575380 -0.214470 -0.591230 -0.205880 21 -0.29638 -0.0712610 -0.288440 -0.102620 -0.328560 -0.176020 22 -0.28495 -0.2192000 -0.420560 -0.114390 -0.407050 -0.156980 23 -0.33666 -0.1116500 -0.667640 -0.020426 -0.379740 -0.549450 24 -0.37275 -0.0231060 -0.552860 -0.182240 -0.086991 -0.447000 25 1.00000 -0.3001800 -0.582360 -0.103130 -0.591400 -0.361260 26 -0.30018 1.0000000 -0.324240 -0.051578 -0.085934 -0.274650 27 -0.58236 -0.3242400 1.000000 -0.236760 -0.719200 -0.605090 28 -0.10313 -0.0515780 -0.236760 1.000000 -0.215050 -0.104520 29 -0.59140 -0.0859340 -0.719200 -0.215050 1.000000 -0.539620 30 -0.36126 -0.2746500 -0.605090 -0.104520 -0.539620 1.000000 > rownames(matriz)<-c("AA","AIG","AXP","BA","CAT","C","DD","DIS","GE","GM","HD","HON","HPQ","IBM","INTC","JNJ","JPM","KO","MCD","MMM","MO","MRK","MSFT","PFE","PG","SBC","UTX","VZ","WMT","XOM") > colnames(matriz)<-c("AA","AIG","AXP","BA","CAT","C","DD","DIS","GE","GM","HD","HON","HPQ","IBM","INTC","JNJ","JPM","KO","MCD","MMM","MO","MRK","MSFT","PFE","PG","SBC","UTX","VZ","WMT","XOM") > > > my_palette <- colorRampPalette(c( "dark blue", "violet","white"))(n = 299) > png("/Users/bau/Grafico de calor/HeatMapCorrViolet2.jpeg", + width = 5*300, + height = 5*300, + res = 300, + pointsize = 8) > > heatmap(matriz,Rowv=NA,Colv=NA,col=my_palette,scale="column",margins=c(5,10),main="Correlação_HoraFixa_2") > dev.off() [image: Imagem inline 1]

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legend.krige
by Hélio Gallo Rocha 07 Jul '15

07 Jul '15

Caros Listeiros, Estou tentando melhorar a visualização de um mapa de krigagem. Uma delas é ao plotar a legenda. Utilizei scale.vals para que os valores representados na legenda fossem os mesmos indicados pelo contorno ( contour). A dificuldade é fazer com que os valores fiquem justamente na divisa das cores, pois ficam sempre deslocados. Quem puder e tiver paciência para dar uma olhada https://drive.google.com/file/d/0ByCL48wb7T7Wek5Ud0g4bkgtWTQ/view?usp=shari… Agradeço desde já -- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho

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Salvar grafico em jpeg
by Michelle Bau Graczyk 06 Jul '15

06 Jul '15

Bom dia, Estou com problemas em salvar gráficos em jpeg quando crio um laço. Ele não salva e não mostra mensagem alguma ou não salva e mostra uma mensagem quartz off screen. Quando uso o mesmo código para fazer apenas um gráfico e salvar ele não dá erro nenhum. Alguém, por favor, poderia me ajudar? Segue o código e os dados. library(gplots) library(RColorBrewer) require(lattice) for(i in 1:2){ file<-read.table(paste0("/Users/bau/Análise20%/MatrizCorrelaçãoHoraFixaAn20%",i,".txt"), head=TRUE) matriz<-as.matrix(file) rownames(matriz)<-c("AA","AIG","AXP","BA","CAT","C","DD","DIS","GE","GM","HD","HON","HPQ","IBM","INTC","JNJ","JPM","KO","MCD","MMM","MO","MRK","MSFT","PFE","PG","SBC","UTX","VZ","WMT","XOM") colnames(matriz)<-c("AA","AIG","AXP","BA","CAT","C","DD","DIS","GE","GM","HD","HON","HPQ","IBM","INTC","JNJ","JPM","KO","MCD","MMM","MO","MRK","MSFT","PFE","PG","SBC","UTX","VZ","WMT","XOM") matriz[1:5,] jpeg(filename = paste0("/Users/bau/Grafico de calor/HeatMapAZUL",i,".jpeg"), width = 480, height = 480, units = "px", pointsize = 12, quality = 75, bg = "white", res = NA) my_palette <- colorRampPalette(c( "dark blue", "violet","white"))(n = 299) png(paste0("/Users/bau/Grafico de calor/HeatMapAZUL",i,".png"), width = 5*300, height = 5*300, res = 300, pointsize = 8) levelplot(matriz, scale=list(x=list(rot=90)),at=seq( -1, 1, length=31), col.regions = my_palette,main= paste0("Correlação_HoraFixa_",i), xlab=NULL, ylab=NULL,pretty=FALSE) dev.off() } > file<-read.table("/Users/bau/Análise20%/MatrizCorrelaçãoHoraFixaAn20%1.txt", head=TRUE) > show(file) V1 V2 V3 V4 V5 V6 1 1.000000000 -0.013426078 -0.21285630 -0.09171000 -0.6231314 -0.20886277 2 -0.013426078 1.000000000 -0.19101532 -0.09269047 -0.3905452 -0.18698576 3 -0.212856304 -0.191015317 1.00000000 0.84406152 -0.3083666 0.97823817 4 -0.091709997 -0.092690470 0.84406152 1.00000000 -0.2213573 0.87796366 5 -0.623131438 -0.390545243 -0.30836662 -0.22135729 1.0000000 -0.31312560 6 -0.208862775 -0.186985764 0.97823817 0.87796366 -0.3131256 1.00000000 7 -0.504637041 -0.448676694 -0.25215668 -0.27538157 -0.5137430 -0.25444848 8 -0.467185960 -0.362268879 -0.30468949 -0.25907553 -0.5013547 -0.29230720 9 -0.497699689 -0.161087276 -0.37263674 -0.33835600 -0.6198943 -0.33038672 10 -0.524100951 -0.211592387 -0.30362088 -0.26835124 -0.5762579 -0.30552595 11 0.399221938 0.005904671 -0.24978163 -0.13225681 -0.5387313 -0.25498370 12 -0.197839618 -0.175675403 0.86442154 0.94829960 -0.2778112 0.87784476 13 -0.148276625 -0.293532154 0.24093457 -0.17666540 -0.4479914 0.21317377 14 -0.497814407 -0.111138707 -0.28168585 -0.20663433 -0.2801427 -0.23085704 15 -0.157977692 -0.149024426 0.86660398 0.95972443 -0.2446824 0.89157375 16 0.033288026 -0.356618173 -0.21621336 -0.19274479 -0.5635006 -0.20005142 17 -0.147716160 -0.207117938 0.97197757 0.85486085 -0.3239776 0.96789390 18 -0.045839759 -0.103767464 -0.18429365 -0.10376845 -0.4948730 -0.15166138 19 -0.212427688 -0.172610761 0.83109732 0.93752003 -0.2855651 0.85884265 20 0.495325219 0.220846605 -0.19408500 -0.05542756 -0.5081988 -0.18529317 21 -0.129377709 -0.189529548 0.83420407 0.93311687 -0.2571025 0.86614155 22 -0.279039235 -0.183975458 0.65615423 0.76146699 -0.2503563 0.68106200 23 0.009671092 -0.049383458 -0.04157648 0.06853473 -0.4408066 0.02434647 24 -0.114448903 -0.208502214 -0.25585583 -0.23975124 -0.5945710 -0.24042452 25 0.048300316 -0.050097188 0.82957327 0.95202128 -0.3010931 0.85659214 26 0.012219368 -0.255398346 -0.22028193 -0.20041563 -0.5335980 -0.20681233 27 0.089591597 0.064944658 -0.23856813 -0.08203396 -0.2550432 -0.21823074 28 -0.010193547 -0.260272495 -0.26536430 -0.19707519 -0.2196310 -0.23685789 29 0.257565480 0.155269068 -0.21697827 -0.07923628 -0.3889618 -0.19754306 30 0.122909786 -0.029950799 0.27500640 -0.07517171 -0.2770390 0.24016887 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 1 -0.5046370 -0.4671860 -0.4976997 -0.5241010 3.992219e-01 -0.19783962 -0.1482766 2 -0.4486767 -0.3622689 -0.1610873 -0.2115924 5.904671e-03 -0.17567540 -0.2935322 3 -0.2521567 -0.3046895 -0.3726367 -0.3036209 -2.497816e-01 0.86442154 0.2409346 4 -0.2753816 -0.2590755 -0.3383560 -0.2683512 -1.322568e-01 0.94829960 -0.1766654 5 -0.5137430 -0.5013547 -0.6198943 -0.5762579 -5.387313e-01 -0.27781123 -0.4479914 6 -0.2544485 -0.2923072 -0.3303867 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-0.46096637 -0.1961272 0.17343643 -0.34450742 -0.24317163 -0.20483123 12 0.26266479 0.15276400 -0.2893947 -0.28668500 -0.24130339 -0.20508840 0.44509275 13 1.00000000 -0.03620744 -0.2726522 -0.21777660 -0.37025211 -0.39537844 0.34949092 14 -0.03620744 1.00000000 -0.1761751 -0.35098931 -0.24191413 -0.24683341 0.09867383 15 -0.27265224 -0.17617505 1.0000000 -0.32948521 -0.12044246 -0.26934847 -0.12890807 16 -0.21777660 -0.35098931 -0.3294852 1.00000000 -0.39928295 -0.40567215 -0.14507227 17 -0.37025211 -0.24191413 -0.1204425 -0.39928295 1.00000000 -0.33859072 -0.22590803 18 -0.39537844 -0.24683341 -0.2693485 -0.40567215 -0.33859072 1.00000000 -0.12349581 19 0.34949092 0.09867383 -0.1289081 -0.14507227 -0.22590803 -0.12349581 1.00000000 20 -0.41329686 -0.53426239 -0.3950604 -0.44023018 -0.45328676 -0.35346697 -0.30228469 21 -0.05383935 -0.29813229 -0.1965026 -0.24992044 -0.21272499 -0.20622737 -0.18094793 22 -0.33569375 -0.17830326 -0.2780501 -0.28622185 -0.25896306 -0.23420240 -0.23728301 23 -0.45887289 -0.39331122 -0.1897815 -0.14971863 -0.32715093 -0.32191285 -0.26960818 24 -0.38470376 -0.32169620 -0.3722094 -0.11113094 -0.22057358 -0.22548697 -0.33231501 25 -0.29710022 -0.33650812 -0.3091107 -0.12681911 -0.35795815 -0.43986760 -0.24573947 26 -0.23821696 -0.29267547 -0.2022070 0.06820963 -0.09969466 -0.28980539 -0.19080374 27 -0.46157443 -0.56557322 -0.5052536 -0.52595881 -0.51698055 -0.14831746 -0.33029722 28 -0.17553399 0.29063723 0.4037707 -0.17594595 -0.02995276 -0.06815830 -0.03702463 29 -0.32204504 -0.38963846 -0.4203058 -0.04573567 -0.38658959 -0.37212845 -0.11486707 30 -0.28556026 -0.33820289 -0.4823419 -0.44634143 -0.29604837 -0.49115267 -0.25244406 V20 V21 V22 V23 V24 V25 V26 1 -0.2364000 0.62729054 0.6464021 -0.16696302 -0.17572026 -0.23901217 -0.072636529 2 -0.3040231 -0.18167018 -0.2604907 -0.33038946 -0.24579003 -0.25161154 -0.199105473 3 -0.2595721 -0.14875756 -0.1071279 -0.17045972 -0.33416166 -0.26178381 -0.108510806 4 -0.4329635 -0.33433731 -0.3479210 -0.48010819 -0.47593906 -0.35894334 -0.306395637 5 -0.2777518 0.62535646 0.5981461 -0.13490094 -0.27930048 -0.24311055 -0.122215250 6 -0.2578149 -0.20001058 -0.2467946 -0.29774747 -0.47692840 -0.33052669 -0.110836651 7 -0.4980100 -0.21125269 -0.1777522 -0.25608478 -0.12263087 -0.41803360 -0.035140253 8 -0.2060441 -0.09823194 -0.1006802 0.01813585 -0.15899046 -0.07203959 -0.018813181 9 -0.2844513 -0.21596254 -0.2909822 -0.43142227 -0.46174646 -0.27749502 0.028361782 10 -0.2683692 -0.08461270 -0.0885459 0.02428580 -0.17444194 -0.11736600 -0.038183594 11 -0.4866839 -0.26934702 -0.2989095 -0.30994011 -0.22900337 -0.32170740 -0.004430114 12 -0.4901639 -0.22427553 -0.2803072 -0.29700599 -0.26364499 -0.43566677 -0.051588530 13 -0.4132969 -0.05383935 -0.3356937 -0.45887289 -0.38470376 -0.29710022 -0.238216957 14 -0.5342624 -0.29813229 -0.1783033 -0.39331122 -0.32169620 -0.33650812 -0.292675472 15 -0.3950604 -0.19650260 -0.2780501 -0.18978146 -0.37220940 -0.30911074 -0.202206974 16 -0.4402302 -0.24992044 -0.2862218 -0.14971863 -0.11113094 -0.12681911 0.068209633 17 -0.4532868 -0.21272499 -0.2589631 -0.32715093 -0.22057358 -0.35795815 -0.099694655 18 -0.3534670 -0.20622737 -0.2342024 -0.32191285 -0.22548697 -0.43986760 -0.289805392 19 -0.3022847 -0.18094793 -0.2372830 -0.26960818 -0.33231501 -0.24573947 -0.190803741 20 1.0000000 -0.16030914 -0.4431029 -0.49896363 -0.60474230 -0.45062087 -0.160412252 21 -0.1603091 1.00000000 0.3949372 -0.22093728 -0.17595649 -0.29637709 -0.071261480 22 -0.4431029 0.39493723 1.0000000 -0.19191603 -0.29568944 -0.28494691 -0.219197015 23 -0.4989636 -0.22093728 -0.1919160 1.00000000 -0.14049366 -0.33665607 -0.111651776 24 -0.6047423 -0.17595649 -0.2956894 -0.14049366 1.00000000 -0.37274908 -0.023105895 25 -0.4506209 -0.29637709 -0.2849469 -0.33665607 -0.37274908 1.00000000 -0.300176452 26 -0.1604123 -0.07126148 -0.2191970 -0.11165178 -0.02310590 -0.30017645 1.000000000 27 -0.5753831 -0.28844491 -0.4205560 -0.66764036 -0.55285753 -0.58236100 -0.324238501 28 -0.2144654 -0.10262187 -0.1143893 -0.02042606 -0.18223594 -0.10313373 -0.051578049 29 -0.5912338 -0.32856190 -0.4070485 -0.37974096 -0.08699138 -0.59139630 -0.085933586 30 -0.2058809 -0.17602279 -0.1569804 -0.54944644 -0.44700052 -0.36125601 -0.274653736 V27 V28 V29 V30 1 -0.23972558 -0.08166544 -0.28756105 -0.24063924 2 0.02088273 -0.01726043 -0.40449427 -0.24945999 3 -0.31781076 -0.05726889 -0.22273056 -0.16182331 4 -0.56220331 -0.18713444 -0.40290796 -0.36365438 5 -0.22425857 -0.08907762 -0.24626614 -0.30139490 6 -0.35074206 -0.09245104 -0.37484128 -0.33564494 7 -0.35744763 -0.10775754 -0.17028847 -0.22184621 8 -0.23849681 0.97822277 -0.20499765 -0.09173103 9 -0.29780862 0.13832863 -0.37780755 -0.27400955 10 -0.27901641 0.96418680 -0.22690994 -0.10312034 11 -0.63585107 -0.16376802 -0.03145875 -0.41029974 12 -0.31531707 -0.13566979 -0.32584427 -0.29910598 13 -0.46157443 -0.17553399 -0.32204504 -0.28556026 14 -0.56557322 0.29063723 -0.38963846 -0.33820289 15 -0.50525365 0.40377075 -0.42030579 -0.48234193 16 -0.52595881 -0.17594595 -0.04573567 -0.44634143 17 -0.51698055 -0.02995276 -0.38658959 -0.29604837 18 -0.14831746 -0.06815830 -0.37212845 -0.49115267 19 -0.33029722 -0.03702463 -0.11486707 -0.25244406 20 -0.57538312 -0.21446539 -0.59123378 -0.20588088 21 -0.28844491 -0.10262187 -0.32856190 -0.17602279 22 -0.42055596 -0.11438930 -0.40704848 -0.15698038 23 -0.66764036 -0.02042606 -0.37974096 -0.54944644 24 -0.55285753 -0.18223594 -0.08699138 -0.44700052 25 -0.58236100 -0.10313373 -0.59139630 -0.36125601 26 -0.32423850 -0.05157805 -0.08593359 -0.27465374 27 1.00000000 -0.23675539 -0.71920429 -0.60508621 28 -0.23675539 1.00000000 -0.21504839 -0.10451766 29 -0.71920429 -0.21504839 1.00000000 -0.53962323 30 -0.60508621 -0.10451766 -0.53962323 1.00000000

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Problemas com polygrid
by Arlindo Fabrício Corrêia 06 Jul '15

06 Jul '15

Boa tarde a todos, Pergunto se há alguma alteração na ferramenta "*polygrid* {geoR}" ou seria um problema que ocorre apenas em minha máquina. Já venho utilizando esta função há um tempo e atualmente estou com problemas para limitar um grid por meio de bordas utilizando o pacote. Pergunto também se é um problema do pacote ou a rotina deve ser alterada. Tentei gerar uma nova "borda" por meio dos comandos *SpatialPoints, SpatialPolygon* como apresentado no erro, porém, sem sucesso. Há uma outra solução aparente? Já fiz muitas tentativas e procurei exaustivamente e ainda não cheguei a uma solução. A seguir encaminho as linhas com o próprio exemplo da ferramenta. > #Examples> #> poly <- matrix(c(.2, .8, .7, .1, .2, .1, .2, .7, .7, .1), ncol=2)> plot(0:1, 0:1, type="n")> lines(poly)> poly.in <- polygrid(seq(0,1,l=11), seq(0,1,l=11), poly, vec=TRUE)Erro em (function (classes, fdef, mtable) : unable to find an inherited method for function ‘overlay’ for signature ‘"SpatialPoints"’> points(poly.in$xy)Erro em points(poly.in$xy) : objeto 'poly.in' não encontrado > Agradeço pela atenção. -- Arlindo Fabrício Corrêia Engenheiro Agrônomo Doutorando em Agronomia - UNIOESTE - Mal. Cdo. Rondon/PR

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[off] z-score
by Rodolfo Timoteo da Silva 05 Jul '15

05 Jul '15

Pessoas, permitam-me fazer um flashback aproveitando o "expertise" em estatística da lista. Estou fazendo uma revisão em estatística, e só para confirmar em relação ao exercício da figura em anexo. x = 28 média = 24 desvio-padrão = 1.6 z = (28 - 24) / 1.6 z = 2.5 Assim, a proporção para ser maior que 28mpg seria, pela tabela da distribuição normal, (1 - 0.9938 = 0.0062 ou 0.62%). Correções são muito bem vindas. Antecipadamente P.S.: é possível calcular usando somente [1 - pnorm(28,24,1.6)] ou tem outro comando? -- --- Zhu

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Função LOGIT
by Ricardo Gallo 05 Jul '15

05 Jul '15

Boa noite galera, Estou precisando de uma ajuda, estou com umas funções "logit" para distribuição binomial (0 e 1) usando GLM, e gostaria de aplicar a máxima verossimilhança no lugar. Segue o comando usado: mod1<-glm(XF ~ X1, data = dados, family = binomial(link="logit"))summary(mod1)exp(coef(mod1)) Acho que é algo simples, mas não estou conseguindo. Vlw - Ricardo Gallo - Engenheiro Florestal Doutorando em Ciência Florestal - UFV(31) 8213 5170 (claro)

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Modelo Periódico Gama Autorregressivo
by Victor Eduardo 04 Jul '15

04 Jul '15

Pessoal, alguém aqui chegou a trabalhar com modelos gama autorregressivo no R? Tenho algumas dúvidas na minha programação. Alguém conhece algum fórum ou material que tenha discussão sobre esse assunto no R? Atenciosamente, Victor Eduardo

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Transpor linhas em colunas
by Alexandre Loures 04 Jul '15

04 Jul '15

Bom dia! Tenho uma base em que há 1.241 ID's (FORMATO CHARACTER) sendo que cada ID repete 1.980 vezes. Por exemplo, ANO ID PREÇO 1989 0101 8 1990 0101 7 1991 0101 15 1989 0102 9 1990 0102 8 1991 0102 2 1989 0103 3 1990 0103 10 1991 0103 11 1989 0104 6 1990 0104 1 1991 0104 11 . . . Porém gostaria de transformar cada uma dessas ID's em colunas e que assumissem os valores da variável PREÇO. ANO ID_0101 ID_0102 ID_0103 ID_0104 ... 1989 8 9 3 6 1990 7 8 10 1 1991 15 2 11 11 Alguém poderia me ajudar? Desde já muito obrigado! -- *Alexandre Rodrigues Loures*

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Ajuda com Kaplan-Meier
by "Ary Serpa Neto" 04 Jul '15

04 Jul '15

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Beamer e RMarkdown
by David Feitosa 04 Jul '15

04 Jul '15

Caros, boa tarde. Estou criando um documento e gostaria de usar RMarkdown no lugar do LaTex convencional. Tentei o abaixo seguindo as orientações do site e de alguns blogs. Deparei-me com dois "problemas": O 1º que consistia em gerar uma lista de segundo nível, consegui contornar adicionando mais dois espaços na indentação, pois a documentação dizia para usar apenas 2, mas só resolvi com 4. O 2º consiste em gerar a lista com os tópicos de cada slide. Quando escolho gerar apenas o documento como PDF, é gerado o sumário, mas quando mudo para o BEAMER, é gerado um slide em branco. Alguém teria ideia de como resolver? Segue o "código". Eu comento/descomento a linha do "pdf_document" e "beamer_presentation" para mudar o formato de documento final. Gostaria de usar a do beamer: --- title: "Título" author: "David Feitosa" output: # pdf_document: beamer_presentation: toc: true header-includes: - \usepackage[brazil]{babel} colortheme: "dolphin" --- # R Markdown 1 - A - B - C # R Markdown 2 - A - B - C # R Markdown 3 - A - B - C # R Markdown 4 - A - B - C # R Markdown 5 - A - B - C # R Markdown 6 - A - B - C Meu ambiente: R version 3.2.1 (2015-06-18) -- "World-Famous Astronaut" Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) RStudio Version 0.99.442 knitr 1.10.5 pdfTeX, Version 3.14159265-2.6-1.40.15 (MiKTeX 2.9 64-bit) pandoc 1.14.0.1 Compiled with texmath 0.8.2, highlighting-kate 0.6. Atenciosamente, David Feitosa (\_(\ (=°;°) (("")("")

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Pacote que trabalhe a distribuição gama com parâmetro location
by Victor Eduardo 04 Jul '15

04 Jul '15

Pessoal, vocês indicam algum pacote que trabalhe com a distribuição gama que tenha o parâmetro location? Atenciosamente, Victor Eduardo

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Identificação de pontos críticos associados a uma legenda em ggplot
by Iábita Fabiana 04 Jul '15

04 Jul '15

Boa Tarde! Estou fazendo alguns gráficos utilizando o ggplot e gostaria de identificar alguns pontos no gráfico, bem como adicionar uma legenda desses pontos, alguém poderia me ajudar sobre como poderia associar os pontos a uma legenda? E se há uma maneira de chamar esses pontos no gráfico de um modo mais prático? Lines <- " x y 0 34 1 40 2 58 3 78 4 108 5 126 6 130 7 147 8 157 9 162 10 168 11 175 12 165 13 188 14 232 15 250 16 278 17 284 18 280 19 310 20 312 21 320 22 352 23 380 24 386 25 426 26 422 27 440 28 455 29 468 30 480 31 486 32 485 33 490 34 492 35 500 36 490 37 505 38 504 39 505 40 500 41 503 42 492 43 486 44 490 45 496 46 500 47 507 48 500 49 492 " " dados <- read.table(textConnection(Lines), header=TRUE); closeAllConnections() dados require(ggplot) qplot(x,y,data=dados)+ geom_smooth( method = "nls", formula='y~b1/(1+exp(-b2-b3*x))' , data=dados,correlation=corAR1(form=~x), start=c(b1=514,b2=-3,b3=0.1716),se = FALSE, linetype = 1.5,lwd=1)+ annotate("point", x = 13, y = 220, shape=8, size=6,label ="some text") + annotate("text", x = 14, y = 210, shape=15, size=4,label = "P4") Obrigada. *Iábita * Doutoranda em Estatística e Experimentação agronômica na ESALQ/USP Mestre em Estatística e Experimentação Agropecuária na UFLA Licenciada em Matemática - UFPI

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Re: [R-br] Função LOGIT
by Ricardo Gallo 04 Jul '15

04 Jul '15

Walmes, Então não sei se estou fazendo besteira, mas pelo Stata nos fornece modelos usando a função de máxima verossimilhança. Não entendo muito desta análise, vou usa-la para análise de sobrevivência e como o trabalho todo fiz o uso do R gostaria de fazer estas análises por ele também. Tem alguma sugestão? Posso usar o exemplo passado mesmo? Obrigado. Em 04/07/2015 11:07, Walmes Zeviani <walmeszeviani(a)gmail.com> escreveu: Ricardo, 1) seu exemplo não é reproduzível. 2) seu objetivo não foi claro. Você gostaria de fazer a estimação de um modelo glm binomial com função de ligação logit por máxima verossimilhança? À disposição. Walmes. _______________________________________________ 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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Ajuste de regressão linear
by Andre Oliveira 02 Jul '15

02 Jul '15

Bom dia,este é um CMR hipotético. dados <- expand.grid(A=factor(paste("A", 1:3, sep="")),B=factor(paste("B", 1:4, sep="")), rep=1:4)dados$y <- rgamma(n=48,shape=2, scale = 2) summary(lm(y~rep, data = subset(dados,B=="B1")))plot(y ~resp) summary(lm(y~rep, data = subset(dados,B=="B2")))plot(y ~resp) summary(lm(y~rep, data = subset(dados,B=="B3")))plot(y ~resp) summary(lm(y~rep, data = subset(dados,B=="B4"))) Como posso automatizar estas regressões com um for? Alguma sugestão? Sem plot já está ótimo! Obrigado André Oliveira Souza

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Gráfico de calor para uma matriz bidimensional
by Michelle Bau Graczyk 01 Jul '15

01 Jul '15

Boa noite, Eu preciso fazer um gráfico de calor de matrizes bidimensionais de correlacão entre volumes de 30 empresas. Eu tentei usar o heatmap.2 mas ele reorganiza as linhas e eu gostaria que ela ficasse na ordem que já estava. Vocês teria algum modelo no qual eu possa me espelhar ou alguma dica? Muuito obrigada, Michelle

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Agregando ou reshape de dados?
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 30 Jun '15

30 Jun '15

Amigos de R, Há algumas horas estou empacado e ja tentei diversas coisas aqui, como o reshape e aggregate e não consigo. Bom a intensão é transformar os dados de tal forma que duas variáveis repetitivas sejam transformadas, de tal forma que as categorias dessas variáveis passem a ser as novas colunas e o seu conteúdo passe a ser True ou False para cada identificador, mais ou menos assim; Reparem que a linha 2 e 6 possuem o mesmo identificador Original: Unique_Identifier AdmissionReasonName_sec 1 {6841FBAD-EB26-4EB3-AD8C-3AE00E23A563} Trauma não-cirurgico 2 {D4BE0DF7-A143-4EE5-9B9F-659F198A817C} Neurológico 3 {A6240B7F-3571-473E-AEFF-944372B312A4} Infecção/Sepse 4 {946C597C-A79C-47A0-B0A6-16BEB9817571} Cardiovascular 5 {023FF83F-A65C-49FE-8E0C-D26D8BD82B40} Cardiovascular 6 {D4BE0DF7-A143-4EE5-9B9F-659F198A817C} Cardiovascular Formato desejado: Reparem que aqui o ID duplicado foi removido mas aparecem True nas variaveis Cardiovascular e Neurologico Unique_Identifier Trauma não-cirurgico Neurologico Infecção/Sepse Cardiovascular 1 {6841FBAD-EB26-4EB3-AD8C-3AE00E23A563} True False False False 2 {D4BE0DF7-A143-4EE5-9B9F-659F198A817C} False True False True 3 {A6240B7F-3571-473E-AEFF-944372B312A4} False False True False 4 {946C597C-A79C-47A0-B0A6-16BEB9817571} False False False True 5 {023FF83F-A65C-49FE-8E0C-D26D8BD82B40} False False False True Para montar o banco original s <- data.frame(Unique_Identifier=c("{6841FBAD-EB26-4EB3-AD8C-3AE00E23A563}","{D4BE0DF7-A143-4EE5-9B9F-659F198A817C}","{A6240B7F-3571-473E-AEFF-944372B312A4}","{946C597C-A79C-47A0-B0A6-16BEB9817571}","{023FF83F-A65C-49FE-8E0C-D26D8BD82B40}","{D4BE0DF7-A143-4EE5-9B9F-659F198A817C}"), AdmissionReasonName_sec=c("Trauma não-cirurgico","Neurológico","Infecção/Sepse","Cardiovascular","Cardiovascular","Cardiovascular")) s Abraço, Pedro Brasil

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Re: [R-br] Método de Jacobi
by Tiago Souza Marçal 29 Jun '15

29 Jun '15

Da uma olhada neste site e verifique se os códigos te atendem. http://morotalab.org/Mrode2005/mme/mme.html#section0002 Att. Tiago. Wecsley Prates <woprates(a)gmail.com> escreveu: Olá a todos... Gostaria de saber se alguém tem o algoritmo do Método de Jacobi em linguagem do r para encontrar solução de equações lineares. Encontrei uma programação, mas está dando erro. Essa programação me fornece um erro do tipo Erro em a[i, j] <- a[i, j] - m * a[k, j] : substituto tem comprimento zero. Como resolvo??? Agradeço a atenção a = matriz dos coeficientes b <- vetor das constantes x <- chute inicial do vetor das variáveis for (k in 1:length(x)-1){ for (i in k+1:length(x)){ m <- a[i,k]/a[k,k] a[i,k] <- 0 for(j in k+1:length(x)){ a[i,j] <- a[i,j]-m*a[k,j] b[i] <- b[i]-m*b[k] } } } x[length(x)] <- b[length(x)]/a[length(x),length(x)] for (k in length(x)-1:1){ s <- 0 for (j in k+1:length(x)){ s <- s+a[k,j]*x[j] } x[k] <- (b[k]-s)/a[k,k] } -- * Wecsley O. Prates* *Doutorando em Estatística - Universidade Federal de Minas Gerais* _______________________________________________ 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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Método de Jacobi
by Wecsley Prates 28 Jun '15

28 Jun '15

Olá a todos... Gostaria de saber se alguém tem o algoritmo do Método de Jacobi em linguagem do r para encontrar solução de equações lineares. Encontrei uma programação, mas está dando erro. Essa programação me fornece um erro do tipo Erro em a[i, j] <- a[i, j] - m * a[k, j] : substituto tem comprimento zero. Como resolvo??? Agradeço a atenção a = matriz dos coeficientes b <- vetor das constantes x <- chute inicial do vetor das variáveis for (k in 1:length(x)-1){ for (i in k+1:length(x)){ m <- a[i,k]/a[k,k] a[i,k] <- 0 for(j in k+1:length(x)){ a[i,j] <- a[i,j]-m*a[k,j] b[i] <- b[i]-m*b[k] } } } x[length(x)] <- b[length(x)]/a[length(x),length(x)] for (k in length(x)-1:1){ s <- 0 for (j in k+1:length(x)){ s <- s+a[k,j]*x[j] } x[k] <- (b[k]-s)/a[k,k] } -- * Wecsley O. Prates* *Doutorando em Estatística - Universidade Federal de Minas Gerais*

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Sistema é computacionalmente singular - Matriz/Mahalanobis
by Andre Oliveira 26 Jun '15

26 Jun '15

Prezados boa noite,estou com problemas em uma matriz inversa! Alguma sugestão? Precisava muito desta matriz D2! require(biotools)setwd("/home/andre")dados <- read.csv("Multivariada.txt", sep="")Cov=cov(dados)D2=D2.dist(dados, Cov) # Não hpa inversa!Error in solve.default(cov, (x[i, ] - x[j, ])) : sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número = 1.53112e-19 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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Dúvida glm (family)
by Karen Castillioni 25 Jun '15

25 Jun '15

Pessoal, estou tentando analisar dados de cobertura vegetal (5%, 10%, 15%, 20%..até 100%) e dados de biomassa (em gramas por m2) usando glm, pois nenhum dos dados apresenta distribuição normal, nem mesmo com transformação. Porém, estou em dúvida sobre qual família usar para cada variável. Alguém pode ajudar? Agradeço a ajuda.

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Ciclos Codependentes
by Rafael Costa 25 Jun '15

25 Jun '15

Prezados colegas, Gostaria de saber se alguém dispõe dos códigos para rodar o teste de ciclos codependentes apresentado no artigo de 1997 dos autores Farshid Vahid e Robert F. Engle intitulado "Codependent cycles". Desde já, agradeço a todos! -- *Rafael Carneiro da CostaDoutorando em EconomiaCentro de Pós-Graduação em Economia - CAENUniversidade Federal do Ceará - UFC*

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Mahalanobis para o dendograma!
by Andre Oliveira 24 Jun '15

24 Jun '15

Pessoal como fazer para construir um dendrograma com a matriz de distancia de Mahalanobis? Já que Mahalanobis não esta na função dist! Já dei uma pesquisada na lista mesmo e no google, mas não consegui! x <- matrix(rnorm(100*3), ncol = 3)D2 <- mahalanobis(x, colMeans(x), cov(x))hc <- hclust(D2,method="ward.D") # erro in if (is.na(n) || n > 65536L) stop("size cannot be NA nor exceed 65536") : valor ausente onde TRUE/FALSE necessário 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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Fatorial 2^4 com ponto central
by ana paula coelho madeira 24 Jun '15

24 Jun '15

Prezados colegas, boa tarde. Tenho um planejamento fatorial 2^4 com um ponto central ( 4 repetições), totalizando 20 experimentos. Alguém tem sugestão de como fazer a análise no R (obs: consegui fazer no Statistica, mas queria apresentar no R)? Desde já agradeço Att., Ana Paula

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Quantificar itens
by jose gomes de souza filho Gomes 23 Jun '15

23 Jun '15

Seja o banco de dados: http://www.datafilehost.com/d/5a8cd3a4# Ao usar a função *table*( ) para quantificar os itens, tive a seguinte situação: - Não diferenciou o item 2.1 do 2.10, ou seja, eram iguais. Como que faço para solucionar? Att Gomes

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Re: [R-br] Histograma em escala logarítmica
by Romero Luiz M. Sales Filho 23 Jun '15

23 Jun '15

Caros amigos, Desculpem a demora em responder, estive com sérios problemas na net aqui de casa. Agradeço muito pelas valiosas dicas... Estarei agora testando todas elas e espero que consiga representar esses dados da melhor forma possível.. Mas realmente como foi dito nos comentários, é praticamente impossível conseguir um gráfico "bonito" com tão poucos dados, e principalemente quando esses dados apresenta alguns valores extremos... Muito obrigado! Abraços, Romero. -- *Profº Romero Luiz Mendonça Sales Filho* *Estatístico / Mestre em Engª de ProduçãoUFRPE - UAGCel.: (81) 9667-4477* *romero.sfilho(a)gmail.com* <romero.sfilho(a)gmail.com> *romero_sfilho(a)yahoo.com.br* <romero_sfilho(a)yahoo.com.br>

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Ler arquivo .SHP
by Andre Oliveira 21 Jun '15

21 Jun '15

Boa tarde, baixei o arquivo .zip e extraí, mas não consigo ler o mesmo. Sempre li arquivos assim .... require(rgdal) mt=readOGR("51MUE250GC_SIR.shp",layer="51MUE250GC_SIR",encoding = "latin1") Mas, hoje baixei o arquivos e veio assim com estes formatos ... dir() [1] "1200401.DBF" "1200401.PRJ" "1200401.SHP" "1200401.SHX" require(rgdal) > fauna=readOGR("1200401.SHP",layer="1200401.SHX") Error in ogrInfo(dsn = dsn, layer = layer, encoding = encoding, use_iconv = use_iconv, : Cannot open layer O que eu poderia fazer no código de leitura para resolver?obrigado

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Teste de Kruskal Wallis
by ana paula coelho madeira 19 Jun '15

19 Jun '15

Prezados, bom dia. Preciso fazer uma comparação entre4 tratamentos via teste de Kruskal Wallis. Utilizei o comando: kruskal.test(Resposta~trat, dados) Kruskal-Wallis rank sum test data: Resposta by trat Kruskal-Wallis chi-squared = 14.602, df = 3, p-value = 0.00219 indicando haver diferenças significativas. Como fazer comparações múltiplas entre os grupos? Desde já agradeço. Att., Ana Paula

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Salvar gráficos via Rscript no Terminal
by Wagner Wolff 19 Jun '15

19 Jun '15

Olá pessoal estou com um problema, quero salvar uma figura .png via comando no Terminal por meio do comando Rscript, mas estou obtendo o seguinte erro: Error in plot.new() : could not open file '/opt/lampp/htdocs/Rphp/temp.png' Calls: hist -> hist.default -> plot -> plot.histogram -> plot.new Sendo assim alguém poderia me ajudar a contornar este erro? Segue a rotina (my_rscript.R): *args <- commandArgs(TRUE) N <- as.double(args[1])x <- rnorm(N,0,1)png(filename="/opt/lampp/htdocs/Rphp/temp.png", width=500, height=500)hist(x, col="lightblue")dev.off()* e o Comando no Terminal: *Rscript my_rscript.R 100*

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Instalação rgdal
by Andre Oliveira 18 Jun '15

18 Jun '15

Prezados como posso resolver esta questão na instalação do rgdal? É sobre o : proj_api.h que não sei o que é ... install.packages("rgdal")Installing package into ‘/home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.2’(as ‘lib’ is unspecified)tentando a URL 'http://cran.rstudio.com/src/contrib/rgdal_0.9-3.tar.gz'Content type 'application/x-gzip' length 1627915 bytes (1.6 MB)==================================================downloaded 1.6 MB * installing *source* package ‘rgdal’ ...** package ‘rgdal’ successfully unpacked and MD5 sums checkedconfigure: CC: gcc -std=gnu99configure: CXX: g++configure: rgdal: 0.9-2checking for /usr/bin/svnversion... noconfigure: svn revision: 530checking for gdal-config... /usr/bin/gdal-configchecking gdal-config usability... yesconfigure: GDAL: 1.10.1checking GDAL version >= 1.6.3... yeschecking GDAL version < 2... yeschecking for gcc... gcc -std=gnu99checking whether the C compiler works... yeschecking for C compiler default output file name... a.outchecking for suffix of executables... checking whether we are cross compiling... nochecking for suffix of object files... ochecking whether we are using the GNU C compiler... yeschecking whether gcc -std=gnu99 accepts -g... yeschecking for gcc -std=gnu99 option to accept ISO C89... none neededchecking how to run the C preprocessor... gcc -std=gnu99 -Echecking for grep that handles long lines and -e... /bin/grepchecking for egrep... /bin/grep -Echecking for ANSI C header files... yeschecking for sys/types.h... yeschecking for sys/stat.h... yeschecking for stdlib.h... yeschecking for string.h... yeschecking for memory.h... yeschecking for strings.h... yeschecking for inttypes.h... yeschecking for stdint.h... yeschecking for unistd.h... yeschecking gdal.h usability... yeschecking gdal.h presence... yeschecking for gdal.h... yeschecking gdal: linking with --libs only... yeschecking GDAL: /usr/share/gdal/1.10/pcs.csv readable... yeschecking proj_api.h usability... nochecking proj_api.h presence... nochecking for proj_api.h... noconfigure: error: proj_api.h not found in standard or gproj_api.hiven locations.ERROR: configuration failed for package ‘rgdal’* removing ‘/home/andre/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.2/rgdal’Warning in install.packages : installation of package ‘rgdal’ had non-zero exit status The downloaded source packages are in ‘/tmp/RtmpJn9iph/downloaded_packages’ 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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Colocar informações numa tabela.
by jose gomes de souza filho Gomes 15 Jun '15

15 Jun '15

Tenho seguinte banco: x<-"Autenticacao: fe4027b20831083d20963d065f0370f2 / 3409 [5.7] 1A CAMARA CIVEL DADOS ESTATISTICOS NO PERIODO DE 1/1/2015 A 31/1/2015 DES. LUIZ EDUARDO DE SOUSA Distribuidos................................. Julgados..................................... 34 Conferidos................................... 2 Conclusos.................................... 29 Processos para revisao....................... Votos Proferidos............................. 41 Remanescentes................................ 159 DR. CARLOS ROBERTO FAVARO SUB. DO DES. LUIZ EDUARDO DE SOUSA Distribuidos................................. 147 Julgados..................................... 84 Conferidos................................... Conclusos.................................... 79 Processos para revisao....................... Votos Proferidos............................. 150 Remanescentes................................ 195 DR. DELINTRO BELO DE ALMEIDA FILHO SUB. DO DES. LUIZ EDUARDO DE SOUSA Distribuidos................................. Julgados..................................... Conferidos................................... Conclusos.................................... Processos para revisao....................... Votos Proferidos............................. Remanescentes................................ 1 DES. MARIA DAS GRACAS CARNEIRO REQUI (COMO PRESIDENTE) Distribuidos................................. Julgados..................................... Despachados.................................. 23 Conferidos................................... Conclusos.................................... Processos para revisao....................... Votos Proferidos............................. Remanescentes................................" da <- readLines(textConnection(x)) Gostaria de obter a tabela: Nomes Distribuidos Julgados Conferidos Conclusos Processos para revisão Votos Proferidos Remanescentes *Despacho* DES. LUIZ EDUARDO DE SOUSA 0 34 2 29 0 41 159 0 DR. CARLOS ROBERTO FAVARO SUB. DO DES. LUIZ EDUARDO DE SOUSA 147 84 0 79 0 150 195 0 DR. DELINTRO BELO DE ALMEIDA FILHO SUB. DO DES. LUIZ EDUARDO DE SOUSA 0 0 0 0 0 1 0 DES. MARIA DAS GRACAS CARNEIRO REQUI (COMO PRESIDENTE) 0 0 0 0 0 0 0 23 Assim facilitará as análises estatísticas. Observa-se que a palavra "Despacho" só aparece para *DES. MARIA DAS GRACAS CARNEIRO REQUI (COMO PRESIDENTE).* Ficarei muito grato pela ajuda. Att, Gomes.

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Leitura de arquivos
by joão Rodrigo Castro 15 Jun '15

15 Jun '15

Pessoal, Tenho utilizado o read.table para ler arquivos e realizar tarefas simples. Contudo, agora necessito rodar 6 programas para 38 localidades distintas e tenho feito isso ponto a ponto, para cada um dos modelos... Já rodei os programas uma vez dessa maneira trabalhosa e agora pretendo automatizar o processo lendo todos os 38 arquivos de uma só vez e rodar cada um dos modelos para os 38 arquivos (um modelo por vez). Minha pergunta é: há alguma função para leitura de vários arquivos juntos ? Por favor, se não ficar claro posso tentar explicar melhor! abs -- João Rodrigo de Castro Programa de Pós-Graduação em Meteorologia Bolsista Laboratório de Agrometeorologia - Embrapa Clima Temperado Universidade Federal de Pelotas

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Comparacão com Nas
by Michelle Bau Graczyk 13 Jun '15

13 Jun '15

Boa tarde, estou com um problema ao tentar comparar celulas de uma matriz que contem NA. Bom, eu determinei um valor de corte, e eu quero que valores abaixo destes virem zero.O problema é que a coluna já possue NA, então quando eu tento comparar com o o valor de corte dá aquele erro Erro em if (file[j, 2] < volumeDeCorte) file[j, 2] <- 0 : valor ausente onde TRUE/FALSE necessário O programa e um pedaço do data frame vai abaixo. Alguem poderia me ajudar, por favor? Parece extenso mas é bem simples,só coloquei mais dados para que seja possivel visualizar o que eu quero. Muito obrigada! > file<-read.table("/Users/bau/Análise20%/AIG_matrizReorganizadaPorHorario.txt", header=TRUE) > volumeDeCorte=82400 > file[1:10,] data X09.31 X09.32 X09.33 X09.34 X09.35 X09.36 X09.37 X09.38 X09.39 X09.40 1 2004-07-01 3600 NA 3400 13300 5600 7200 9600 3300 7200 10500 2 2004-07-02 800 1400 500 900 5700 3400 2000 8300 800 2500 3 2004-07-06 NA 3100 6300 2000 10900 3000 6200 4800 3700 200 4 2004-07-07 2100 10100 4400 6300 8800 5100 21600 8500 3300 3900 5 2004-07-08 NA 2100 2100 8000 11200 4200 5600 4800 3800 4200 6 2004-07-09 3900 6300 9500 6700 3000 4900 4500 5000 3300 5000 7 2004-07-12 5000 5100 13700 9300 5500 3400 7900 19400 9300 9300 8 2004-07-13 76600 7500 6700 9600 8300 10200 7000 5200 11100 4600 9 2004-07-14 92200 1900 1800 23200 4500 12600 10400 35700 5800 26100 10 2004-07-15 500 800 1800 500 5700 1800 NA 1900 3900 3300 X09.41 X09.42 X09.43 X09.44 X09.45 X09.46 X09.47 X09.48 X09.49 X09.50 X09.51 1 4000 1500 3600 5700 11400 3100 3800 1400 4600 2500 5000 2 1500 100 1200 3900 3900 2700 6400 5600 4600 2300 1300 3 2800 26400 1400 2900 25100 2300 5200 9700 3200 5800 12700 4 2900 2900 3200 5400 7700 10300 4100 1800 2500 3100 2400 5 3200 3900 5100 3400 3900 5600 1500 14100 600 900 4500 6 3100 5400 4500 4100 2100 2600 6600 3900 5800 2700 5400 7 13900 7300 9100 7400 22400 8100 8300 8500 24900 7100 24500 8 28400 2100 6200 4700 8600 8600 10700 8700 14000 9900 9400 9 5500 22700 3000 19300 3800 15500 2800 20200 12000 12600 30700 10 1000 7600 2000 3600 500 4800 5700 1300 3400 700 3000 X09.52 X09.53 X09.54 X09.55 X09.56 X09.57 X09.58 X09.59 X10.00 X10.01 X10.02 1 500 5700 5500 1100 5500 4000 10300 13200 7400 900 NA 2 3900 5900 2500 800 300 2800 1100 4400 1200 400 1300 3 20200 5400 1800 2900 2600 6200 900 1100 4600 6800 1300 4 1600 7900 1900 6400 5500 7600 2200 2700 3400 4100 2400 5 3400 2300 2400 1400 1600 200 13100 10500 2900 2700 3300 6 11900 6100 7100 1500 6200 1700 7100 3500 2700 4000 5200 7 6400 11200 16000 3600 4500 4700 4900 31200 4200 2300 3900 8 26400 11100 15600 19500 15500 8500 7300 10000 8400 11400 10800 9 8000 3800 6000 1500 5500 15700 30600 3500 3400 18500 2800 10 3700 2500 5600 7500 2000 2600 1300 6100 1700 7800 200 X10.03 X10.04 X10.05 X10.06 X10.07 X10.08 X10.09 X10.10 X10.11 X10.12 X10.13 1 4500 6800 5900 2400 1300 1800 300 1400 1700 2900 4600 2 3400 300 8200 8000 2200 900 1100 1400 10400 1300 5000 3 1300 1100 3100 4200 900 3300 2100 3500 6000 4100 7200 4 4800 5900 3800 5700 4300 1800 13300 1200 7300 11000 2200 5 6000 1100 5900 1200 12000 11600 6600 2000 1800 3500 2500 6 11900 8800 3500 5000 8400 3500 6800 3600 3500 2600 4400 7 4000 9400 10100 24100 4900 3700 8300 2700 2900 16700 5000 8 2100 29600 2100 3700 12700 7100 2300 2500 13100 1100 9700 9 8600 4500 5900 7300 1200 900 23600 3500 5500 3400 30200 10 7200 7600 5800 4700 18500 2400 32800 4900 9600 5800 6800 X10.14 X10.15 X10.16 X10.17 X10.18 X10.19 X10.20 X10.21 X10.22 X10.23 X10.24 1 19700 5500 5000 5400 1100 5800 100 1000 3000 1600 2800 2 4200 5400 5700 3400 100 2600 5300 3900 3400 500 3300 3 7900 11200 3700 2800 900 2200 4200 11000 10400 4200 3700 4 6400 6500 5700 16700 500 10800 8300 9200 3600 16000 600 5 2800 2800 800 3600 4000 3000 7100 3100 4300 3300 6900 6 6000 7900 2000 1700 5500 5000 2000 2100 5700 1100 4900 7 4400 9100 6500 6000 10900 10300 10100 11700 7100 2200 4600 8 6100 3100 22800 3900 4900 5500 8800 8500 16700 54800 11100 9 7300 1100 2700 4700 2000 6200 8300 1700 5800 21200 12200 10 3000 5700 1400 15500 7400 3200 8200 5900 9600 7500 4700 X10.25 X10.26 X10.27 X10.28 X10.29 X10.30 X10.31 X10.32 X10.33 X10.34 X10.35 1 1000 1200 13000 8800 2500 500 600 1100 1100 1100 20000 2 2100 2800 2200 3000 1900 16400 5500 4000 500 1700 2300 3 6300 10800 9300 700 1500 4700 4700 4500 7800 1400 1700 4 700 2000 8100 4700 1500 6500 1500 13300 600 5500 2100 5 5200 500 4300 1600 7100 10900 8800 10100 4200 1900 1700 6 4200 8600 1700 2800 6300 3400 700 2000 1100 2800 2900 7 7700 5300 2100 11200 7000 2400 5700 19900 5300 3300 3700 8 1000 7700 4500 16200 4400 10300 4300 3500 16800 700 1100 9 4100 12800 10400 3700 5300 5000 1000 7600 1400 14400 1600 10 2700 4300 4200 23300 6800 4400 5900 4200 9700 5600 6100 X10.36 X10.37 X10.38 X10.39 X10.40 X10.41 X10.42 X10.43 X10.44 X10.45 X10.46 1 1700 3400 400 5500 5100 200 3100 100 4100 2100 800 2 2500 2100 3000 4200 2200 1300 6800 6600 11200 7200 8200 3 10000 4400 8200 3000 4000 6400 600 4700 4800 1000 9300 4 11400 7000 800 800 2500 4800 4900 5500 4300 3400 5200 5 3300 5100 7200 900 4800 3200 3300 8300 9000 400 4600 6 1800 4200 2400 5200 400 4700 4800 4300 3100 5600 22300 7 20600 2500 3400 1800 21300 7000 12000 3000 4800 1900 3200 8 2800 15200 300 5800 7300 2200 8200 4100 3300 10200 14200 9 14400 7900 7300 3700 2600 1100 9000 2000 2100 4400 6000 10 14300 12600 8500 8300 3900 4300 6200 8600 9400 8800 6300 X10.47 X10.48 X10.49 X10.50 X10.51 X10.52 X10.53 X10.54 X10.55 X10.56 X10.57 1 NA 5500 4300 600 2600 4300 2200 10900 6100 12100 14900 2 7300 1500 1800 2300 12200 2800 8700 4000 6300 23400 2700 3 2600 300 4700 2600 7300 1000 3900 5700 5700 800 1800 4 2100 12700 1300 4300 7500 2700 NA 3500 14000 5900 3900 5 10000 5400 2500 1700 8700 4100 2100 2200 2400 4500 2000 6 3200 20700 3900 5900 11800 800 7200 3300 4500 7600 800 7 1000 4900 2800 4400 6500 7100 8900 2600 2400 6200 600 8 10200 3800 22000 6600 7000 4700 4400 7400 2700 3700 2600 9 10700 20000 11600 6700 3400 4900 8900 16500 1700 3200 1900 10 1700 6200 300 1800 11000 3200 4800 2300 5900 8100 9400 X10.58 X10.59 X11.00 X11.01 X11.02 X11.03 X11.04 X11.05 X11.06 X11.07 X11.08 1 7900 3700 3700 18500 23800 4300 6900 11600 11000 16200 10300 2 8500 2900 4300 2200 600 4900 1800 5000 4300 4100 10300 3 1300 8800 2400 5700 1800 1200 3300 11500 6200 6300 5800 4 5900 4300 10700 10300 6400 4600 3400 5900 5000 5500 10000 5 4400 4000 6100 5800 4500 22300 1400 10100 5200 14500 4100 6 4800 2500 7200 4100 1700 2000 11400 5800 8500 1100 2800 7 2300 1200 2700 2300 17100 4200 2400 1100 26400 6200 4400 8 1100 6700 15100 1200 2100 1500 200 2200 2900 2700 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2800 13100 28600 16300 2 6600 600 5100 9800 6800 3600 600 2300 4000 7800 1800 3 2800 3200 4200 2800 5400 13400 5400 19100 2700 8800 2200 4 3700 13100 4300 9400 15600 3600 13000 13900 6100 5500 12600 5 11900 4900 5900 8900 8300 7400 4900 14100 9800 7000 7400 6 2000 3700 800 3100 12900 16000 15000 5100 13500 1700 8800 7 2700 7900 1400 1500 1900 5600 5800 6500 15200 10500 3100 8 9700 3700 4100 2200 4300 1100 5100 NA 3700 3300 2600 9 5300 5600 13000 2900 4300 4300 3500 9800 4400 6400 5900 10 4500 5100 15700 20600 1600 700 700 NA 21600 2200 70600 X15.11 X15.12 X15.13 X15.14 X15.15 X15.16 X15.17 X15.18 X15.19 X15.20 X15.21 1 20700 8600 5700 15500 5000 14300 6700 23500 8100 9000 10100 2 4200 5400 3100 1700 2500 6100 2100 8600 1200 2300 4100 3 14000 1700 800 3600 2800 4600 6500 3300 2900 7400 5900 4 11200 10500 13200 8800 14400 3000 7600 27400 5500 22200 10000 5 7500 3200 8100 6100 5500 3200 2000 2500 19700 12600 24800 6 19400 3800 14900 10700 8100 8100 6200 2900 22600 10800 21200 7 6900 6100 9000 6000 5600 10600 3500 4100 3300 3000 7900 8 7600 4400 5300 8800 8500 7100 2400 1900 3200 2800 6700 9 17600 14100 3200 13200 12000 6200 5000 8600 10300 5700 12900 10 5400 6100 20700 6200 2400 8800 900 3200 16500 9800 7100 X15.22 X15.23 X15.24 X15.25 X15.26 X15.27 X15.28 X15.29 X15.30 X15.31 X15.32 1 12500 11300 8700 7200 11900 12300 9900 2600 9100 13800 14800 2 8400 2700 5100 4600 1300 6800 3600 8500 4700 5200 9500 3 4200 8200 6700 2100 12000 2400 5400 1900 5800 4900 16200 4 11600 15100 16100 9000 21700 14800 8400 17000 15300 11900 5600 5 6100 6700 12500 4800 6700 5100 6600 7500 3300 1900 9600 6 6400 2000 8300 3100 2100 2300 10300 9500 14900 5200 8300 7 1900 3300 2000 1800 42400 16800 3900 7500 4100 4400 7500 8 600 3700 3600 4300 10200 5300 8900 6700 7500 8000 10300 9 8300 18500 11600 8000 19700 5700 8600 4600 32000 11900 12300 10 11400 3200 12900 8200 15800 12200 6700 6100 10800 11200 3800 X15.33 X15.34 X15.35 X15.36 X15.37 X15.38 X15.39 X15.40 X15.41 X15.42 X15.43 1 9600 23700 5600 15500 13500 5800 12000 6000 30500 15600 10000 2 20300 25000 18400 7800 9200 3000 3100 5300 17400 5600 4300 3 9600 1300 7700 22900 7300 5300 3900 12700 14900 7500 4400 4 7900 12300 11000 4500 4000 21600 16900 7000 18000 23100 5400 5 7900 7200 10000 5100 13600 38100 10000 10000 13900 5200 9700 6 18900 2900 9200 8900 14300 6700 19000 12900 6400 9400 16100 7 10700 6900 8200 15000 8500 7700 5000 6900 18300 13700 11500 8 5500 7800 6400 6800 4900 2000 7000 8400 10400 9400 11400 9 21600 11200 5900 13000 4500 4900 3100 9000 13500 13700 16100 10 3400 18100 8400 3900 5700 3500 12100 4800 10600 11200 6800 X15.44 X15.45 X15.46 X15.47 X15.48 X15.49 X15.50 X15.51 X15.52 X15.53 X15.54 1 6800 14900 30000 14000 13600 10300 7100 12900 13200 21900 31100 2 4100 11800 9500 5000 2900 5800 16400 NA NA 500 20100 3 7600 13000 14700 33000 6500 7700 6100 15700 7800 15200 17300 4 35300 11800 38600 28900 7100 23400 12100 11700 12800 17400 23800 5 6000 9500 11600 23300 7600 16500 8100 11300 17900 14000 20800 6 12800 20300 36100 43700 17600 58800 13600 5600 3600 29200 12900 7 21400 8100 13400 4700 7300 18700 16000 25700 19500 15700 17200 8 5600 1600 6700 8400 7200 4000 20000 9000 9500 7400 9000 9 10200 17100 6400 4900 12300 11900 5100 5000 4700 19500 6200 10 3200 1800 13200 3500 12600 8900 23100 6200 3500 15600 8400 X15.55 X15.56 X15.57 X15.58 X15.59 X16.00 X16.01 X16.02 X16.03 X16.04 X16.05 1 24800 23800 17400 25300 28900 26500 300 166600 NA NA NA 2 31500 7800 13600 10400 18700 37800 700 185400 NA NA NA 3 4800 13400 12000 9000 9900 16100 NA 119300 NA NA NA 4 19000 15900 15900 20500 12300 14200 NA 134100 NA NA NA 5 20600 18000 31100 17400 27300 55600 100 79300 NA NA NA 6 26800 12600 13300 9600 7400 12200 29500 49500 NA NA NA 7 15400 5300 10400 11300 6800 16400 200 82700 NA NA NA 8 11000 24000 8200 14700 20900 14100 32100 NA NA NA NA 9 8400 12000 5800 3300 15800 21600 NA 10500 118400 NA NA 10 13200 14400 11000 11700 9800 11800 6000 63700 NA NA NA > > > for(j in 2:length(file)){ + if(file[j,2]<volumeDeCorte) file[j,2]<-0 + + } Erro em if (file[j, 2] < volumeDeCorte) file[j, 2] <- 0 : valor ausente onde TRUE/FALSE necessário

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Re: [R-br] Histograma em escala logarítmica
by Romero Luiz M. Sales Filho 13 Jun '15

13 Jun '15

Olá pessoal, muito obrigado pela ajuda, entretanto ainda não consegui desenvolver esse histograma com as dicas que aparecem no link... Tentei de tudo e não deu certo, não sei o que pode está acontecendo... Os dados que eu preciso fazer o histograma são os seguintes: mydata<-c(1017285.7 ,2989151.8 ,4059346.0 ,4256299.0 ,8376572.0 ,9560400.0 ,13007977.0 ,25303118.0 ,33621704.0 ,55951560.0 ,101155984.0 ,144322192.0 ,376711232.0 ,731957760.0 ,9444513800.0 ,9912163300.0 ,9918688300.0 ,9921105900.0 ) Se alguém puder me ajudar na construção, ou entendimento do link que dá as dicas já me ajudará bastante (como eu disse testei tudo que tem lá, mas nada deu certo para esses dados)... Preciso fazer isso o mais rápido possível, então toda ajuda é válida!! :) Grande abraço, Romero. -- *Profº Romero Luiz Mendonça Sales Filho* *Estatístico / Mestre em Engª de ProduçãoUFRPE - UAGCel.: (81) 9667-4477* *romero.sfilho(a)gmail.com* <romero.sfilho(a)gmail.com> *romero_sfilho(a)yahoo.com.br* <romero_sfilho(a)yahoo.com.br>

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Interface R
by Alexandre Coelho 12 Jun '15

12 Jun '15

Bom dia prezados, 1) Vocês utilizam alguma interface para o R? Qual a melhor na opinião de vocês? 2) Quando vocês vão atualizar o R, deve-se desinstalar a versão anterior? Nesse caso, qual o procedimento para salvar os pacotes já instalados? Alexandre.

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Re: [R-br] Histograma em escala logarítmica
by Robert Iquiapaza 12 Jun '15

12 Jun '15

Mais ou menos isso hs=hist(log(mydata, base = 10),plot=FALSE) str(hs) plot(hs,xaxt="n",xlab="X/10^7") axis(1,hs$mids,round((10^(hs$mids))/1e7,1),las=2,cex.axis=.8) Att Em 12 de junho de 2015 16:27, Leonardo Ferreira Fontenelle < leonardof(a)leonardof.med.br> escreveu: > Romero, desculpe-me a preguiça, mas vou fornecer uma solução para apenas > 80% do seu problema: > > hist(log(mydata, base = 10)) > > Se você quiser os valores reais no eixo x, em vez dos seus logaritmos, vai > precisar correr atrás dos outros 20%. Eles consistem em armazenar o > resultado de hist em vez de plotar o gráfico, e gerar um gráfico suprimindo > os rótulos do eixo x, e trocando por 6:10 por 10 ^ 6:10. > > Alternativamente, você pode usar o ggplot2, como indicado em uma das > respostas do StackOverflow sugeridas por um e-mail anterior. > > Espero ter ajudado! > > Leonardo Ferreira Fontenelle <http://lattes.cnpq.br/9234772336296638> > > > Em Sex 12 jun. 2015, às 12:32, Romero Luiz M. Sales Filho escreveu: > > Olá pessoal, muito obrigado pela ajuda, entretanto ainda não consegui > desenvolver esse histograma com as dicas que aparecem no link... Tentei de > tudo e não deu certo, não sei o que pode está acontecendo... > > Os dados que eu preciso fazer o histograma são os seguintes: > > mydata<-c(1017285.7 ,2989151.8 ,4059346.0 ,4256299.0 ,8376572.0 ,9560400.0 > ,13007977.0 ,25303118.0 ,33621704.0 ,55951560.0 ,101155984.0 ,144322192.0 > ,376711232.0 ,731957760.0 ,9444513800.0 ,9912163300.0 ,9918688300.0 > ,9921105900.0 ) > > > Se alguém puder me ajudar na construção, ou entendimento do link que dá as > dicas já me ajudará bastante (como eu disse testei tudo que tem lá, mas > nada deu certo para esses dados)... Preciso fazer isso o mais rápido > possível, então toda ajuda é válida!! :) > > Grande abraço, > > Romero. > > -- > *Profº Romero Luiz Mendonça Sales Filho* > *Estatístico / Mestre em Engª de Produção* > *UFRPE - UAG* > *Cel.: (81) 9667-4477 <%2881%29%209667-4477>* > *romero.sfilho(a)gmail.com* <romero.sfilho(a)gmail.com> > *romero_sfilho(a)yahoo.com.br* <romero_sfilho(a)yahoo.com.br> > *_______________________________________________* > 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. >

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Histograma em escala logarítmica
by Romero Luiz M. Sales Filho 12 Jun '15

12 Jun '15

Pessoal, estou com um conjunto de dados que tem comportamento assintótico de lei de potência, e gostaria de fazer um histograma para representar esses dados mas com a função hist() a visualização fica bem precária... A solução para mim seria fazer esse histograma considerando uma escala logarítimica para o eixo x, como no seguintes exemplo: http://www.wolfram.com/mathematica/new-in-8/statistical-visualization/HTMLI… Tem como fazer algo parecido usando o R?? Obrigado! -- *Profº Romero Luiz Mendonça Sales Filho* *Estatístico / Mestre em Engª de ProduçãoUFRPE - UAGCel.: (81) 9667-4477* *romero.sfilho(a)gmail.com* <romero.sfilho(a)gmail.com> *romero_sfilho(a)yahoo.com.br* <romero_sfilho(a)yahoo.com.br>

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Erro ao instalar o pacote devtools
by Alexandre Coelho 11 Jun '15

11 Jun '15

Prezados boa tarde, estou encontrando dificuldade em utilizar o pacote devtools que é requerido pelo pacote do Rstudio rpivotTable Error in inDL(x, as.logical(local), as.logical(now), ...) : unable to load shared object 'C:/Documents and Settings/Alexandre/Meus documentos/R/win-library/3.2/git2r/libs/i386/git2r.dll': LoadLibrary failure: Não foi possível encontrar o procedimento especificado. Error: package or namespace load failed for ‘devtools’ Alguém tem ideia do que pode estar acontecendo? Alexandre.

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Re: [R-br] RES: Regressão espacial com variavel transformada log normal
by sznelwar 11 Jun '15

11 Jun '15

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Re: [R-br] RES: Regressão espacial com variavel transformada log normal
by sznelwar 11 Jun '15

11 Jun '15

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Regressão espacial com variavel transformada log normal
by Samuel luna de almeida 11 Jun '15

11 Jun '15

Bom dia pessoal, Trabalhando com uma variável de taxas que que apresenta muitos valores baixos, fui aconselhado a transforma-la com aplicação de log normal antes de buscar correlações... A variável foi transformada e inserida no dataframe passando a apresentar comportamento normal, no entanto apresenta alguns valores "-inf" como pode ser visto no summary copiado abaixo: TX_J04_10 LOGNTX_J04 Min. : 0.0 Min. :-Inf 1st Qu.: 0.0 1st Qu.:-Inf Median : 138.4 Median : -4 Mean : 240.7 Mean :-Inf 3rd Qu.: 295.2 3rd Qu.: -4 Max. :9626.1 Max. : 0 Acredito que seja por isso que não estou conseguindo gerar lm para rodar regressão espacial, veja o erro que aparece: > baseGN04_lm <- lm(LOGNTX_J04 ~ DV_TOTAL + idhm_N_gri, data=baseG04) Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : NA/NaN/Inf in 'y' Será que é por isso mesmo, alguém poderia me indicar uma resolução?

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Erro ao gerar transactions para regras de associação
by Fernando Gama 11 Jun '15

11 Jun '15

Pessoal, bom dia, Como última alternativa gostaria de saber se alguém já passou por esse problema com a função as() que cria transações a partir de uma matriz de termos. o procedimento é simples: 1. você escreve um csv do resultado do TermDocumentMatrix() write.csv(tdm, "test.csv") 2. leitura do csv data<-read.csv("teste.csv") data<-as.matrix(data) data Um pedaço do meu data ficticio: aaaaaa bbb ccccc ddd ee ff gg hh ii jj l [1,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 [2,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 [3,] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 e por fim a função as() é aplicada para gerar as transactions: trans<-as(data, "transactions") Segue o erro: Error in as(data, "Transactions") : no method or default for coercing “matrix” to “Transactions” Alguém sabe o motivo deste erro? Apenas um detalhe: outrora já havia conseguido gerar as transactions com este mesmo código com sucesso. Fiz algumas pesquisas pra ver se encontrava algo, porém, sem sucesso. -- Att, Fernando Gama da Mata

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Pivot tables / Tabelas dinâmicas.
by Alexandre Coelho 10 Jun '15

10 Jun '15

Prezados, sou iniciante no R e gostaria dicas para a realização de tabelas dinâmicas utilizando o R. Tentei instalar alguns pacotes, porem sao para versoes anteriores do R. Algum de voces utiliza algo semelhante? Alexandre.

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I de Moran bivariado, onde encontrar?
by Daniel Marcelino 10 Jun '15

10 Jun '15

Caros, estou procurando uma função que me retorne a estatística de Moran-I bivariada. Alguém da lista que faça/estude análise espacial com R, sabe me indicar uma função? Grato, Daniel

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Problema com a função get
by Michelle Bau Graczyk 10 Jun '15

10 Jun '15

Boa tarde Estou tendo um problema com a funcão get. Quando eu faço: get(Symbols[2])[2,5]<-NA ele dá erro. Se eu faço b<-get(Symbols[2])[2,5] b<-Na o resultado é b =NA e (Symbol[2])[2,5] não muda para NA. Alguém saberia me dizer como posso resolver isto? Muuuito obrigada!

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Re: [R-br] Equação no scatter3d
by Robert Iquiapaza 08 Jun '15

08 Jun '15

Me parece que o rgl não permite avaliar o codigo gerado no expression, mas pode usar o texto simples text3d(x=.8, y=0.7, z=1.30, 'Y=7.5 + 1.59x1 + 8.68x2, R^2=0,9747' ,col="Blue") Att Em 8 de junho de 2015 11:09, Natalia Martins <nataliamartins.est(a)gmail.com> escreveu: > Prezados bom dia. > Estou tentando colocar um modelo de regressao juntamente com o R^2 em > um scatter3d, mas a equação sai como texto. > Usei dois comandos "mtext3d" e "text3d" , mas não consegui inserir o > modelo com nenhum. > Se alguem puder me ajudar, desde já meu obrigada! > > scatter3d(y ~ x1 + x2) > > mtext3d(expression(paste(hat(y),'=7.5 + > 1.59x[1] + 8.68x[2], ', R^2,'=0,9747')) > > text3d(expression(paste(hat(y),'=7.5 + > 1.59x[1] + 8.68x[2], ', R^2,'=0,9747') > > _______________________________________________ > 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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Calculo de autovetores e autovalores de uma matriz de correlação com NAs
by Michelle Bau Graczyk 08 Jun '15

08 Jun '15

Boa tarde, Eu preciso calcular os autovalores e autovetores de uma matriz de correlação que possui NAs. Eu já tentei inserir o na.rm=TRUE dentro da funcão eigen() mas não obtive sucesso. Alguem saberia me disser se tem algum modo ? Muito obrigada, Michelle

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Equação no scatter3d
by Natalia Martins 08 Jun '15

08 Jun '15

Prezados bom dia. Estou tentando colocar um modelo de regressao juntamente com o R^2 em um scatter3d, mas a equação sai como texto. Usei dois comandos "mtext3d" e "text3d" , mas não consegui inserir o modelo com nenhum. Se alguem puder me ajudar, desde já meu obrigada! scatter3d(y ~ x1 + x2) mtext3d(expression(paste(hat(y),'=7.5 + 1.59x[1] + 8.68x[2], ', R^2,'=0,9747')) text3d(expression(paste(hat(y),'=7.5 + 1.59x[1] + 8.68x[2], ', R^2,'=0,9747')

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Ox em português
by Carlos Andrade 06 Jun '15

06 Jun '15

Prezados membros da lista, Embora trate-se de outro software, gostaria que alguém fornecesse o link de algum material em português da linguagem Ox. -- Atenciosamente, Prof. Carlos A. S. de Andrade LAPEA - Laboratório de Pesquisa em Economia Aplicada e Engenharia de Produção Universidade Federal de Campina Grande. Centro de Humanidades Unidade Acadêmica de Economia

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Curvas sobrevivência - Comparação
by Andre Oliveira 06 Jun '15

06 Jun '15

Pessoal,este é um exemplo fictício apenas para exemplificação! require(survival)tempo <- c(1, 18, 21, 21, 22, 29, 29, 35, 37, 39, 40, 50, 52, 54, 60, 80, 80, 81, 83, 84, 8)status <- c(1,0,0,0,0,0,0,1,1,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0)grupos=c("A","F","F","F","M","A","M","A","M","F","M","A","M","F","F","F","M","F","M","F","A")km <- survfit(Surv(tempo,status) ~ grupos) # Estratificação summary(km)plot(km) survdiff(Surv(tempo, status)~grupos, rho = 1) # Teste Peto A 10% as curvas diferem, mas como comparar as curvas 2 a 2 para ver tais diferenças? A survival faz isto? 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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Mapa / dengue
by Luiz Roberto Martins Pinto 06 Jun '15

06 Jun '15

Caros, Itabuna-BA é um dos municípios brasileiros com maior incidência de dengue. Eu desejo elaborar, periodicamente, mapas de ocorrência de dengue, para avaliar a sua evolução. Alguém da lista pode me auxiliar? 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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