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Calibração de dados preenchidos
by Wagner Wolff 07 Mai '15

07 Mai '15

Olá pessoal da lista, utilizei um pacote chamado mtsdi para preenchimento de dados em séries temporais. Gostaria de saber como posso proceder para fazer a calibração destes preenchimentos, por exemplo, eu tiro da minha série um período amostrado e com dados vizinhos correlacionados eu faço o preenchimento deste período assim eu comparo o observado com o preenchido, até aí tudo bem, mas eu gostaria de fazer uma calibração neste preenchimento e assim utilizá-la para os dados que realmente serão preenchidos. Segue um exemplo hipotético do uso do pacote. library(mtsdi) library(hydroGOF) x0 <- rnorm(500) x1 <- rnorm(500) x2 <- rnorm(500) x3 <- rnorm(500) x4 <- c(x3[1:299],rep(NA,tim=400-299),x3[401:500]) x <- data.frame(x0,x1,x2,x4) f <- ~x0+x1+x2+x4 i <- mnimput(f,x,eps=1e-3,ts=T,log=F, method="spline",sp.control=list(df=c(7,7,7,7))) imput <- data.frame(predict(i)) (pred <- imput$x4[300:400]) (obs <- x3[300:400]) ggof(pred,obs)

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Banco de dados publicos
by Andre Oliveira 07 Mai '15

07 Mai '15

Prezados boa tarde, estou a procurar de dados em geral do IBGE, DATASUS entre outros órgãos. Estou com dificuldade de encontrar estes materiais mesmo sabendo que o IBGE e DATASUS disponibilizam, e me perco dentro do site. Alguém teria algum material que explica como obter dados destas instituições? Pode ser outras instituições! Onde posso obter malhas digitais, pois me compliquei também dentro do site do IBGE! Caso alguém tenha algum material resumindo sobre como obter banco de dados públicos e puder compartilhar ficarei agradecido. obrigado 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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Estimativas de parâmetros de uma Weibull utilizando duas metodologias: Newton-Raphson "vs" Nelder Mead (estimativas muito diferentes) o que pode estar acontecendo??
by Romero Luiz M. Sales Filho 07 Mai '15

07 Mai '15

Pessoal, boa noite! Tenho um conjunto de dados que provavelmente segue uma distribuição Weibull. Os dados são os seguintes: y<-c(295000, 869000 , 869900 , 1573335 , 151400 , 152000 , 183700 , 218000 , 30200 , 45100 , 46900 , 47300 ) Efetuei a estimação dos parâmetros de duas formas, uma utilizando as expressões analíticas onde tive que usar o método de Newton-Raphson... E outra utilizando a função optim em que selecionei o método de Nelder Mead... Os dois algoritmos seguem abaixo: ###### Newton Paphson Method ########## n=length(y) x=vector() ##### Função que quero obter a raiz (estimador de lambda) f <- quote((sum((y^delta)*log(y))/sum(y^delta))-(1/delta)-(1/n)*sum(log(y))) fx0 <- function(delta){ eval(f) } ##### Primeira derivada da função (estimador de lambda) f1 <-quote((1/delta^2)-((sum((log(y))*(y^delta)))^2/(sum(y^delta))^2)+(sum((log(y))^2*(y^delta))/sum(y^delta))) fx1 <- function(delta){ eval(f1) } ### Obtendo a estimativa para delta i <- 1 # valor inicial para o passo dif <- 1 # valor inical para a diferença entre duas avaliações tol <- 10^-6 # diferência mínima entre duas avaliações (tolerância) passo <- 1000 # número máximo de passos x <- 0.3 # valor inicial para a raiz while(i<passo & dif>tol){ x[i+1] <- x[i]-(fx0(x[i])/fx1(x[i])) dif <- abs(x[i+1]-x[i]) d<-x[i] i<-i+1 } ### Obtendo a estimativa para alpha alpha=((sum(y^d))/n)^(1/d) ### d é o parâmetro de forma e alpha é o parâmetro de escala d alpha ########## Teste de aderência ypop<-rweibull(1000,d,alpha) ks.test(y,ypop) ##################################################### ###### Nelder-Mead através da função Optim ########## n=length(y) vero <- function(par,x){ k = par[1] #### Shape parameter lambda = par[2] #### Scale Parameter saida<-(n*log(k/lambda) + (k-1)*sum(log(x/lambda)) - sum((x/lambda)^k)) return(-saida) } saiday<-optim(par=c(1.8,4),fn=vero, method= "Nelder-Mead",x=y ) k<-saiday[1]$par[1] lambda<-saiday[1]$par[2] ### k é o parâmetro de forma e lambda e o parâmetro de escala k lambda ########## Teste de aderência ypop<-rweibull(1000,k,lambda) ks.test(y,ypop) ############################################### O que acontece é que as estimativas através dos dois métodos estão dando muito diferentes e através de um KS.test concluo que as estimativas através de Newton-Raphson são muito boas, pois o p-valor fica realmente bem alto; já as estimativas utilizando Nelder-Mead ficam péssimas e o ajuste, claro, fica péssimo com p-valor muito pequeno.... Gostaria de saber se existe alguma explicação para que isso esteja ocorrendo... O método de Nelder-Mead não é totalmente indicado?? O que estaria provocando essa disparidade nas estimativas... Sei que são dois métodos de otimização diferentes, mas acredito que os dois eram pra fornecer vaores bem próximos, concordam??? Observe que se eu gerar uma weibull, por exemplo: Y<-rweibull(12,5,6) As estimativas serão bem próximas e o ks.test me dará um p-valor bem condizente com a realidade (isso para os dois métodos de otimização)... O que pode estar acontecendo?? Vcs tem alguma idéia??? O problema está nos dados que estou analizando?? que tipo de problema seria esse?? Estou confuso pois quando gero dados no R os dois métodos apresentam boas estimtivas e p-valor do ks.test é bem condizente... Entretanto se uso os dados que tenho, os parâmetros só são bem estimados pelo método de Newton-Raphson o outro método fica péssimo... Agradeço qualquer dica! Abraço, Romero.

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Cálulo numérico
by Andre Oliveira 06 Mai '15

06 Mai '15

Prezados,meu interesse neste momento é usar o R para uma apresentação com enfoque cálculo numérico em uma escola. Fiz alguns testes aqui como pacote library(animation), com a função optim e seus argumentos e contruí um algoritmo de Newton Raphso em caso univariado. Gostaria de saber se alguém do grupo tem experiência com R em cálculo numérico e se tem algum material para optimização e algoritmos que possa compartilhar? No caso pode ser uni e multivariado! 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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Arquitetura do Ubuntu 14.04
by Andre Oliveira 06 Mai '15

06 Mai '15

Prezados,sempre usei Ubuntu LTS 32 bits. Estou pretendendo instalar 64 bits. Posso ter problemas por este motivo? É uma boa ideia? Quais as experiencias? obrigado 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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Como definir um modelo para esse experimento?
by Simone D. Sartorio 06 Mai '15

06 Mai '15

Boa tarde! Pessoal, tenho um experimento em DIC, com 6 repetições, em esquema de parcelas subdivididas, onde tenho nas parcelas um fatorial (2 variedades X 2 vinhaças) e nas subparcelas aplicou-se aluminio (4 níveis: 60, 45, 35 e 20%). Minha dúvida: como defino no R um modelo inicial para analisar isso? Seria algo talvez parecido com isso: aov(y ~ variedade*vinhaça*aluminio + Error(parcelas/subparcelas)) ? Desde já, muito obrigadaSimone D. Sartorio

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Dendograma
by Mauricio Silva. 06 Mai '15

06 Mai '15

Bom dia.estou com dados quantitativo de 117 linhagens, e gostaria plotá-los em dendograma, sendo que o circular é melhor opção de visualização.Assim quais rotinas a ser feita para plotar este dendograma. Obrigado

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Interagir R com wxMaxima
by aalmeidaalessandro＠gmail.com 05 Mai '15

05 Mai '15

Alguém poderia me ajudar em como posso interagir(“conversar”) o R com wxMaxima?

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Erro no Debian 7
by Savano Pereira 05 Mai '15

05 Mai '15

Prezados, Estou fazendo umas simulações utilizando o R no Debian 7. Porém, está dando o seguinte erro "address 0x1001c2c82b, cause memory not mapped". O estanho é que rodei o mesmo script no Windows 8 e no Ubuntu 14 e não apresentaram este problema, a simulação gerou os resultados esperados. Alguém poderia ajudar a resolver este problema no debian 7? Att, --- Savano Pereira TEL: 21 9-8771-9063

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georeferenciamento CEP Curitiba
by Elias T. Krainski 05 Mai '15

05 Mai '15

Ola, A alguns anos ja o google mudou a API de georeferenciamento. Antigamente tinhamos o codigo de acuracia. Na nova API nao ha mais. Alem disso nao ha mais o formato csv como output (meu preferido por ser mais simples). A nova API oferece output em formato xml e json. Usei a funcao pronta para essa nova API ggmap:::georef para georeferenciar uma lista de 9183 CEPs em Curitiba. Estou usando isso para analisar dados de internacoes hospitalares. Dados individuais de internacoes hospitalares via SUS estao disponiveis no DATASUS (desde 1994). Gostaria de compartilhar essa lista em http://leg.ufpr.br/~elias/tmp/cep_curitiba_cwb_georef_longlat.txt com dois objetivos: 1) para quem tiver interesse em usar 2) convidar quem trabalha com isso ao nivel profissional a checar se ha' erros Alguem ja teve experiencia com a lista do CNEFE? Se alguem tiver interesse em georeferenciar aprox. meio milhao de enderecos do CNEFE para Curitiba, poderiamos fazer isso em equipe, pois para usuario comum e' permitido apenas 2500 por dia/IP. (sozinho eu demoraria aprox. um mes, usando meia duzia de maquinas...) Elias. -- In God we trust, all others bring data. – William Edwards Deming (1900-1993)

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FW: Analise Fatorial
by Bruce Kelly 04 Mai '15

04 Mai '15

Bom dia Listeiros, Como iniciante em analise multivariada, estou tentando trabalhar com analise multivariada (em particular Analise fatorial), para fazer isso usei a função do "factanal" do package 'stats', e também a package 'FactorMineR'. A analise fatorial busca reduzir o numero de variáveis de um banco de dados e através de seus fatores (ou variáveis latentes) construir uma nova base de dados que represente de forma mais significante a variância do banco de dados original, correto?. Segue o resultado utilizando a 'factanal' Call: factanal(x = dad, factors = 15, scores = c("Bartlett"), rotation = "varimax") Uniquenesses: a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 b1 b2 b3 b4 b5 b6 c1 c2 c3 c4 d1 d2 d3 d4 d5 d6 e1 f1 0.005 0.614 0.305 0.239 0.218 0.237 0.657 0.588 0.013 0.120 0.318 0.074 0.279 0.085 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.486 0.749 0.651 0.005 0.214 0.005 f2 f3 f4 g3 h1 h2 i1 i2 i3 i4 i5 i6 i7 0.714 0.554 0.260 0.181 0.605 0.674 0.301 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.652 Loadings: Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 Factor7 Factor8 Factor9 Factor10 Factor11 Factor12 Factor13 Factor14 Factor15 a1 0.290 -0.328 0.521 0.251 0.461 0.106 -0.133 0.457 a2 -0.117 -0.162 0.492 0.110 0.271 a3 -0.103 -0.334 0.251 0.107 0.233 0.656 a4 0.258 -0.223 0.161 0.145 0.729 0.116 0.120 -0.131 a5 0.838 -0.102 -0.105 -0.117 a6 -0.192 0.811 0.125 0.111 0.119 a7 -0.138 0.483 0.129 0.201 0.132 a8 -0.151 0.546 0.231 0.105 0.105 b1 0.886 0.387 -0.127 b2 0.196 0.819 -0.170 -0.152 -0.149 0.222 0.179 b3 0.172 0.733 -0.132 -0.203 0.135 b4 0.136 0.889 -0.186 -0.152 -0.128 0.125 b5 0.735 -0.235 -0.191 -0.123 -0.155 -0.170 b6 0.848 -0.246 0.290 -0.131 c1 0.135 0.952 0.241 c2 0.149 0.454 0.582 0.632 0.119 c3 0.304 0.939 c4 0.126 0.982 d1 0.247 0.114 0.840 0.446 d2 0.125 0.960 0.177 d3 0.121 0.685 d4 0.184 0.441 d5 0.392 0.232 0.119 0.287 d6 0.961 0.135 -0.163 e1 -0.469 0.316 0.526 0.272 -0.174 0.116 0.127 0.193 f1 0.961 0.205 f2 0.329 0.199 -0.348 f3 0.387 0.402 0.286 -0.108 0.126 -0.110 f4 0.742 -0.224 0.133 0.112 -0.186 0.107 0.122 -0.124 g3 0.382 -0.200 0.353 0.342 0.558 0.109 0.114 0.208 h1 0.598 0.132 h2 0.188 0.222 -0.153 0.139 0.100 0.184 0.117 -0.109 0.320 i1 0.229 0.297 0.589 -0.357 0.255 i2 -0.318 0.173 0.838 0.112 0.296 0.127 -0.133 0.102 i3 0.120 0.974 -0.115 i4 -0.149 -0.346 0.143 0.774 -0.437 -0.116 0.122 i5 0.171 0.957 0.155 i6 -0.237 -0.154 0.152 0.119 -0.118 0.921 i7 -0.117 -0.195 -0.173 0.290 -0.218 -0.178 0.105 0.116 0.188 0.196 Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 Factor7 Factor8 Factor9 Factor10 Factor11 Factor12 Factor13 Factor14 Factor15 SS loadings 5.193 4.142 2.965 2.298 2.154 2.092 2.020 1.704 1.350 1.209 1.090 0.993 0.948 0.559 0.437 Proportion Var 0.133 0.106 0.076 0.059 0.055 0.054 0.052 0.044 0.035 0.031 0.028 0.025 0.024 0.014 0.011 Cumulative Var 0.133 0.239 0.315 0.374 0.430 0.483 0.535 0.579 0.613 0.644 0.672 0.698 0.722 0.736 0.747 Test of the hypothesis that 15 factors are sufficient. The chi square statistic is 1330.5 on 261 degrees of freedom. The p-value is 1.01e-142 Com isso vem os questionamentos, que são: 1) a variância acumulada foi próximo ao 75%, considerada boa na literatura sobre o tema, além do Chi-square de 1330.5 e um valor p<0,05. A questão são os graus de liberdade. O quanto isso pode afetar o modelo fatorial? 2) Eu posso utilizar o 'lm' para construir o modelo com os scores ou fica redundante, caso afirmativo como seria esta função? 3) por fim com o modelo construido, como posso avalia-lo? Muito obrigado pela ajuda Att Bruce

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Obtendo efeitos INDIVIDUAIS de múltiplas variáveis qualitativas.
by Rafael Costa 04 Mai '15

04 Mai '15

Prezados colegas, Possuo dados de um questionário e quero estimar o efeito individual de cada variável explicativa (todas são qualitativas) sobre a variável dependente (contínua). Contudo o padrão é considerar os coeficientes estimados como a diferença entre o o grupo de referência (valor estimado do intercepto) e o grupo do coeficiente. Cada variável qualitativa diz respeito a uma característica de uma determinada atividade e a variável contínua é o tempo tomado para executar tal atividade. Destaco que o nível de referência de cada fator diz respeito ao caso em que nenhuma das opções para aquele fator foi marcado. Os dados estão em "http://www.datafilehost.com/d/c7f0d342". Não os coloquei no CMR, pois ainda não consegui (peço minhas sinceras desculpas), mas espero que isto não seja empecilho.Também não coloquei apenas uma amostra dos dados, pois estava havendo problemas de matriz singular. 1º (e principal) Problema - Para obter o efeito individual dos níveis de cada fator, considerei que o grupo de referência possui efeito zero e fiz os seguintes passos: #Como o arquivo não está sendo carregado no CMR, supõe-se aqui que ele foi baixado da internet e já se encontra carregado no R. #Utilizarei uma regressão quantílica, por isso segue o pacote abaixo. install.packages(quantreg) library(quantreg) #Transformando as variáveis categóricas em objetos únicos p_1 = table(1:length(tabela1.1$p1),as.ordered(tabela1.1$p1)) p_21 = table(1:length(tabela1.1$p21),as.factor(tabela1.1$p21)) p_22 = table(1:length(tabela1.1$p22),as.factor(tabela1.1$p22)) p_23 = table(1:length(tabela1.1$p23),as.factor(tabela1.1$p23)) p_24 = table(1:length(tabela1.1$p24),as.factor(tabela1.1$p24)) p_25 = table(1:length(tabela1.1$p25),as.factor(tabela1.1$p25)) p_34 = table(1:length(tabela1.1$p34),as.ordered(tabela1.1$p34)) p_5 = table(1:length(tabela1.1$p5),as.ordered(tabela1.1$p5)) p_6 = table(1:length(tabela1.1$p6),as.ordered(tabela1.1$p6)) p_7 = table(1:length(tabela1.1$p7),as.ordered(tabela1.1$p7)) p_8 = table(1:length(tabela1.1$p8),as.ordered(tabela1.1$p8)) p_9 = table(1:length(tabela1.1$p9),as.ordered(tabela1.1$p9)) #Regressão do modelo sem intercepto, mas também considerando que o grupo de referência tem valor 0, haja vista que o grupo de referência significa que nenhum dos fatores foi marcado (se nenhum item foi marcado, considero que o tempo tomado para executar a atividade é praticamente zero). qrModel=rq(data=tabela1.1, pontoefetivo ~ 0 + p_1[,-1] + p_21[,-1] + p_22[,-1] + p_23[,-1] + p_24[,-1] + p_25[,-1] + p_34[,-1] + p_5[,-1] + p_6[,-1] + p_7[,-1] + p_8[,-1] + p_9[,-1], tau=0.5) summary(qrModel) A minha ideia foi que, dado que o grupo de referência é zero, o coeficiente estimado é justamente o efeito individual do nível escolhido da variável. A minha ideia está certa? Se não, o que faço para obter esses efeitos individuais? 2º Problema: Supondo que fiz tudo certinho acima, os fatores ordenados não possuem efeitos crescentes [Ver summary(qrModel)]. Mas não deveriam possuir? Se deveriam, o que faço para garantir tal efeito? 3º Problema: Mas uma vez supondo que tudo está correto, esperava que todos os efeitos sobre o tempo de execução das atividades fossem não negativos. Ou estou errado a respeito disso? Se estou certo, o que faço para garantir que todos os valores sejam não negativos. Desde já agradeço a todos e aguardo qualquer ajuda. <http://www.datafilehost.com/get.php?file=c7f0d342>-- *Rafael Carneiro da CostaDoutorando em EconomiaCentro de Pós-Graduação em Economia - CAENUniversidade Federal do Ceará - UFC*

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Algoritimo newtonRaphson
by Andre Oliveira 03 Mai '15

03 Mai '15

Pessoal já tentei e não consegui. Como colocar para exibir os valores das iterações passo a passo? E não só a estimativa da raiz. Já tentei colocar i=NULL para receber as iterações ..ma não consegui. newtonRaphson <-function (x){ x - ((exp(-x^2) - x^3 + 2) / (-2 * exp(-x^2) - 3 * x^2)) } x <- 0.5 # valor inicial old <- 0 # valor anterior tol <- 0.0001 while (abs(old - x) > tol){ old <- x x <- newtonRaphson(x) # Repetir se delta x maior tol } print(paste("Raiz: ", x)) obrigado 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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Carregando dados da internet
by Rafael Costa 02 Mai '15

02 Mai '15

Prezados colegas, Buscando carregar diretamente no R o arquivo " http://www.datafilehost.com/d/c7f0d342" utilizei o comando: da <- read.table("http://www.datafilehost.com/d/c7f0d342", header=TRUE, sep="", na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE) Contudo surgiu o seguinte erro: "ERRO: linha 1 não tinha 6 elementos". Tirei todos os caracteres "_" e "." dos dados, usei todas as opções para sep, na.strings, dec e não obtive êxito. Foi aí que parti para outra função: da <-url("http://www.datafilehost.com/d/c7f0d342") load(da) e surgiu outro erro: "a entrada não começa com um número mágico compatível com carregamento a partir de uma conexão". Se baixo para o pc e depois carrego, o arquivo funciona normalmente. Alguém poderia me ajudar? 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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Função Solve
by aalmeidaalessandro＠gmail.com 01 Mai '15

01 Mai '15

Boa noite. Utilizando a função solve, gostaria de saber como posso isolar uma variável de uma função? Por exemplo, função simples, x + y = a, ficaria y = a-x. Obrigado!

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Remover valores duplicados em um conjunto de dados
by Luciano F. Sgarbi 30 Abr '15

30 Abr '15

Prezados, Tenho um conjunto de dados no seguinte formato: df<-data.frame(destino=c('A','A','B','B','C','C'), origem=c('B','C','A','C','A','B'), dist=c(1,2,1,3,2,3)) Deste, a primeira coluna é um local a segunda também e a terceira é a distância entre estes dois locais. Assim, é bastante intuitivo que a distância de A para B é a mesma que de B para A e portanto uma destas comparações pode ser eliminada. Pergunta: Como que eu faço para remover as 'comparações duplicadas' do conjunto original (acima) de modo que ele fique igual ao conjunto abaixo??? rs<-data.frame(destino=c('A','A','B'), origem=c('B','C','C'), dist=c(1,2,3)) Abraços, Luciano -- *Luciano F. Sgarbi* * Currículo Lattes <http://lattes.cnpq.br/9788198135883354>* *Laboratório de Ecologia Teórica e Síntese**Departamento de Ecologia, Instituto de Ciências Biológicas V.* *Universidade Federal de Goiás, campus II, Goiânia-GO, Brasil*

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Lista condicionada
by Alessandro Corrêa 30 Abr '15

30 Abr '15

Prezados, estou com um exercício aparentemente simples mas que não consigo resolver de forma rápida. Estou com os seguintes dados Galton install.packages("UsingR")library(UsingR)x=father.son$fheighty=father.son$sheight Preciso criar uma lista com os dados de alturas dos filhos (y) que têm pais com 71 polegadas de altura (x).Qual a maneira mais simples de gerar essa lista? Abraços a todos. Alessandro

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Erro - hoslem.test
by Luciane Maria Pilotto 29 Abr '15

29 Abr '15

Olá, estou realizando os ajustes de um modelo de regressão logistica ordinal e testando se há violação do pressuposto de ordinalidade. Para isto, dicotomizei o desfecho e rodei uma regressão logística normal, como descrito nos comandos abaixo. Ao rodar o teste do Hosmer e Lemeshow (hoslem.test) para os resíduos dá erro. Agradeço quem puder ajudar! ######################################################################################## tp1 <- glm(q131[getario == "15 a 19 anos"] ~ q11[getario == "15 a 19 anos"] + q10[getario == "15 a 19 anos"] +rendacat[getario == "15 a 19 anos"]+q12[getario == "15 a 19 anos"] + q08[getario == "15 a 19 anos"] +q06[getario == "15 a 19 anos"] + q14[getario == "15 a 19 anos"], family = binomial(link = "logit"), data=id, na.action=na.exclude) summary(tp1) hoslem.test(tp1$q131, fitted(tp1), g=10) Error in quantile.default(yhat, probs = seq(0, 1, 1/g)) : missing values and NaN's not allowed if 'na.rm' is FALSE ################################################### Atenciosamente, Luciane Pilotto

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regressao linear com constante igual azero
by Bernardo Rangel Tura 29 Abr '15

29 Abr '15

Bom dia a todos Estou esbarrando com um problema que não estou conseguindo resolver sozinho a pesar de achar que é muito simples. Segue a simulação do problema set.seed(1) var1 <- sample(LETTERS[1:3],1e3,replace=T) set.seed(2) var2 <- sample(LETTERS[1:3],1e3,replace=T) S <- 0.12 + 0.15*(var1=='B') +0.32*(var1=='C') +0.12*(var2=='B') -0.25*(var2=='C') -rnorm(1e3,0,0.1) summary(lm(S~var1+var2)) O resultado desta regressão é Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.114883 0.007063 16.27 <2e-16 *** var1B 0.162707 0.007621 21.35 <2e-16 *** var1C 0.320609 0.007684 41.72 <2e-16 *** var2B 0.115608 0.007639 15.13 <2e-16 *** var2C -0.257842 0.007542 -34.19 <2e-16 *** Vamos supor que eu queira determinar que o intercepto deste mesma regressão fosse zero, pelo que aprendi poderia usar summary(lm(S~0+var1+var2)), porém o resultado é: Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) var1A 0.114883 0.007063 16.27 <2e-16 *** var1B 0.277590 0.006786 40.91 <2e-16 *** var1C 0.435491 0.006856 63.52 <2e-16 *** var2B 0.115608 0.007639 15.13 <2e-16 *** var2C -0.257842 0.007542 -34.19 <2e-16 *** Se observarem bem o que aconteceu é que no lugar do intercepto surgiu o nivel A do factor var1 e não o intercepto=0. agradeço antecipadamente a ajuda de vocês! abraços Tura

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Leitura via clipboard
by Andre Oliveira 29 Abr '15

29 Abr '15

Pessoal,quando eu usava wi$$ este procedimento sempre funcionou, agora no linux não consigo ler meus arquivos desta forma. Já pesquisei na lista e no são Google e não consegui resolver. Se puder me ajudar! Obrigado dada3<- read.csv("clipboard", sep=",",header=TRUE)Warning message:In read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, :incomplete final line found by readTableHeader on 'clipboard' 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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by Wilson Cohen 29 Abr '15

29 Abr '15

Eu sempre uso: dados4 <- read.table("clipboard", sep="\t", header=T, dec=",", row.names=1) Sempre funcionou perfeitamente. -- *Prof. MSc. Wilson Martins da Silva* *Mestre em Ecologia Aquática e Pesca - PPGEAP/ICB/UFPA* *Especialista em Biodiversidade Amazônica - UFPA/ATMDepto de Morfologia e Ciências Fisiológicas* *Centro de Ciências Biológicas e da Saúde* *Universidade do Estado do Pará* *Campus IX - Altamira - Pará* http://lattes.cnpq.br/2440617911389759 wilsoncelula(a)gmail.com, wilsonms(a)ufpa.br

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Analise Fatorial
by Bruce Kelly 29 Abr '15

29 Abr '15

Boa tarde Listeiros, Como iniciante em analise multivariada, estou tentando trabalhar com analise multivariada (em particular Analise fatorial), para fazer isso usei a função do "factanal" do package 'stats', e também a package 'FactorMineR'. A analise fatorial busca reduzir o numero de variáveis de um banco de dados e através de seus fatores (ou variáveis latentes) construir uma nova base de dados que represente de forma mais significante a variância do banco de dados original, correto?. Segue o resultado utilizando a 'factanal' Call: factanal(x = dad, factors = 15, scores = c("Bartlett"), rotation = "varimax") Uniquenesses: a1 a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 b1 b2 b3 b4 b5 b6 c1 c2 c3 c4 d1 d2 d3 d4 d5 d6 e1 f1 0.005 0.614 0.305 0.239 0.218 0.237 0.657 0.588 0.013 0.120 0.318 0.074 0.279 0.085 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.486 0.749 0.651 0.005 0.214 0.005 f2 f3 f4 g3 h1 h2 i1 i2 i3 i4 i5 i6 i7 0.714 0.554 0.260 0.181 0.605 0.674 0.301 0.005 0.005 0.005 0.005 0.005 0.652 Loadings: Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 Factor7 Factor8 Factor9 Factor10 Factor11 Factor12 Factor13 Factor14 Factor15 a1 0.290 -0.328 0.521 0.251 0.461 0.106 -0.133 0.457 a2 -0.117 -0.162 0.492 0.110 0.271 a3 -0.103 -0.334 0.251 0.107 0.233 0.656 a4 0.258 -0.223 0.161 0.145 0.729 0.116 0.120 -0.131 a5 0.838 -0.102 -0.105 -0.117 a6 -0.192 0.811 0.125 0.111 0.119 a7 -0.138 0.483 0.129 0.201 0.132 a8 -0.151 0.546 0.231 0.105 0.105 b1 0.886 0.387 -0.127 b2 0.196 0.819 -0.170 -0.152 -0.149 0.222 0.179 b3 0.172 0.733 -0.132 -0.203 0.135 b4 0.136 0.889 -0.186 -0.152 -0.128 0.125 b5 0.735 -0.235 -0.191 -0.123 -0.155 -0.170 b6 0.848 -0.246 0.290 -0.131 c1 0.135 0.952 0.241 c2 0.149 0.454 0.582 0.632 0.119 c3 0.304 0.939 c4 0.126 0.982 d1 0.247 0.114 0.840 0.446 d2 0.125 0.960 0.177 d3 0.121 0.685 d4 0.184 0.441 d5 0.392 0.232 0.119 0.287 d6 0.961 0.135 -0.163 e1 -0.469 0.316 0.526 0.272 -0.174 0.116 0.127 0.193 f1 0.961 0.205 f2 0.329 0.199 -0.348 f3 0.387 0.402 0.286 -0.108 0.126 -0.110 f4 0.742 -0.224 0.133 0.112 -0.186 0.107 0.122 -0.124 g3 0.382 -0.200 0.353 0.342 0.558 0.109 0.114 0.208 h1 0.598 0.132 h2 0.188 0.222 -0.153 0.139 0.100 0.184 0.117 -0.109 0.320 i1 0.229 0.297 0.589 -0.357 0.255 i2 -0.318 0.173 0.838 0.112 0.296 0.127 -0.133 0.102 i3 0.120 0.974 -0.115 i4 -0.149 -0.346 0.143 0.774 -0.437 -0.116 0.122 i5 0.171 0.957 0.155 i6 -0.237 -0.154 0.152 0.119 -0.118 0.921 i7 -0.117 -0.195 -0.173 0.290 -0.218 -0.178 0.105 0.116 0.188 0.196 Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 Factor7 Factor8 Factor9 Factor10 Factor11 Factor12 Factor13 Factor14 Factor15 SS loadings 5.193 4.142 2.965 2.298 2.154 2.092 2.020 1.704 1.350 1.209 1.090 0.993 0.948 0.559 0.437 Proportion Var 0.133 0.106 0.076 0.059 0.055 0.054 0.052 0.044 0.035 0.031 0.028 0.025 0.024 0.014 0.011 Cumulative Var 0.133 0.239 0.315 0.374 0.430 0.483 0.535 0.579 0.613 0.644 0.672 0.698 0.722 0.736 0.747 Test of the hypothesis that 15 factors are sufficient. The chi square statistic is 1330.5 on 261 degrees of freedom. The p-value is 1.01e-142 Com isso vem os questionamentos, que são: 1) a variância acumulada foi próximo ao 75%, considerada boa na literatura sobre o tema, além do Chi-square de 1330.5 e um valor p<0,05. A questão são os graus de liberdade. O quanto isso pode afetar o modelo fatorial? 2) Eu posso utilizar o 'lm' para construir o modelo com os scores ou fica redundante, caso afirmativo como seria esta função? 3) por fim com o modelo construido, como posso avalia-lo? Muito obrigado pela ajuda Att Bruce

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Resolver Equação exponencial
by aalmeidaalessandro＠gmail.com 29 Abr '15

29 Abr '15

Como posso resolver essa equação sendo que sei os valores dos betas, id1,ab1 e s, quero achar o valor de x. (Não sei se é função solve ou outra função). der= expression(exp(b0 + b1/s + b2/x + b3 * (id1/x) * log(ab1) + b4 * (1 - id1/x) +b5 * (1 - id1/x) * s) * (b4 * (id1/x^2) - (b3 * (id1/x^2) *log(ab1) + b2/x^2) + b5 * (id1/x^2) * s)/x - exp(b0 + b1/s +b2/x + b3 * (id1/x) * log(ab1) + b4 * (1 - id1/x) + b5 *(1 - id1/x) * s)/x^2) Desde já agradeço!

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Duvida glm
by Fernando Antonio de souza 28 Abr '15

28 Abr '15

Estou aprendendo a ajustar modelos com distribuição não normal. Tenho lido alguns livros para entender a metodologia, entretanto alguns pontos não estão claro para mim. Acredito que porque minha mente está viciada em modelos normais apenas. Por isso gostaria de uma esclarecimento e se tiverem material que possa indicar ou compartilhar para complementar meu aprendizado Em modelo linear generalizado com distribuição não normal. Como saber se a familia de distribuição escolhida foi correta para os dados. Seria da mesma forma que para dados com distribuição normal (Q-Q plot, testes) --

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Re: [R-br] regressao linear com constante igual azero
by Robert Iquiapaza 28 Abr '15

28 Abr '15

Se é isso o que deseja: dumvar1 = table(1:length(var1),as.factor(var1)) dumvar2 = table(1:length(var2),as.factor(var2)) summary(lm(S~0+dumvar1[,-1]+dumvar2[,-1])) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) dumvar1[, -1]B 0.234001 0.007011 33.38 <2e-16 *** dumvar1[, -1]C 0.391907 0.007097 55.22 <2e-16 *** dumvar2[, -1]B 0.182071 0.007258 25.09 <2e-16 *** dumvar2[, -1]C -0.190209 0.007076 -26.88 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Att Robert #cuidado com a interpretação dos coeficientes. Em 28 de abril de 2015 13:25, Bernardo Rangel Tura <tura(a)centroin.com.br> escreveu: > On 04/28/2015 11:16 AM, Rafael Costa wrote: > >> Prezado Tura, >> >> var1 e var2 são variáveis qualitativas com 3 categorias cada (dummies >> multicategóricas). Na 1ª regressão, note que não há estimativas para >> var1A e var2A explicitamente porque essas categorias são usadas como >> referência (ou base) em cada variável. Isto é feito para evitar >> problemas de multicolinearidade perfeita (consulte os livros de >> econometria do GUJARATI ou do WOOLDRIDGE para rápida compreensão deste >> problema, conhecido como "armadilha da variável dummy"). O intercepto do >> 1º modelo é portanto o intercepto da regressão para o grupo de >> referência em que var1=A e var2=A. Já os coeficientes estimados da >> variável dummy de um determinado grupo representa a diferença estimada >> nos interceptos entre aquele grupo e o grupo-base. Por exemplo, 0.16 >> (valor do coeficiente de var1B) representa a diferença entre o >> intercepto deste grupo (var1=B e var2=A) e o intercepto do grupo-base >> (var1=A e var2=A). >> Na 2ª regressão, ao optar por excluir o intercepto, não há mais a >> necessidade de retirar uma categoria de cada variável dummy para evitar >> colinearidade perfeita. Agora pode-se escolher que uma das variáveis >> mantenham todas a suas categorias, desde que nas demais variáveis >> dummies se continue excluindo uma categoria que será utilizada como >> referência ou base. Note que agora o coeficiente var1A na 2ª regressão é >> justamente o mesmo valor do intercepto na 1ª regressão e os demais >> coeficientes da var1 são agora a soma dos coeficientes na 1ª regressão >> com o intercepto (por exemplo, o var1B da 2ª regressão = intercepto da >> 1ª regressão + var1B da 1ª regressão). >> >> Espero ter ajudado, >> Rafael. >> > > Rafael > > Entendo a sua explicação mas acho que você não entendeu o que eu desejo. > Para o modelo preciso de uma uma regressão que o intercepto tenha valor de > ZERO, ou seja, > > S = 0 + b1*var1=='B' + b2*var1=='C' + b3*var2=='B' + b4*var2=='C' + erro > > Entende o modelo que preciso? > > Abraços > > > > > > _______________________________________________ > 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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Transformando múltiplas variáveis dummy em uma variável fator
by Rafael Costa 28 Abr '15

28 Abr '15

Prezados colegas, Eu estou querendo saber como converter múltiplas variáveis dummy de um dataframe para uma única variável fator. A ideia é transformar N variáveis dummy em um fator com N + 1 níveis, para posteriormente modelar uma regressão. Desde já, agradeço. -- *Rafael Carneiro da CostaDoutorando em EconomiaCentro de Pós-Graduação em Economia - CAENUniversidade Federal do Ceará - UFC*

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Re: [R-br] Gráfico com Sweave
by Robert Iquiapaza 28 Abr '15

28 Abr '15

Já tentou usar configurar o Rstudio para usar o knitr ao invés do sweave? \documentclass[a4paper,12pt]{article} \usepackage[utf8]{inputenc} \usepackage{amsmath} \usepackage{indentfirst} \usepackage{graphicx} \usepackage{color} \usepackage{graphics} \setlength{\parindent}{1.0cm} \addtolength{\topmargin}{-1.5in} %\usepackage{Sweave} \begin{document} %\SweaveOpts{concordance=TRUE} <<>>= x<-rnorm(100) hist(x,prob=T) rug(x) lines(density(x)) @ \end{document} Em 24 de abril de 2015 21:26, Felipe <felipe.e.barletta(a)gmail.com> escreveu: > Prezados, > > estou usando Sweave e um gráfico de uma Árvore de Decisão que ajustei não > aparece. Mensagem de erro de que não encontrou: > > <<fig=T>>= > draw.tree(mod.rpart1) > @ > > ! LaTeX Error: File `tree.luci-004' not found. > > See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation. > Type H <return> for immediate help. > ... > > l.113 \includegraphics{tree.luci-004} > > Porém, quando rodo outro arquivo .Rnw com o mesmo preâmbulo mas com chunck > com gráfico diferente: > > <<fig=T>>= > x<-rnorm(100) > hist(x,prob=T) > rug(x) > lines(density(x)) > @ > > ! LaTeX Error: File `teste2-001' not found. > > See the LaTeX manual or LaTeX Companion for explanation. > Type H <return> for immediate help. > ... > > l.39 \includegraphics{teste2-001} > > Mesma mensagem de erro mas o gráfico aparece perfeitamente no arquivo > .pdf, o que não ocorre no primeiro caso. > > > O preâmbulo que estou usando é o seguinte: > \documentclass[a4paper,12pt]{article} > \usepackage[utf8]{inputenc} > \usepackage{amsmath} > \usepackage{indentfirst} > \usepackage{graphicx} > \usepackage{color} > \usepackage{graphics} > \setlength{\parindent}{1.0cm} > \addtolength{\topmargin}{-1.5in} > \usepackage{Sweave} > > Se alguém puder me ajudar ficarei muito grato. > > _______________________________________________ > 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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(sem assunto)
by Alessandro Araujo 26 Abr '15

26 Abr '15

Gostaria de saber uma forma para isolar o x para que a derivada da expressão abaixo ficasse assim: x=b4*id1-b3*id1*log(ab1)-b2+b5*id1*s eqimm=expression(exp(b0+b1/s+b2/x+b3*(id1/x)*log(ab1)+b4*(1-id1/x)+b5*(1-id1/x)*s)/x); der.eqimm=expression(exp(b0 + b1/s + b2/x + b3 * (id1/x) * log(ab1) + b4 * (1 - id1/x) + b5 * (1 - id1/x) * s) * (b4 * (id1/x^2) - (b3 * (id1/x^2) * log(ab1) + b2/x^2) + b5 * (id1/x^2) * s)/x - exp(b0 + b1/s + b2/x + b3 * (id1/x) * log(ab1) + b4 * (1 - id1/x) + b5 * (1 - id1/x) * s)/x^2) Desde já agradeço!

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Leitura de arquivo .ods
by Andre Oliveira 26 Abr '15

26 Abr '15

Prezados boa tarde,como fiz opção para usar LibreOffice meus aquivos estão sendo colocados em formato .ods. Qual função do R lê tal formato? Existe algum projeto com este tema? André Oliveira Souza.

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Re: [R-br] Leitura de arquivo .ods
by Andre Oliveira 25 Abr '15

25 Abr '15

Bacana seu projeto! André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES Em Sábado, 25 de Abril de 2015 18:41, Téo Calvo <teocalvo2(a)gmail.com> escreveu: Tenho realizado algumas video aulas em R.https://youtu.be/CVuw8Wab04gEspero que ajude. Abracos.Em 25/04/2015 18:39, "Andre Oliveira" <andreolsouza(a)yahoo.com.br> escreveu: ObrigadoFiz algumas buscas não achei como ler em direto em .odsabs André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES Em Sábado, 25 de Abril de 2015 18:33, Téo Calvo <teocalvo2(a)gmail.com> escreveu: Não, você pode escrever em CSV até em arquivos txt. Basta separar os campos por vírgula. CSV eh bastante utilizado, uso no mercado de trabalho principalmente pois as bases são maiores que 800mil linhas, o MS Office excel suporta somente este volume.Fica tranquilo que você está livre com csv, heheEm 25/04/2015 18:27, "Andre Oliveira" <andreolsouza(a)yahoo.com.br> escreveu: Sim, mas o .CSV não é formato da M$? André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES Em Sábado, 25 de Abril de 2015 18:21, Téo Calvo <teocalvo2(a)gmail.com> escreveu: Eu uso LibreOffice tbm. Mas costumo salvar arquivos de dados em formato .CSVAbraços.Em 25/04/2015 18:19, "Andre Oliveira" <andreolsouza(a)yahoo.com.br> escreveu: Prezados boa tarde,como fiz opção para usar LibreOffice meus aquivos estão sendo colocados em formato .ods. Qual função do R lê tal formato? Existe algum projeto com este tema? André Oliveira Souza. _______________________________________________ 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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Vignettes
by Anselmo Alves de Sousa 24 Abr '15

24 Abr '15

Pessoal, pergunta nível iniciante: existe algum termo em português para Vignettes. Alguém poderia me traduzir ou explicar este termo? Abs, Sousa

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Material - Geoestatística
by Andre Oliveira 24 Abr '15

24 Abr '15

Pessoal boa noite,estou buscando no google material que possa me dar suporte no R para trabalhar com tais dados até que eu compre um livro sobre o assunto. Encontrei alguns bons sites e apostilas. Meu objetivo é estudar e paralelamente fazer tudo com o R. Alguém que é da área indica algum material com suporte do R sobre o tema e que possa compartilhar? obrigado 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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Extrair dissimilaridade média entre tratamentos no pacote vegan
by ASANTOS 24 Abr '15

24 Abr '15

Boa noite Pessoal, No meu CRM abaixo utilizando o pacote vegan, eu estou tentando extrair a dissimilaridade média (por agrupamento usando o algorítimo average-linkage ) entre 4 espécies hipotéticas, causado por variabilidade das repetições (20) em três tratamentos artificiais, porém não estou conseguindo extrair a dissimilaridade média por tratamento do objeto pts.spc.clust criado, alguém teria alguma sugestão para me ajudar? Obrigado, segue CRM: require(vegan) # Matriz das espécies spdf <- matrix(NA, 60, 4, dimnames = list(1:60, c("sp1", "sp2", "sp3", "sp4"))) spdf <- as.data.frame(spdf) # Adicionado ruído eff <- sort(rep(1:6, 10)) spdf$sp1 = eff + rnorm(60, 0, 0.25) spdf$sp2 = eff + rnorm(60, 0, 0.25) spdf$sp3 = eff + rnorm(60, 0, 0.25) spdf$sp4 = eff + rnorm(60, 0, 0.25) # Tratamentos trat <- gl(3, 20, labels = paste("t", 1:3, sep="")) #Repetições rept<-rep(1:20,3) #Juntando tratamentos e repetições trat_r<-paste(trat,rept,sep="_") pts.spc<-cbind(trat_r,spdf) rownames(pts.spc) = pts.spc[,1] pts.spc<-pts.spc[,-(1)] head(pts.spc) # Calcula distância de bray-curtis entre amostras pts.spc.dist <- vegdist(pts.spc, method = "bray") #Agrupamento de comunidades usando o algorítimo average-linkage pts.spc.clust <- hclust(pts.spc.dist, method = "average") # Diagrama de cluster plot(pts.spc.clust, ylab = "Dissimilaridade") -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ======================================================================

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Execução do comando 'rle'
by SILVIA PATRICIA BARRETO SANTANA 24 Abr '15

24 Abr '15

Bom dia pessoal, Dentro da mesma análise de dados (abaixo) é possível obter as médias de valores (Variável "Nivel ") utilizando o comando "rle" para cada execução do Status e guardar estas informações (lengths, values, timediff, meanNivel ) em outro banco? ### <code r> dat <- read.table(text='Horario Nivel Status " 01/01/2011 00:00" 29 0 " 01/01/2011 00:01" 29 0 " 01/01/2011 00:02" 30 1 " 01/01/2011 00:03" 31 1 " 01/01/2011 00:04" 29 0 " 01/01/2011 00:05" 29 0 " 01/01/2011 00:06" 29 0 " 01/01/2011 00:07" 29 0 " 01/01/2011 00:08" 30 1 " 01/01/2011 00:09" 32 1 " 01/01/2011 00:10" 34 1 " 01/01/2011 00:11" 35 1 " 01/01/2011 00:12" 35 1 " 01/01/2011 00:13" 25 0', head=T, as.is=T) dat$Horario <- as.POSIXlt(dat$Horario, format = '%d/%m/%Y %H:%M') head(dat) res <- do.call(data.frame, rle(dat$Status)) n <- nrow(res) res$ini <- c(1, cumsum(res$lengths[-n])+1) res$fim <- cumsum(res$lengths) res$timeDiff <- with(res, dat[fim,1]-dat[ini,1]) res # lengths values ini fim timeDiff # 1 2 0 1 2 60 secs # 2 2 1 3 4 60 secs # 3 4 0 5 8 180 secs # 4 5 1 9 13 240 secs # 5 1 0 14 14 0 secs Grata, Silvia Patricia

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Problema no laço while e componentes de um vector
by Michelle Bau Graczyk 23 Abr '15

23 Abr '15

Boa noite, Estou com um problema que eu acho que deve ser super simples mas não estou conseguindo resolver: > MatrizCorrelação<-array(c(1,0.9,0.7,0.9,1,0.3,0.7,0.3,1),dim=c(3,3)) > EigenMC<-eigen(MatrizCorrelação) > EigenMC$values [1] 2.296727793 0.710624647 -0.007352439 > > > NovaMatrizCorrelação<-MatrizCorrelação > NovoEigenMC<-eigen(NovaMatrizCorrelação) > int<-0 > > while(NovoEigenMC$values<0){ + + int<-int + 1 + + NovoEigenMC.<-ifelse(NovoEigenMC$values<0, 0, NovoEigenMC$values) + + NovaMatrizCorrelação<-NovoEigenMC$vectors %*% diag(NovoEigenMC.) %*% t(NovoEigenMC$vectors) + + NovaMatrizCorrelação<- NovaMatrizCorrelação/sqrt(diag(NovaMatrizCorrelação) %*% t(diag(NovaMatrizCorrelação))) + + eigen(NovaMatrizCorrelação)$values + int + } Mensagens de aviso perdidas: In while (NovoEigenMC$values < 0) { : a condição tem comprimento > 1 e somente o primeiro elemento será usado Eu pensei em colocar um for e fazer desta forma: MatrizCorrelação<-array(c(1,0.9,0.7,0.9,1,0.3,0.7,0.3,1),dim=c(3,3)) EigenMC<-eigen(MatrizCorrelação) EigenMC$values NovaMatrizCorrelação<-MatrizCorrelação NovoEigenMC<-eigen(NovaMatrizCorrelação) int<-0 for(i in 1:3){ while(NovoEigenMC$values[i]<0){ int<-int + 1 NovoEigenMC.<-ifelse(NovoEigenMC$values<0, 0, NovoEigenMC$values) NovaMatrizCorrelação<-NovoEigenMC$vectors %*% diag(NovoEigenMC.) %*% t(NovoEigenMC$vectors) NovaMatrizCorrelação<- NovaMatrizCorrelação/sqrt(diag(NovaMatrizCorrelação) %*% t(diag(NovaMatrizCorrelação))) eigen(NovaMatrizCorrelação)$values int } } Mas por algum motivo o programa fica rodando rodando e rodando e nada. Muito obrigada, Michelle

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R: Obtenção de intervalos de tempos
by SILVIA PATRICIA BARRETO SANTANA 23 Abr '15

23 Abr '15

Caro Profº. Éder Muitíssimo obrigada pela ajuda na rotina do R com a utilização do comando rle. Silvia Patricia

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Fwd: Enc: model.matrix()
by Ze Henrique 23 Abr '15

23 Abr '15

> Assunto: model.matrix() > > Bom tarde pessoal, > > gostaria de saber se é possível transformar um nível de um fator em numérico no próprio vetor, de forma que ele não seja codificado na função model.matrix(). > > Segue abaixo um CMR: > > k = rep(0:3,each=3) > k = factor(k) > k = model.matrix(~-1+k) > > # Essa é a matriz gerada. > > k0 k1 k2 k3 > 1 1 0 0 0 > 2 1 0 0 0 > 3 1 0 0 0 > 4 0 1 0 0 > 5 0 1 0 0 > 6 0 1 0 0 > 7 0 0 1 0 > 8 0 0 1 0 > 9 0 0 1 0 > 10 0 0 0 1 > 11 0 0 0 1 > 12 0 0 0 1 > > # Entretanto gostaria de obter a seguinte matriz sem a necessidade de eliminar as colunas posteriormente. > k0 k3 > 1 1 0 > 2 1 0 > 3 1 0 > 4 0 0 > 5 0 0 > 6 0 0 > 7 0 0 > 8 0 0 > 9 0 0 > 10 0 1 > 11 0 1 > 12 0 1 > > Att. > > Tiago. > > ################################################################# > > Tiago de Souza Marçal - Graduando em Agronomia pelo CCA-UFES > > Bolsista de Iniciação Científica da área de Genética e Melhoramento de Plantas > > #################################################################

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Obtenção de intervalos de tempos
by SILVIA PATRICIA BARRETO SANTANA 23 Abr '15

23 Abr '15

Bom dia pessoal. Tenho pouca experiência em programação no R e qualquer ajuda será bem vinda, por isso já começo agradecendo. Com este banco de dados (abaixo) gostaria de obter a seguinte informação: Horario Nivel Status 01/01/2011 00:00 29 0 01/01/2011 00:01 29 0 01/01/2011 00:02 30 1 01/01/2011 00:03 31 1 01/01/2011 00:04 29 0 01/01/2011 00:05 29 0 01/01/2011 00:06 29 0 01/01/2011 00:07 29 0 01/01/2011 00:08 30 1 01/01/2011 00:09 32 1 01/01/2011 00:10 34 1 01/01/2011 00:11 35 1 01/01/2011 00:12 35 1 01/01/2011 00:13 25 0 ############################ Rotina ########################### ## Leitura do banco de dados Banco_micro<- read.delim("F:/Micro_testeb2.txt", header=TRUE, na.strings="NA", dec=",") ## Variável tempo Banco_micro$Horario Tempo <- strptime(Banco_micro$Horario, format = '%d/%m/%Y %H:%M') Tempo <- as.POSIXlt(Tempo) ## Rotina para obtenção do intervalo de tempo entre as falhas n<-length(Tempo) for (i in 1:n) { if (Banco_micro$Status[i]==1) break Tempo_ini<-Tempo[i+1] } print(Tempo_ini) for (j in (i+1):n) { if (Banco_micro$Status[j]==0) break Tempo_fim<-Tempo[j] } print(Tempo_fim) TempoF<-difftime(Tempo_fim,Tempo_ini,units='mins') TempoF<-as.numeric(TempoF, units="mins") print(TempoF) ######################### A rotina deverá ser capaz de encontrar os intervalos de tempo em que a variavel "Status" permanence no valor 1. A rotina abaixo encontra o primeiro intervalo e pára. O que estou fazendo errado? Obrigada

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Re: [R-br] Leitura de arquivo .shp
by Paulo Abreu 22 Abr '15

22 Abr '15

Hélio, Você conhece esse artigo: http://www.uesc.br/editora/livrosdigitais_20140513/r_cientistas.pdf <http://www.uesc.br/editora/livrosdigitais_20140513/r_cientistas.pdf> ? Na página 134 tem um capítulo que fala sobre mapas. Mais especificamente, nas páginas 138 e 139 há um código sobre como extrair coordenadas geográficas. Será que ajuda? Paulo Abreu Date: Mon, 20 Apr 2015 10:09:56 -0300 From: Hélio Gallo Rocha <heliogallorocha(a)gmail.com <mailto:heliogallorocha@gmail.com>> To: r-br <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br <mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br>> Subject: Re: [R-br] Leitura de arquivo .shp Message-ID: <CA+ppPW69TdBsNC9CwcGXPmKd5xqej3cpe6RpEsdCQyzCYriqYQ(a)mail.gmail.com <mailto:CA+ppPW69TdBsNC9CwcGXPmKd5xqej3cpe6RpEsdCQyzCYriqYQ@mail.gmail.com>> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" Caros, Andei procurando em alguns CRM's e na lista, mas ão achei e já que estão tratando do assunto de arquivos shape, pergunto: Como extrair as coordenadas de um polígono. No meu caso tenho os dados climatológicos de Minas e o shape do IBGE do perímetro de Minas. Grato

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Plotar mapa por fator categórico
by Andre Oliveira 21 Abr '15

21 Abr '15

Pessoal estou tentando plotar um mapa por um fator (X) e por uma densidade (Y). O gráfico pela variável contínua (Y) está bom, mas pela variável categórica (X) dá os avisos, o gráfico não sai colorido e plota preto e branco com aviso. Já busquei na lista e no são google, mas não consegui resolver. O arquivo é um .shp do Mato Grosso que busquei no IBGE.require(rgdal) mt=readOGR("51MUE250GC_SIR.shp",layer="51MUE250GC_SIR",encoding = "latin1") n <- nrow(mt@data) mt@data$Y <- rnorm(n)head(mt@data) ID CD_GEOCODM NM_MUNICIP Y X 0 218 5100102 ACORIZAL -2.1099611 D 1 219 5100201 ÁGUA BOA 0.9998267 D 2 220 5100250 ALTA FLORESTA -0.7521304 D 3 221 5100300 ALTO ARAGUAIA -1.5353345 B 4 222 5100359 ALTO BOA VISTA 1.1464625 C 5 223 5100409 ALTO GARÇAS -1.8388984 D spplot(mt,"Y")mt@data$X <- sample(LETTERS[1:4], size = n, replace = T)spplot(mt, "X", col.regions = heat.colors(4))Houve 32 avisos (use warnings() para vê-los)warnings() Mensagens de aviso: 1: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 2: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 3: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 4: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 5: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 6: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 7: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 8: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 9: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 10: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 11: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 12: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 13: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 14: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 15: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 16: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 17: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 18: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 19: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 20: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 21: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 22: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 23: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 24: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 25: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 26: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 27: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 28: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 29: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 30: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores 31: In Ops.factor(z, at[i]) : ‘>=’ não faz sentido para fatores 32: In Ops.factor(z, at[i + 1]) : ‘<’ não faz sentido para fatores Alguém poderia me ajudar no erro? obrigado 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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2 graficos do grid lado a lado na mesma janela
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 21 Abr '15

21 Abr '15

Amigos de R, Eu não tenho qualquer familiaridade com o pacote grid, mas estou usando um pacote cuja principal função grafica é o com o grid. Eu gostaria de juntar os dois graficos abaixo lado a lado, e ja tentei usar algumas variaçoes do pushViewport sem sucesso. A função forest possui um argumento new que permitiria colocar mais de um grafico na mesma janela, mas sem um exemplo estou batentdo cabeça por aqui. Se alguem que tem familiaridade com o grid puder me dar uma mão, eu ficaria muito feliz. ID2 VP VN with without Q47 group 37 Cabalero ZC-2007 68 225 69 238 ELISA BIOSCHILE-TEST ELISA CHAGAS 111 Otani MM-2009 167 261 168 262 ELISA BIOSCHILE-TEST ELISA CHAGAS 124 Remesar MC-2009 340 1097 356 1099 ELISA BIOSCHILE-TEST ELISA CHAGAS 97 Anes N-2010 19 15 23 15 ELISA BIOSCHILE-TEST ELISA CHAGAS 102 Flores Chaves M-2010 66 132 66 157 ELISA BIOSCHILE-TEST ELISA CHAGAS 50 Lorca M-1992 77 98 82 98 ELISA ABBOTT-ABBOTT CHAGAS ELISA 42 Carvalho MR-1993 224 182 224 191 ELISA ABBOTT-ABBOTT CHAGAS ELISA 69 Hamerschlak N-1997 20 36 20 40 ELISA ABBOTT-ABBOTT CHAGAS ELISA 60 Oeleman WMR-1998 515 481 539 486 ELISA ABBOTT-ABBOTT CHAGAS ELISA 113 Otani MM-2009 167 257 168 262 ELISA ABBOTT-ABBOTT CHAGAS ELISA b <- read.table("clipboard",header=T) # after a ctrl+c install.packages("meta") library("meta") m.e.se <- metaprop(VP, with, studlab=ID2 ,data=b,subset=Q47=="ELISA",incr=.1,allincr=T,addincr=T,comb.fixed=F,hakn=T,title="ELISA for Chagas disease",complab='With Chagas',outclab="True positives",byvar=group,bylab='Trademark-name',print.byvar=T) m.e.sp <- metaprop(VN, without, studlab=ID2 ,data=b,subset=Q47=="ELISA",incr=.1,allincr=T,addincr=T,comb.fixed=F,hakn=T,title="ELISA for Chagas disease",complab='With Chagas',outclab="True negatives",byvar=group,bylab='Trademark-name',print.byvar=T) #tiff("C:/Banco/MetaDiagChagas_2013/resultados/Forest_ELISA_se.tiff",width=480*5.5,heigh=480*15,res=72*3) forest(m.e.se,overall=F,text.random="D&L random effects",pooled.events=T,xlab="Sensitivity",rightcols=F,leftcols=c("studlab", "event", "n","effect", "ci"),leftlabs=c("Study","TP","With","Sensitivity","95%-CI")) #dev.off() #file.show("C:/Banco/MetaDiagChagas_2013/resultados/Forest_ELISA_se.tiff") #tiff("C:/Banco/MetaDiagChagas_2013/resultados/Forest_ELISA_sp.tiff",width=480*3,heigh=480*15,res=72*3) forest(m.e.sp,overall=F,text.random="D&L random effects",pooled.events=T,xlab="Specificity",rightcols=c("effect", "ci"),leftcols=c("n","event"),leftlabs=c("TN","Without"),rightlabs=c("Specificity","95%-CI")) #dev.off() #file.show("C:/Banco/MetaDiagChagas_2013/resultados/Forest_ELISA_sp.tiff") Abraço forte a todos , Pedro Brasil

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Implementação de SEM (lavaan) utilizando variáveis dummy
by Vinícius Lionel Mateus 21 Abr '15

21 Abr '15

Prezados useRs, Sou um newbie em análise de dados categóricos, e esta é a primeira vez que uso o pacote lavaan. Ao implementar a análise, recebo o seguinte erro: *Error in muthen1984(Data = X[[g]], ov.names = ov.names[[g]], ov.types = ov.types, : ** ** unknown ov.types:factor* Acho que estou com problemas de sintaxe, na hora de especificar uma variável dummy, *grown*. O código antes do erro é: #### Making dummy variables from a case with K > 2 levels ### # Transforming grown to factor raw.data$grown <- factor(raw.data$grown, labels = c("1", "2", "3")) class(raw.data$grown) str(raw.data) #Inspecting the data set #the contrast matrix for categorical variable with three levels contr.treatment(3) #assigning the treatment contrasts to grown contrasts(raw.data$grown) = contr.treatment(3) str(raw.data) #Inspecting the data set ### centering and rescaling numeric explanatory variables ### prep$lnexp_5y <- scale(prep$lnexp_5y) prep$age<-scale (prep$age) prep$yearsliving <-scale (prep$yearsliving) prep$hourshome <-scale (prep$hourshome) str(prep) # Building the model # The observed variable in black is a dummy. odor1 <- ' # latent variables (measurement model) rsi =~ eyes_a + nose_a + run_nose_a + cough_a + chest_a + breath_a nsh =~ dizziness_a + concentration_a + headache_a + fatigue_a + nausea_a psy =~ risk_perception + behavioral ap =~ lnexp_5y sde =~ gender + smoking + *grown* + children + yearsliving oa =~ odor_binom #regressions (dependent ~ independent | y ~ x) rsi ~ ap + oa psy ~ ap + oa nsh ~ ap + oa + psy oa ~ ap + sde ' # Fitting the model with WLSMV fit1.ml <http://fit1.ml> <- sem(odor1, data = prep, ordered = c("grown"), estimator = "WLSMV") Desde já, muito obrigado. Vinícius -- Best regards, Vinícius Lionel Mateus, MSc (http://lattes.cnpq.br/6501001637020665) Chemistry PhD Student Atmospheric Chemistry Laboratory - Dep. Chemistry PUC-Rio - Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro Rua Marquês de São Vicente, 225, Gávea - Rio de Janeiro, RJ - Brazil CEP: 22451-900 Telefone: (+45) 26 28 28 51 (+55) (21) 3527-1327 (+55) (21) 993 - 588 - 051 Skype: vinicius.lionel http://www.qui.puc-rio.br/index.html

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Re: [R-br] Leitura de arquivo .shp
by Rafael Tieppo 20 Abr '15

20 Abr '15

Prezado Andre, Para ler arquivo shape eu uso 'readShapeSpatial' library(maptools) library(maps) Estados_shp <- readShapeSpatial("/home//estados_2010.shp") Saudações Rafael Tieppo State University of Mato Grosso - Department of Agricultural Engineering site: http://www2.unemat.br/rafaeltieppo blog: https://sistemasagricolas.wordpress.com "Evite o desperdício: antes de imprimir pense na sua responsabilidade com o ambiente". On Saturday, April 18, 2015 11:00 AM, "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. R 3.2 Windows --- dois erros bizarros (Leonard de Assis) 2. Leitura de arquivo .shp (Andre Oliveira) ---------------------------------------------------------------------- Message: 1 Date: Fri, 17 Apr 2015 20:49:31 -0300 From: "Leonard de Assis" <assis.leonard(a)gmail.com> To: <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: [R-br] R 3.2 Windows --- dois erros bizarros Message-ID: <002001d07969$289fe980$79dfbc80$(a)gmail.com> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" Primeiro, este erro: > devtools::find_rtools() WARNING: Rtools 3.3 found on the path at c:/Rtools is not compatible with R 3.2.0. Please download and install Rtools 3.2 from http://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/, remove the incompatible version from your PATH, then run find_rtools(). > Mas este não é o único, observem quando se inicia com o rstudio R version 3.2.0 (2015-04-16) -- "Full of Ingredients" Copyright (C) 2015 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type 'license()' or 'licence()' for distribution details. R is a collaborative project with many contributors. Type 'contributors()' for more information and 'citation()' on how to cite R or R packages in publications. Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R. Error in tools:::httpdPort <= 0L : comparison (4) is possible only for atomic and list types sugestões? ldeassis -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20150417/30004eba/atta…> ------------------------------ Message: 2 Date: Sat, 18 Apr 2015 14:32:06 +0000 (UTC) From: Andre Oliveira <andreolsouza(a)yahoo.com.br> To: "r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: [R-br] Leitura de arquivo .shp Message-ID: <1234703869.5754318.1429367526098.JavaMail.yahoo(a)mail.yahoo.com> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" Boa tarde, a leitura de meu arquivo . shp não está funcionando. Alguém pode me ajudar? Já dei uma olhada no google e não consegui resolver. require(rgdal) dir() [1] "51SDE250GC_SIR.shp" mt=readOGR("51MUE250GC_SIR.shp",layer="51MUE250GC_SIR")Erro em ogrInfo(dsn = dsn, layer = layer, encoding = encoding, use_iconv = use_iconv, : Cannot open file André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20150418/9c6803bb/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 52, assunto 22 *****************************************

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Re: [R-br] Leitura de arquivo .shp
by Rafael Tieppo 19 Abr '15

19 Abr '15

Andre, eu não sou especialista na área de GIS, mas no meu entendimento o arquivo shape é um conjunto de arquivos (“.shp” “.shx” “.dbf”), cada um com sua a respectiva função, se não estiver enganado a ESRI definiu esse padrão do Shape. Sugiro que faça um teste com um arquivo para verificar se o problema é sua máquina ou o código que vc está usando. Segue um link: ftp://geoftp.ibge.gov.br/malhas_digitais/censo_2007/setor_rural/shape/2500/geografica_sirgas2000/ufs/to/17mu2500gsr.zip Faça o download, descompacte e faça a leitura. Lembre-se que os arquivos devem estar na mesma pasta. Além disso, indique corretamente o caminho dos arquivos. Qualquer dúvida estou à disposição. Rafael Tieppo State University of Mato Grosso - Department of Agricultural Engineering site: http://www2.unemat.br/rafaeltieppo blog: https://sistemasagricolas.wordpress.com "Evite o desperdício: antes de imprimir pense na sua responsabilidade com o ambiente". On Saturday, April 18, 2015 11:00 AM, "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. R 3.2 Windows --- dois erros bizarros (Leonard de Assis) 2. Leitura de arquivo .shp (Andre Oliveira) ---------------------------------------------------------------------- Message: 1 Date: Fri, 17 Apr 2015 20:49:31 -0300 From: "Leonard de Assis" <assis.leonard(a)gmail.com> To: <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: [R-br] R 3.2 Windows --- dois erros bizarros Message-ID: <002001d07969$289fe980$79dfbc80$(a)gmail.com> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" Primeiro, este erro: > devtools::find_rtools() WARNING: Rtools 3.3 found on the path at c:/Rtools is not compatible with R 3.2.0. Please download and install Rtools 3.2 from http://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/, remove the incompatible version from your PATH, then run find_rtools(). > Mas este não é o único, observem quando se inicia com o rstudio R version 3.2.0 (2015-04-16) -- "Full of Ingredients" Copyright (C) 2015 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type 'license()' or 'licence()' for distribution details. R is a collaborative project with many contributors. Type 'contributors()' for more information and 'citation()' on how to cite R or R packages in publications. Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R. Error in tools:::httpdPort <= 0L : comparison (4) is possible only for atomic and list types sugestões? ldeassis -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20150417/30004eba/atta…> ------------------------------ Message: 2 Date: Sat, 18 Apr 2015 14:32:06 +0000 (UTC) From: Andre Oliveira <andreolsouza(a)yahoo.com.br> To: "r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: [R-br] Leitura de arquivo .shp Message-ID: <1234703869.5754318.1429367526098.JavaMail.yahoo(a)mail.yahoo.com> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" Boa tarde, a leitura de meu arquivo . shp não está funcionando. Alguém pode me ajudar? Já dei uma olhada no google e não consegui resolver. require(rgdal) dir() [1] "51SDE250GC_SIR.shp" mt=readOGR("51MUE250GC_SIR.shp",layer="51MUE250GC_SIR")Erro em ogrInfo(dsn = dsn, layer = layer, encoding = encoding, use_iconv = use_iconv, : Cannot open file André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20150418/9c6803bb/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 52, assunto 22 *****************************************

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R 3.2 Windows --- dois erros bizarros
by Leonard de Assis 19 Abr '15

19 Abr '15

Primeiro, este erro: > devtools::find_rtools() WARNING: Rtools 3.3 found on the path at c:/Rtools is not compatible with R 3.2.0. Please download and install Rtools 3.2 from http://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/, remove the incompatible version from your PATH, then run find_rtools(). > Mas este não é o único, observem quando se inicia com o rstudio R version 3.2.0 (2015-04-16) -- "Full of Ingredients" Copyright (C) 2015 The R Foundation for Statistical Computing Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) R is free software and comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY. You are welcome to redistribute it under certain conditions. Type 'license()' or 'licence()' for distribution details. R is a collaborative project with many contributors. Type 'contributors()' for more information and 'citation()' on how to cite R or R packages in publications. Type 'demo()' for some demos, 'help()' for on-line help, or 'help.start()' for an HTML browser interface to help. Type 'q()' to quit R. Error in tools:::httpdPort <= 0L : comparison (4) is possible only for atomic and list types sugestões? ldeassis

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Leitura de arquivo .shp
by Andre Oliveira 18 Abr '15

18 Abr '15

Boa tarde, a leitura de meu arquivo . shp não está funcionando. Alguém pode me ajudar? Já dei uma olhada no google e não consegui resolver. require(rgdal) dir() [1] "51SDE250GC_SIR.shp" mt=readOGR("51MUE250GC_SIR.shp",layer="51MUE250GC_SIR")Erro em ogrInfo(dsn = dsn, layer = layer, encoding = encoding, use_iconv = use_iconv, : Cannot open file 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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mudar rank de um vetor
by Odirley Campos 18 Abr '15

18 Abr '15

Caros listeiros, bom dia!!Recorro a vcs para resolver um problema talves simples mas que vem me incomodando a alguns meses.Tenho o seguinte vetor retirado de outro data frame: trt<-c(0,30,60,120,180,0,30,60,180,120,0,30,60,120,180) Mas cujo rank é: rank(trt) [1] 2 11 14 5 8 2 11 14 8 5 2 11 14 5 8 Como eu poderia modificar o rank do vetor? Talves colocar o rank com o valor do proprio elemento do vetor. Antecipadamente agradeço. Odirley R. Campos Engenheiro Agrônomo UFV/MG

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polr - proportional odds assumption
by Luciane Maria Pilotto 17 Abr '15

17 Abr '15

Olá, estou rodando regressão logística ordinal (variável desfecho com cinco categorias) de acordo com o sugerido no link http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/ologit.htm. Como faço para adequar os comandos abaixo para verificar se houve violação do pressuposto de proporcionalidade para uma variável com 5 categorias? No exemplo a variável desfecho possui 3 categorias. s[, 4] <- s[, 4] - s[, 3] s[, 3] <- s[, 3] - s[, 3] s # print __________________________________________________ Luciane Maria Pilotto

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Partição de somas de quadrado usando contrastes ortogonais
by Tiago Souza Marçal 16 Abr '15

16 Abr '15

Boa tarde pessoal, estou querendo pré-determinar contrastes ortogonais na anova para estimar suas somas de quadrado. Entretanto, a ordem com que eu insiro os contrastes está diferenciando as somas de quadrado (acredito que seja função do ajuste sequencial) Alguém sabe como determinar as somas de quadrado de 2 ou mais contrastes simultâneos usando a função aov() e lm(). Segue a baixo um cmr com minhas tentativas iniciais. CMR exp <- structure(list(trat = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("1", "2", "3"), class = "factor"), y = c(35.1246524994234, 45.2412218795633, 38.6536395943239, 44.9890868406512, 46.8437044071867, 31.5689442940656, 43.7282923393773, 38.1832126839309, 33.8260517315041, 34.600238427063, 46.2089275518832, 24.3185159526907)), .Names = c("trat", "y"), row.names = c(NA, -12L), class = "data.frame") attach(exp) m0 <- aov(y ~ trat) anova(m0) mat.c <- matrix(c(-1,0,1,2,-1,-1),nc=2) c1 <- C(trat,c(-1,0,1),1) c2 <- C(trat,c(2,-1,-1),1) contrasts(trat) <- mat.c m1 <- aov(y ~ c1 + trat) # Somente a soma de quadrados de c1 (78.47) correta !!!!!!!!!!! anova(m1) m2 <- aov(y ~ c2 + trat) # Somente a soma de quadrados de c2 (34.41) correta !!!!!!!!!!! anova(m2) Desde já agradeço por qualquer contribuição. Att. Tiago. ################################################################# Tiago de Souza Marçal - Graduando em Agronomia pelo CCA-UFES Bolsista de Iniciação Científica da área de Genética e Melhoramento de Plantas #################################################################

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Re: [R-br] Regex em uma string de busca
by Éder Comunello 16 Abr '15

16 Abr '15

Talvez algo assim... ### <code r> { set.seed(123) df <- data.frame( municipio=sample(c("Limeira", "Manaus", "Dourados"), 30, repl=T), diasemanaincident=sample(c("terca", "quarta", "sexta"), 30, repl=T), trechoklmetros=sample(0:400000, 30), turnoincidente=sample(c("manha", "tarde"), 30, repl=T), stringsAsFactors=F) } which(df$municipio == 'Limeira') # [1] 1 6 15 17 18 19 29 30 which(df$municipio == 'Limeira' & df$diasemanaincident == 'terca') # [1] 15 17 19 vec <- c("df$municipio == 'Limeira'", "df$municipio == 'Limeira' & df$diasemanaincident == 'terca'"); cbind(vec) for (a in vec) print(with(df, which(eval(parse(text=a))))) # [1] 1 6 15 17 18 19 29 30 # [1] 15 17 19 ### </code> Éder Comunello <c <comunello.eder(a)gmail.com>omunello.eder(a)gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W] Em 16 de abril de 2015 14:32, Fernando Gama <f.fabiogama88(a)gmail.com> escreveu: > Obrigado pela resposta Eder. :) > > mas os dados não estão em um dataframe e sim eu tenho um vetor de > caracteres na forma de: > > [1] "municipio == Limeira" > > [2] "municipio == Limeira & diasemanaincident == terca" > > [3] "municipio == Limeira & diasemanaincident == terca & *trechoklmetros > == ]12.200, 245.000]*" [1] [1] "municipio == Manaus" > > > [4]"municipio == Manaus & diasemanaincident == sexta" > > [5] "municipio == Manaus & diasemanaincident == sexta & turnoincidente == > manha" > > Meu objetivo é ler essas strings de busca de maneira automática. Como elas > seguem um padrão, posso aplicar o mesmo script em cima de proximas strings > de busca que surgirem... > > > >

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