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Re: [R-br] teste para Ho:b=1 regressão linear
by Robert Iquiapaza 23 Ago '14

23 Ago '14

Me parece que o intervalo de confiança dos coeficientes depende dos seus dados e não muda com a hipótese que você testar. Não sei se é isso que esta perguntando. Já para testar b=1 pode usar a função linearHypothesis x=rnorm(50,.08,.25) y=10+x*1.1+rnorm(50) ml=lm(y~x) summary(ml) confint(ml) library(car) linearHypothesis(ml, "x = 1") Sds Em 22 de agosto de 2014 08:03, Luiz Roberto Martins Pinto < luizroberto.uesc(a)gmail.com> escreveu: > Caros, > > Para y=a+bx, a função lm (y~x) testa Ho:a=0 e Ho:b=0, e me fornece > intervalos de confiança. > > Preciso de uma função que teste Ho:b=1, com intervalo de confiança. > > Luiz Roberto. > > Luiz Roberto Martins Pinto > Prof. Pleno/DCET/UESC > Laboratório de Estatística Computacional > Universidade Estadual de Santa Cruz > Ilhéus-Bahia > > luizroberto.uesc(a)gmail.com > skype: lrmpinto > http://lattes.cnpq.br/2732314327604831 > > > > _______________________________________________ > 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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Re: [R-br] DÚVIDA EXPAND.GRID
by andrebvs＠bol.com.br 23 Ago '14

23 Ago '14

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DÚVIDA EXPAND.GRID
by andrebvs＠bol.com.br 22 Ago '14

22 Ago '14

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Re: [R-br] Dúvida Simples - Histograma
by Ivan Bezerra Allaman 22 Ago '14

22 Ago '14

É desestimulante ainda ver pessoas usando a função "hist" para fazer histograma quando temos a library(fdth) muito mais completa e com gráficos muito mais elaborados. Consulte o pacote e verás o leque de opções. Cordialmente,

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Dúvida Simples - Histograma
by andrebvs＠bol.com.br 22 Ago '14

22 Ago '14

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teste para Ho:b=1 regressão linear
by Luiz Roberto Martins Pinto 22 Ago '14

22 Ago '14

Caros, Para y=a+bx, a função lm (y~x) testa Ho:a=0 e Ho:b=0, e me fornece intervalos de confiança. Preciso de uma função que teste Ho:b=1, com intervalo de confiança. Luiz Roberto. Luiz Roberto Martins Pinto Prof. Pleno/DCET/UESC Laboratório de Estatística Computacional Universidade Estadual de Santa Cruz Ilhéus-Bahia luizroberto.uesc(a)gmail.com skype: lrmpinto http://lattes.cnpq.br/2732314327604831

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Mapa temático com sobreposição de cores
by Flávio Fagundes 21 Ago '14

21 Ago '14

Caros(as), boa tarde. Sou novo na lista, sou usuário bem básico do R, estou começando a trabalhar com a confecção de mapas e gostaria de pedir uma ajuda. Criei um mapa temático, com 5 cores diferentes plotei normalmente as cores de acordo com uma faixa de valores. Porém, eu gostaria de plotar sobre cada área sombreada uma segunda camada de cores com tons mais claros e proporcionais ao tamanho da área. Por exemplo: Em uma determinada UF, o mapa temático dos municípios reflete o percentual de domicílios que possuem energia elétrica (foram criadas 5 faixas percentuais). Eu gostaria de plotar, nestes mesmos municípios o percentual de geladeiras existentes nos domicílios (premissa: nenhum município terá % de geladeiras maior que % existência do energia elétrica). Dessa forma, se nos municípios a cor correspondente ao percentual +80% de existência de energia elétrica for azul escura, eu gostaria de plotar, nestes mesmos municípios, a cor azul clara, sobreposta a cor azul escura, mas de tal forma que esta cor azul clara fosse proporcional ao % correspondente a existência de geladeira. Se houver tb 80% de domicílios com geladeira, toda a área ficaria coberta, se fosse 50% de domicílios com geladeiras, apenas metade da área desses municípios ficaria coberta com a cor azul clara, e assim sucessivamente paras outras cores (tipo: vermelho, verde, amarelo, roxo, e etc..... Peço, por favor, ajuda de referências, dicas, exemplos e etc PS: Para fazer um mapa teste, utilizei o material do prof. Elias Teixeira Krainski (Introdução A Analise De Dados Espacialmente Referenciados), que por sinal excelente didática e exposição. Como principiante foi ótimo. Parabéns ao autor!!. O primeiro mapa temático com as primeiras cores, deu certo com os comandos: cores5 <- rgb(1:5/7, 5:1/7, 0.1) labelfun <- function(brea) { k <- length(brea) paste(c("<", brea[2:(k-2)], ">"), c("", rep("a", k-3), ""), brea[c(2:(k-1),k-1)]) } plot(munic, col=cores5[cl5]) legend('topleft', labelfun(br), fill=cores5, bty='n') Obrigado Att Flávio

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Função plot(modelo)
by ana paula coelho madeira 21 Ago '14

21 Ago '14

Prezados colegas, boa noite. A função plot(modelo) apresenta uma série de gráficos que nos permite verificar, entre outras coisas, as pressuposições de homocedasticidade e normalidade, correto? Supondo que tenho, por exemplo, dados de contagem que os erros não tenham distribuição normal. Desse modo poderia usar um GLM com família Poisson. Nesse caso como devo interpretar os gráficos produzidos por plot(modelo) ? ( Ou seja, se já sei que os dados não são normais, usei um GLM, o que esses gráficos me dizem? QQ plot?) Agradeço muito! Atenciosamente, Ana Paula

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Ajuste não-linear usando tangente hiperbólica
by Michelle Baú Graczyk 20 Ago '14

20 Ago '14

Boa tarde, Estou começando com R agora e preciso ajustar um gráfico usando uma função com tangente hiperbólica. Então eu escrevi um programa para primeiro achar os parâmetros e depois ajustar. Só que dá um erro de gradiente singular e o R faz o ajuste com uma função polinomial de graus 6. O código e o erro seguem abaixo : cra<-read.table("/Users/bau/Desktop/DIS2.txt", head=T) head(cra) str(cra) dput(cra) cra<- structure(list(min = 1:395, mu = c(40619.8, 39545.45, 19500.81, 14791.13, 9149.19, 9480.65, 12744.09, 11964.57, 11614.17, 11684.13, 10369.29, 13327.56, 9780.95, 12404.69, 10536.72, 12999.22, 12896.09, 14821.26, 11269.53, 9419.84, 8962.7, 12392.91, 10222.66, 10529.13, 10285.94, 11471.09, 14243.31, 9932.81, 9861.42, 9983.46, 10539.84, 9241.27, 7450, 11592.91, 12796.09, 10090.48, 10106.25, 9166.93, 8778.57, 7770.63, 10237.8, 10085.6, 8813.39, 9223.44, 9236, 11351.2, 12493.7, 12438.58, 9455.56, 8894.35, 10324.8, 9891.87, 10706.35, 9313.82, 10461.6, 10487.3, 10592.91, 9917.46, 9039.68, 8050, 10052.38, 11104.8, 12400.79, 9650, 10877.78, 13385.83, 10130.71, 9628.35, 9437.4, 8750, 11756, 12542.06, 9927.34, 13969.29, 9136.22, 11517.32, 9858.27, 10492.91, 8452, 10669.53, 10669.84, 9958.06, 10270.4, 9927.2, 9028.57, 12172.8, 10311.9, 8573.81, 6879.03, 10854.47, 8000, 8991.94, 11618.11, 10336, 15286.61, 11933.86, 10360.32, 10776.38, 7796.77, 9339.52, 9820.16, 10235.2, 9374.8, 9774.4, 9381.1, 10692.86, 10714.06, 9313.6, 12315.87, 9844.63, 11017.6, 9547.15, 10226.02, 11998.37, 10019.84, 8105.6, 8834.92, 14572, 8759.52, 8546.83, 10929.84, 11121.43, 11700, 7966.94, 9686.29, 9089.6, 10859.06, 8584.68, 8510.32, 7851.97, 9800, 9303.23, 10250, 9338.4, 9639.2, 9897.62, 8022.58, 9415.87, 7676.23, 8783.33, 9322.58, 8224.8, 7808.8, 10566.94, 8915.87, 9031.45, 8175, 8262.7, 8287.2, 7414.96, 11503.2, 9240, 9800.8, 8669.84, 10707.14, 8335.71, 9726.98, 8534.96, 10563.49, 8089.76, 9924.6, 8228.8, 7516.94, 10676.38, 8029.92, 9932.26, 7155.28, 9440.32, 10058.4, 8311.11, 8780.31, 9165.87, 8956.8, 8267.2, 8767.46, 9109.52, 9476.19, 8557.14, 5923.58, 8865.57, 7166.67, 8295.24, 9270.97, 8654.03, 7140, 7679.37, 12931.2, 8307.14, 7132, 6820.8, 8820.8, 6396.8, 6417.32, 8580.16, 9339.2, 7325.98, 7534.13, 9076.19, 7066.94, 7488.71, 8042.52, 7669.29, 9224.41, 8097.58, 8974.4, 8530.16, 8403.17, 8036.29, 9200, 6553.17, 7426.98, 7818.4, 7442.86, 7342.74, 10152.8, 7003.2, 8584.55, 8426.19, 7689.43, 10894.31, 9023.58, 7295.97, 7248.8, 8260, 6723.81, 10219.2, 7630.95, 7053.97, 7321.6, 8065.08, 7696.83, 7782.26, 8234.4, 8464.8, 15065.04, 7095.16, 7509.52, 10538.71, 10128.23, 7324.8, 8461.11, 7879.51, 8787.2, 9983.87, 7620.63, 9636.51, 8688, 8010.32, 7733.87, 6618.4, 8676.98, 6831.2, 9062.9, 6804.8, 7835.48, 9616.67, 8756.45, 8137.3, 8732.8, 7296.83, 8336.51, 8489.52, 7241.6, 9461.6, 8593.65, 8695.2, 9409.84, 8552.8, 8721.43, 7684.8, 8852, 9445.6, 12223.2, 11104.8, 11211.11, 8091.2, 10172.22, 8283.2, 10996.03, 9291.27, 13194.44, 8806.4, 11795.2, 12854.76, 10568.25, 11619.2, 9796.83, 11148.41, 10347.2, 12374.6, 11234.92, 10505.6, 12130.4, 9889.6, 9594.44, 11288.89, 10813.6, 11724.19, 10908.8, 10823.39, 12461.11, 17342.86, 11294.4, 13250, 13161.9, 11897.58, 10255.2, 10792, 12212.8, 10997.6, 12242.86, 9920.8, 8991.27, 9956.35, 11164.29, 12138.1, 11219.05, 12037.3, 12813.49, 9661.9, 13949.21, 10590.48, 14073.6, 11168.8, 12556.35, 12865.87, 13203.97, 13751.59, 11597.62, 14173.02, 16489.68, 11492.06, 13292.86, 10719.2, 11917.46, 12168.25, 13701.59, 12973.02, 12025.4, 11307.14, 16519.84, 10837.3, 12180.95, 12509.52, 10959.52, 14688.1, 14192.06, 14108.73, 13302.38, 12665.87, 16281.75, 13131.2, 14984.92, 14841.27, 13766.4, 15573.02, 14683.33, 15494.44, 13714.29, 14546.83, 18848.41, 15442.86, 18065.08, 16905.56, 18330.95, 19372.22, 19878.57, 18992.86, 16706.35, 15268.25, 20623.02, 19945.24, 20128.57, 18582.54, 19185.71, 23628.57, 22283.33, 20084.92, 21576.98, 27226.98, 26983.2, 24548.8, 26579.2, 26625.4, 28393.65, 33450, 31057.14, 29047.62, 35111.11, 45998.4, 99051.61, 178643.64, 104533.33, 70500, 104700 )), .Names = c("min", "mu"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -395L)) m0<- 0.5; a<-1; b<-3 plot(mu~min,cra) curve(m0+(tanh(a*min+b*(min^2)))^3, add=TRUE) n0<-nls(mu~m0+(tanh(a*min))^b,data=cra,start=list(m0=m0,a=a,b=b)) summary(n0) with(cra,plot(min,mu,xlab="minutos",ylab="média")) with(cra,points(min,fitted(n0),type="b",pch="+",col="red")) legend(200,100000,c("observado","ajustado)"),pch=c(1,3),col=c(1,2)) O erro: > n0<-nls(mu~m0+(tanh(a*min+b*(min^2)))^3,data=cra,start=list(m0=0.5,a=1,b=0.9)) Erro em nls(mu ~ m0 + (tanh(a * min + b * (min^2)))^3, data = cra, start = list(m0 = 0.5, : gradiente singular > summary(n0) Formula: mu ~ m0 + a * (min^3) + b * (min^6) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) m0 1.226e+04 7.472e+02 16.411 <2e-16 *** a -7.917e-04 9.122e-05 -8.679 <2e-16 *** b 2.294e-11 1.758e-12 13.048 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 9538 on 392 degrees of freedom Number of iterations to convergence: 2 Achieved convergence tolerance: 2.397e-07 Alguém saberia como eu posso resolver este problemas? Muito obrigada, Michelle Bau Graczyk

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Erro em q$limits
by Edson Lira 20 Ago '14

20 Ago '14

Tenho um bd com a seguinte estrutura: > head(M04) A B C D 1 60.9460 62.2680 58.5355 60.3665 2 57.3075 57.6275 85.6005 65.5345 3 73.4505 48.5370 71.5110 65.6680 4 58.2090 67.5285 64.3855 71.5910 5 53.2815 61.4225 51.4050 65.2255 7 60.7725 72.0105 71.2575 54.3345 Alguém poderia me indicar qual o erro que estou cometendo na rotina abaixo: par(cex=0.7,cex.lab=0.8,cex.axis=0.7) qcc(M04, type="xbar",center=60,title="",nsigmas=2,cex=0.7,cex.lab=0.8,cex.axis=0.7, xlab="Dia", ylab="Tempo (min)",cex=0.7,label.limits = c("", ""), restore.par = FALSE) axis(side = 4, at = q$limits[1], labels = "52", tick = T, cex.axis = 0.7, las = 1, line = -0.5) axis(side = 4, at = q$limits[2], labels = "68", tick = T, cex.axis = 0.7, las = 1, line = -0.5) O erro na janela do Log é: axis(side = 4, at = q$limits[1], labels = "52", tick = T, cex.axis = 0.7, las = 1, line = -0.5) Erro em q$limits : objeto de tipo 'closure' não possível dividir em subconjuntos Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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Data Science for Social Good
by Manoel Galdino 20 Ago '14

20 Ago '14

Pode interessar a alguém... http://dssg.io/ -- Manoel Galdino https://sites.google.com/site/galdinomcz/

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duvida matrix
by Leonardo Monteiro 20 Ago '14

20 Ago '14

Prezados, boa tarde. Sendo as matrix x e y: x<- matrix(rnorm(25, 10, 4),nrow = 5, ncol = 5); x #matrix 1 y<- matrix(rnorm(45, 50, 10), nrow = 9, ncol = 5); y # matrix 2 alguem poderia me ajudar em como pegar as linhas que estão "sobrando" da matrix y (6 até 9) e colar na matrix x (abaixo da linha 5)? obrigado, Leonardo.

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Delineamento em Blocos Casualizados balanceado em esquema de parcelas sub-subdivididas.
by Raphael Antonio Prado Dias 20 Ago '14

20 Ago '14

Prezados, boa tarde! Alguém sabe de algum pacote para realizar a análise de variância de um delineamento em blocos casualizados balanceado em esquema de parcelas sub-subdivididas, ou ainda, como faço para especificar os resíduos "a" e "b"? Antecipadamente obrigado! Raphael ================================================ Raphael Antonio Prado Dias e-mail: raphael.dias(a)muz.ifsuldeminas.edu.br <http://carpa.ciagri.usp.br/sm/src/compose.php?send_to=rapdias%40esalq.usp.br> Professor do IFSULDEMINAS - Muzambinho-MG Doutorado em Estatística e Experimentação Agronômica Universidade de São Paulo - USP Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” – ESALQ Piracicaba - SP - Brasil ================================================

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Re: [R-br] Euclidiana para dados binarios (Marcelo Laia)
by Marcos Vital 16 Ago '14

16 Ago '14

Olá, Marcelo Bom, vamos por partes. Como você está usando o vegan e mencionou Jaccard, chuto que você esteja usando dados de comunidades biológicas (tipo presença/ausência de espécies). É isto mesmo? Se for este o caso, eu diria que realmente usar distância euclidiana é bem suspeito. A razão principal são os chamados "duplos zeros". O que rola é que a distância euclidiana, por sua natureza geométrica, considera que valores zeros compartilhados tornam dois objetos mais próximos. O problema é que um zero em uma matriz de composição de espécies pode significar simplesmente que a espécie não foi coletada, e as ausências em comum, então, não significam maior similaridade entre as comunidades. Daí usar o Jaccard, que não considera as ausências em comum na sua fórmula. Você pode dar uma espiada no livro do Legendre (o Numerical Ecology) sobre os duplos zeros para convencer o seu colega. Isto se o seu caso se encaixar neste contexto, claro. Agora, sobre os valores, eles não precisam ficar entre zero e um. Imagine calcular a distância euclidiana em apenas duas dimensões (ou seja, usando apenas duas variáveis; ou duas espécies, se fosse o caso). Nesta situação, a distância entre os dois pontos pode ser achada na mão, pelo bom e velho teorema de pitágoras. Basta somar o quadrado das duas distâncias (uma para cada variável) e depois tirar a raiz disso, e temos a distância. Veja, por exemplo, o código bem simples a seguir: ####################### #Início do código###### ####################### dados<-structure(list(V1 = 0:1, V2 = c(1L, 0L)), .Names = c("V1", "V2" ), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L)) dados library(vegan) matriz<-vegdist(dados, method="euclid") matriz #Note que isto dá no mesmo que: sqrt((1^2)+(1^2)) #################### #Fim do código###### #################### Abraços Marcos -- Marcos Vinícius Carneiro Vital Universidade Federal de Alagoas Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde Setor de Biodiversidade e Ecologia

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Euclidiana para dados binarios
by Marcelo Laia 15 Ago '14

15 Ago '14

Um colega pediu para que rodasse uns dados binarios para obtenção de dissimilaridade e respectivo dendrograma por meio da distância euclidiana. Eu sempre udei Jaccard ou Nei e Li para dados binários. Mas, o pacote vegan tem a função vegdist que aceita binários para euclidiana. Rodei os dados e a matriz de dissimilaridade tem valores entre 0 e 4! Eu esperava valores entre 0 e 1! Eis o código: library(vegan) library(MASS) lili.dist.euc <- vegdist(lili, method="euclidian", binary=TRUE) lili.clua.euc <- hclust(lili.dist.euc, "average") plot(lili.clua.euc, cex=0.9, hang = -1) Pergunto: Tem algo errado? Euclidiana é aplicada a dados binários? Se não, como argumentar com o colega e demovê-lo da ideia? Jaccard é melhor neste caso? Se desejar, posso disponibilizar o BD. Laia -- Marcelo

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Matriz X de delineamento
by andrebvs＠bol.com.br 15 Ago '14

15 Ago '14

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gráfico area
by luc.souza＠usp.br 14 Ago '14

14 Ago '14

Prezados, gostaria de fazer um gráfico no R, com os dados abaixo: d1 <- data.frame(X = 1:10, Y1 = c(-1.2,0,0,0,0,-30.3,-1.6,0,0,-2.4), Y2 = c(0,8.9,62.7,14,7.4,0,0,14.6,9.3,0)) O gráfico que gostaria de fazer é o mesmo que o gráfico de área do excel. Tentei fazer alguns gráficos, mas não ficou nem um pouco parecido. Primeiro tentei plotar duas linhas e depois preencher a área com uma cor. Não consegui. Alguém poderia me ajudar? Obrigado. Lucas Lucas F. de Souza Eng. Agrícola - CONAB M.Sc. Produção Vegetal - UENF Doutor em Agrometeorologia - ESALQ/USP tel: (19) 98160-7068

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Integração numérica de valores tabulados
by Alexandre Castagna 13 Ago '14

13 Ago '14

Prezados, Preciso aplicar repetidas vezes uma integral em um distribuição de probabilidade e por isso preciso de um método muito rápido (são milhares de repetições). Porém não existe uma função matemática que descreva a distribuição, os valores estão tabulados. A função de integração que construí é muito lenta (0.2 segundos na minha máquina); queria reduzir essa velocidade em 10 ou 100 vezes. Apresento a função com os valores tabulados: angles <- log(c(0.001, 0.01, 0.1, 0.12589, 0.15849, 0.19953, 0.25119, 0.31623, 0.39811, 0.50119, 0.63096, 0.79433, 1, 1.2589, 1.5849, 1.9953, 2.5119, 3.1623, 3.9811, 5.0119, 6.3096, 7.9433, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125, 130, 135, 140, 145, 150, 155, 160, 165, 170, 175, 180)*pi/180) mc.petold <- log(c(869105, 39180, 1.76661e3, 1.29564e3, 9.50172e2, 6.99092e2, 5.13687e2, 3.76373e2, 2.76318e2, 2.18839e2, 1.44369e2, 1.02241e2, 7.16082e1, 4.95803e1, 3.39511e1, 2.28129e1, 1.51622e1, 1.00154e1, 6.57957, 4.29530, 2.80690, 1.81927, 1.15257, 4.89344e-1, 2.44424e-1, 1.47151e-1, 8.60848e-2, 5.93075e-2, 4.20985e-2, 3.06722e-2, 2.27533e-2, 1.69904e-2, 1.31254e-2, 1.04625e-2, 8.48826e-3, 6.97601e-3, 5.84232e-3, 4.95306e-3, 4.29232e-3, 3.78161e-3, 3.40405e-3, 3.11591e-3, 2.91222e-3, 2.79696e-3, 2.68568e-3, 2.57142e-3, 2.47603e-3, 2.37667e-3, 2.32898e-3, 2.31308e-3, 2.36475e-3, 2.50584e-3, 2.66183e-3, 2.83472e-3, 3.03046e-3, 3.09206e-3, 3.15366e-3)) cum.beta.ph.p.petzold <- function(psi) { Integral <- integrate(function(x) { exp(approx(angles, mc.petold, xout = log(x))$y)*sin(x) }, lower = 1.745329e-05, upper = psi)$value*2*pi return(Integral) } cum.beta.ph.p.petzold(psi = pi) Onde psi deve ser entrado em radianos. A integral de "0" a pi é apenas aproximadamente 1, por conta de uma simplificação dos valores e pelo limite inferior de integração em 0.001º (1.745329e-05 rad), já que o valor é infinito em 0. A normalização para 1 é fácil de ser realizada. A função é aplicada milhares de vezes em um programa de simulação com números aleatórios, onde para tirar uma amostra aleatória dessa distribuição, eu uso: randon.n <- runif(1) optimize( function(x) abs(cum.beta.ph.p.petzold(x)-randon.n), interval = c(0, pi), tol = 1e-3)$minimum Agradeço se alguém puder oferecer uma sugestão. Obrigado, -- Alexandre Castagna Mourão e Lima Laboratório de Radioecologia e Mudanças Globais - UERJ Rua São Francisco Xavier, 524, Maracanã Pav. Haroldo Lisboa da Cunha, Sub-solo

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Gráfico de Ishikawa
by Edson Lira 13 Ago '14

13 Ago '14

Caros liteiros, estou tentando usar a rotina abaixo: library(qcc) # Ativar o pacote qcc cause.and.effect(cause= list(Método.de.foto.cópia= c('Colocação do Original', 'Tempo de secagem'), Liquido= c('Qualidade', 'Qualidade quando novo', 'Sujeira'), Papel.de.cópia= c('Qualidade do papel', 'Foto sensibilidade'), Condições.ambientais= c('Mesa suja', 'Mãos sujas'), Papel.original= c('Dobras', 'Nitidez', 'Transparência'), Copiadora= c('Velocidade', 'Condições do enrolamento', 'Potência da lâmpada')), title=' Gestão da Qualidade \n Diagrama de Causas e Efeito', effect= 'Cópia de má qualidade', cex= c(0.7, 0.5, 1)) Como faço para excluir os pontos que separaram as palavras no gráfico, por exemplo como faço para aparecer Método de foto cópia e não Método.de.foto.cópia. A rotina exige o ponto entre as palavras das causas principais. Bom dia a todos. [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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ANOVA de fatorial com tratamento adicional
by helcio duarte pereira 11 Ago '14

11 Ago '14

Pessoal, vocês teriam outro pacote para indicar-me, além do ExpDes, que faz analise de variância de experimentos em esquema fatorial com tratamentos adicionais? Att. Helcio

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odds ggplot2
by geovane barbosa 11 Ago '14

11 Ago '14

Ola pessoal boa tarde Estou tentando fazer o gráfico do odds de acordo com a tabela abaixo. var or lclucl A 1.5521.4011.719 B1.7891.4912.146 C 1.5611.2871.893 D1.4321.2371.658 E 1.2591.0251.548 F1.3631.1121.671 G1.5541.2581.920 H2.1571.7562.651 com o seguinte comando. dat <- read.table("tabela1.txt", header = T) ggplot(dat, aes(x = variaveis, y = or, ymin = lcl, ymax = ucl))+ ylab("Odds ratio & 95% CI") + geom_hline(aes(yintercept = 1)) + scale_color_discrete(name = "Lag") + xlab("") Erro em as.environment(where) : 'where' faltante Ele da o erro acima, o que eu faço? abraços

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correção de erro package DEMEtics
by Marco Aurélio 11 Ago '14

11 Ago '14

Boa tarde, Alguém poderia me auxiliar a corrigir o erro abaixo. library(DEMEtics) D.Jost("genotipagemgerais", bias = "correct", object = FALSE, format.table = TRUE, pm = "pairwise", statistics = "CI", bt = 1000) Error in file(file, "rt") : cannot open the connection In addition: Warning message: In file(file, "rt") : cannot open file 'genotipagemgerais': No such file or directory Att., Marco Aurélio Desimoni Dias Zootecnista/UFLA Mestre em Produção e Nutrição de Não-Ruminantes/UFLA Doutorando em Produção e Nutrição de Não-Ruminantes/UFLA

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Re: [R-br] Integral dupla no R
by Artur Lourival da Fonseca Machado 11 Ago '14

11 Ago '14

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Integral dupla no R
by Jodavid Ferreira 11 Ago '14

11 Ago '14

estou precisando fazer uma integral de uma distribuição conjunta no R, e para isso é necessário fazer uma integral dupla. Alguém saberia me responder como posso calcular integral dupla no R? -- Jodavid Ferreira Responsável pela comissão de Comunicação do MJ da RCCPB - http://rccpbjovem.com Membro da equipe Estadual do Ministério de Comunicação da RCCPB - http://rccpb.com.br Bacharelando em Estatística - Universidade Federal da Paraíba - www.de.ufpb.br Estagiário no Laboratório de Estatística Aplicada ao Processamento de Imagens e Geoprocessamento - http://de.ufpb.br/~leapig Site Pessoal - http://blog.jodavidferreira.com Twitter - @JodavidFerreira <http://twitter.com/JodavidFerreira>

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Calcular distância entre cidades usando o nome (ASANTOS)
by João Augusto Batista 10 Ago '14

10 Ago '14

Olá Alexandre! estava imaginando > criar uma lista com dois objetos, na primeira com nomes de cidades que > corresponde a city from e um segundo objeto city to e a combinação > destes me dariam as distâncias. > Creio que existam 2 maneiras, uma por força bruta e outra mais inteligente. Veja nesta discussão <http://stackoverflow.com/questions/17361909/determing-the-distance-between-…> um código com ggmaps e busca por ZIP code nos EUA. Pode ser um bom ponto de partida. Do lado da força bruta, eu posso te dizer o meu passo a passo (não tenho mais o código, já tem tempo!). Quando tive esse problema, gerei um código que media a distância entre cidades a partir dos dados do IBGE e de uma fórmula simples, que você encontra na internet facilmente (existem duas, mas acho essa a melhor <http://staff.on.br/jlkm/geopath/>). Os arquivos shape do IBGE sobre os municípios possuem as coordenadas das cidades. Extrai essa informação em um data frame com 4 variáveis (coord x e y, nome da cidade e nome da UF). Depois, o script gerava um data frame com cada combinação possível de pares de cidades (sim, é gigantesco) e calculava a distância. Boa sorte e diga se deu certo! Abraços, *João Augusto P. B.* +55 21 992 453 599 FGV - Rio de Janeiro - Brazil LinkedIn Profile <http://www.linkedin.com/in/joaoaugustopb/en>

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Fwd: Análise de componentes principais (PCA) - ajuda
by Bianca Schindler 10 Ago '14

10 Ago '14

Olá pessoal! Meu nome é Bianca Schindler, sou mestranda em Engenharia Florestal pela UFSM. Estou tentando realizar uma PCA ou ACP (análise de componentes principais) com alguns dados da minha dissertação, porém no gráfico da ordenação os vetores que seriam os descritores estão muito aglomerados de forma que não é possível observá-los. Gostaria de expandir estes eixos para poder observar quais são os respectivos "descritores" dos "objetos". Neste caso, os dados que trabalho os descritores seriam constituintes químicos do óleo essencial e os objetos os órgãos vegetais de onde foram extraídos. O pacote utilizado é o "*stats*" O scrip utilizado segue abaixo: #Principal Components Analysis getwd() dir() dados=read.csv("dados.csv", h=T, row.names=1, sep=";") dados require(stats) prcomp(dados, scale = FALSE) plot(prcomp(dados)) summary(prcomp(dados, scale = FALSE)) biplot(prcomp(dados), col = c("black", "blue"), main="ACP - Análise de Componente Principais", xlab = "Componente 1(colocar a proporção da variância%)", ylab = "Componente 2 (colocar a proporção da variância%)") Em anexo segue a imagem da ordenação. Onde em azul são os vetores aglomerados (descritores), os quais quero expandir. As demais siglas são os objetos. Obs: Caso alguém precise dos dados, segue o link: http://www.datafilehost.com/d/29e3f3bc. Agradeço a atenção e qualquer ajuda. Atenciosamente, Bianca Schindler. -- Bianca Schindler. Mestranda em Engenharia Florestal - UFSM. Laboratório de Extrativos Vegetais (LABEVE) Tel: (55) 9661-7429.

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 44, assunto 11
by Bianca Schindler 10 Ago '14

10 Ago '14

Obrigada Augusto Ribas! Irei testar! Em 10 de agosto de 2014 21:50, <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: > Enviar submissões para a lista de discussão R-br para > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou > corpo da mensagem para > r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo > endereço > r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será > mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." > > > Tópicos de Hoje: > > 1. Fwd: Análise de componentes principais (PCA) - ajuda > (Bianca Schindler) > 2. Re: Fwd: Análise de componentes principais (PCA) - ajuda > (Augusto Ribas) > > > ---------------------------------------------------------------------- > > Message: 1 > Date: Sun, 10 Aug 2014 20:42:47 -0300 > From: Bianca Schindler <bia.schindler(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: [R-br] Fwd: Análise de componentes principais (PCA) - ajuda > Message-ID: > < > CALu7XvYEsVkHt+s2Er4LbB2w_y31MdBsfb733Mv-gooyAZBhMQ(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Olá pessoal! > > Meu nome é Bianca Schindler, sou mestranda em Engenharia Florestal pela > UFSM. > Estou tentando realizar uma PCA ou ACP (análise de componentes principais) > com alguns dados da minha dissertação, porém no gráfico da ordenação os > vetores que seriam os descritores estão muito aglomerados de forma que não > é possível observá-los. Gostaria de expandir estes eixos para poder > observar quais são os respectivos "descritores" dos "objetos". Neste caso, > os dados que trabalho os descritores seriam constituintes químicos do óleo > essencial e os objetos os órgãos vegetais de onde foram extraídos. > > O pacote utilizado é o "*stats*" > O scrip utilizado segue abaixo: > > #Principal Components Analysis > getwd() > dir() > dados=read.csv("dados.csv", h=T, row.names=1, sep=";") > dados > require(stats) > prcomp(dados, scale = FALSE) > plot(prcomp(dados)) > summary(prcomp(dados, scale = FALSE)) > biplot(prcomp(dados), col = c("black", "blue"), main="ACP - Análise de > Componente Principais", xlab = "Componente 1(colocar a proporção da > variância%)", ylab = "Componente 2 (colocar a proporção da variância%)") > > Em anexo segue a imagem da ordenação. Onde em azul são os vetores > aglomerados (descritores), os quais quero expandir. As demais siglas são os > objetos. > > Obs: Caso alguém precise dos dados, segue o link: > http://www.datafilehost.com/d/29e3f3bc. > > Agradeço a atenção e qualquer ajuda. > > Atenciosamente, > > Bianca Schindler. > > > > -- > Bianca Schindler. > Mestranda em Engenharia Florestal - UFSM. > Laboratório de Extrativos Vegetais (LABEVE) > Tel: (55) 9661-7429. > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140810/4e9646a6/atta… > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo não-texto foi limpo... > Nome: Rplot.jpeg > Tipo: image/jpeg > Tamanho: 104234 bytes > Descrição: não disponível > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140810/4e9646a6/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 2 > Date: Sun, 10 Aug 2014 20:50:28 -0400 > From: Augusto Ribas <ribas.aca(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: Re: [R-br] Fwd: Análise de componentes principais (PCA) - > ajuda > Message-ID: > < > CACMkfRwc8wrxvvyGg_sub-zt0wbuzJ2f9Ab2OCt0mW-hE7GgQQ(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Ola Bianca, uma possibilidade seria usar algum tipo de transformação para > os dados. > Por exemplo, o pacote vegan do R tem uma função chamada decostand que tem > um número de possibilidades comuns para essas transformações, usadas em > comumente em ordenações. Segue dois exemplos que "desembolam" um pouco o > seu gráfico. > > dados<-read.csv2("./Downloads/15C.csv",h=T, row.names=1,stringsAsFactors > =F) > dados<-apply(dados,2,as.numeric) > str(dados) > pca1<-princomp(dados) > biplot(pca1) > > ############################## > library(vegan) > pca2<-princomp(decostand(dados,"normalize",2)) > biplot(pca2) > > ################################## > pca3<-princomp(decostand(dados,"max",2)) > biplot(pca3) > > > Mas seria importante dar uma boa olhada na literatura sobre transformações > para ordenações, ja que elas tem muitas vezes um impacto sobre o que > estamos vendo, o que muitas vezes é o nosso interesse, ja que os pontos > ficarem aglomerados pode ser devido a escalas em que as medidas são feitas, > por exemplo. Bem talvez alguém ainda tenha sugestões melhores, mas essas > transformações podem ser uma boa possibilidade. > > > Em 10 de agosto de 2014 19:42, Bianca Schindler <bia.schindler(a)gmail.com> > escreveu: > > > Olá pessoal! > > > > Meu nome é Bianca Schindler, sou mestranda em Engenharia Florestal pela > > UFSM. > > Estou tentando realizar uma PCA ou ACP (análise de componentes > principais) > > com alguns dados da minha dissertação, porém no gráfico da ordenação os > > vetores que seriam os descritores estão muito aglomerados de forma que > não > > é possível observá-los. Gostaria de expandir estes eixos para poder > > observar quais são os respectivos "descritores" dos "objetos". Neste > caso, > > os dados que trabalho os descritores seriam constituintes químicos do > óleo > > essencial e os objetos os órgãos vegetais de onde foram extraídos. > > > > O pacote utilizado é o "*stats*" > > O scrip utilizado segue abaixo: > > > > #Principal Components Analysis > > getwd() > > dir() > > dados=read.csv("dados.csv", h=T, row.names=1, sep=";") > > dados > > require(stats) > > prcomp(dados, scale = FALSE) > > plot(prcomp(dados)) > > summary(prcomp(dados, scale = FALSE)) > > biplot(prcomp(dados), col = c("black", "blue"), main="ACP - Análise de > > Componente Principais", xlab = "Componente 1(colocar a proporção da > > variância%)", ylab = "Componente 2 (colocar a proporção da variância%)") > > > > Em anexo segue a imagem da ordenação. Onde em azul são os vetores > > aglomerados (descritores), os quais quero expandir. As demais siglas são > os > > objetos. > > > > Obs: Caso alguém precise dos dados, segue o link: > > http://www.datafilehost.com/d/29e3f3bc. > > > > Agradeço a atenção e qualquer ajuda. > > > > Atenciosamente, > > > > Bianca Schindler. > > > > > > > > -- > > Bianca Schindler. > > Mestranda em Engenharia Florestal - UFSM. > > Laboratório de Extrativos Vegetais (LABEVE) > > Tel: (55) 9661-7429. > > > > _______________________________________________ > > 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. > > > > > > -- > Grato > Augusto C. A. Ribas > > Site Pessoal: http://recologia.com.br/ <http://augustoribas.heliohost.org> > Github: https://github.com/Squiercg > Lattes: http://lattes.cnpq.br/7355685961127056 > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140810/3e7b8fa3/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 44, assunto 11 > ***************************************** > -- Bianca Schindler. Mestranda em Engenharia Florestal - UFSM. Laboratório de Extrativos Vegetais (LABEVE) Tel: (55) 9661-7429.

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Calcular distância entre cidades usando o nome
by ASANTOS 09 Ago '14

09 Ago '14

Boa noite pessoal, Fiz uma busca na rede sobre métodos de calculo de distâncias à partir de nomes de cidades no R e não encontrei nada, estava imaginando criar uma lista com dois objetos, na primeira com nomes de cidades que corresponde a city from e um segundo objeto city to e a combinação destes me dariam as distâncias. Alguém conhece alguma função para fazer isto, imaginei que deveria haver algo usando o pacote RgoogleMaps, mas não encontrei nada semelhante no manual do pacote, Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ======================================================================

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Regresssão poisson
by geovane barbosa 08 Ago '14

08 Ago '14

Olá pessoal boa tarde. Estou rodando um modelo de regressão de poisson, porém esta dando o seguinte erro. model2<- glm(AF ~ Sexo + Idade + Cor + Esc.mae + Escolinha + Socio.eco + EP, data=dados, family="poisson",na.action="na.omit") AF é binária. Erro em if (any(y < 0)) stop("negative values not allowed for the 'Poisson' family") : valor ausente onde TRUE/FALSE necessário Além disso: Mensagens de aviso perdidas: In Ops.factor(y, 0) : < not meaningful for factors > grato

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Re: [R-br] Ciclo de um vetor a partir de restrição dada
by andrebvs＠bol.com.br 07 Ago '14

07 Ago '14

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Estatistica z em modelo de máxima verossimilhança, cálculo do p-valor no R
by Helder Gramacho 07 Ago '14

07 Ago '14

Boa tarde pessoal, Lendo um trabalho sobre modelos de regressão espacial o autor afirma que: *"A estatística z corresponde ao equivalente para a regressão por máxima verossimilhança ao valor t de Student para o método de mínimos quadrados."* A minha dúvida é com relação ao cálculo do p-valor pois se para calculá-lo com relação à estatística t de Student utilizamos: t value=3.034 DF=69 2*pt(3.034,69,lower=FALSE) Como pode ser calculada a probabilidade associada ao z value? Desde já agradeço, *Hélder Gramacho * Recife-PE / * agrohelder(a)gmail.com <agrohelder(a)hotmail.com>*

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Ciclo de um vetor a partir de restrição dada
by andrebvs＠bol.com.br 06 Ago '14

06 Ago '14

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Nome das variáveis em um data.frame
by Ari Clecius 05 Ago '14

05 Ago '14

Prezados colegas, estou tentando executar um pacote do R, "pls", que tem um conjunto de dados que faz referência a um conjunto de variáveis por um único nome (NIR) que faz referência a várias outras NIR.900 nm... , como faço para configurar isto no R? Att, Ari Clecius Alves de Lima Engenheiro Químico Me. Engenharia Civil (085)88412345 (085)33669042 library(pls) data("gasoline") class(gasoline) [1] "data.frame" names(gasoline) [1] "octane" "NIR" gasTrain <- gasoline[1:50, ] gasTest <- gasoline[51:60, ] gas1 <- plsr(octane ~ NIR, ncomp = 10, data = gasTrain, validation = "LOO") head(gasoline) octane NIR.900 nm NIR.902 nm NIR.904 nm NIR.906 nm NIR.908 nm NIR.910 nm 1 85.30 -0.050193 -0.045903 -0.042187 -0.037177 -0.033348 -0.031207 2 85.25 -0.044227 -0.039602 -0.035673 -0.030911 -0.026675 -0.023871 3 88.45 -0.046867 -0.04126 -0.036979 -0.031458 -0.02652 -0.023346 4 83.40 -0.046705 -0.04224 -0.038561 -0.034513 -0.030206 -0.02768 5 87.90 -0.050859 -0.045145 -0.041025 -0.036357 -0.032747 -0.031498 6 85.50 -0.048094 -0.042739 -0.038812 -0.034017 -0.030143 -0.02769

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 44, assunto 4
by Adésio Ferreira 05 Ago '14

05 Ago '14

Prezado o livro Biometria Aplicada ao Estudo da Diversidade Genética do Cruz et al. (2011) aborda o tema com exemplos. E, via dados moleculares e quantitativos. Att. Em 5 de agosto de 2014 12:00, <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: > Enviar submissões para a lista de discussão R-br para > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou > corpo da mensagem para > r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo > endereço > r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será > mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." > > > Tópicos de Hoje: > > 1. Cluster Books (David Feitosa) > > > ---------------------------------------------------------------------- > > Message: 1 > Date: Tue, 5 Aug 2014 07:27:50 -0300 > From: David Feitosa <contato(a)davidfeitosa.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: [R-br] Cluster Books > Message-ID: > < > CAL1rLtpkrN7LayH-sNRD5YO3RyAsyfuA9dkeTAdo9CaNzHNnPw(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Senhoras e senhores, bom dia. > > Estou procurando livros sobre Cluster. > > Os dois que encontrei em discussões na net foram: > > Exploratory Data Analysis with MATLAB > http://www.amazon.com/dp/1584883669/?tag=stackoverfl08-20 > > Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis > > http://www.amazon.com/Finding-Groups-Data-Introduction-Analysis/dp/04717357… > > O 1º é um livro em Matlab e o 2º em S-Plus. > Pelos comentários, o 2º já estaria desatualizado, > apenas com parte do conteúdo relevante. > > Vocês teriam alguma outra indicação? > Pode ser algum site também sobre o tema. > Se possuir códigos em R, melhor. > > Obrigado! [?] > > Atenciosamente, > > David Feitosa > > (\_(\ > (=°;°) > (("")("") > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140805/400372de/atta… > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo não-texto foi limpo... > Nome: 330.gif > Tipo: image/gif > Tamanho: 96 bytes > Descrição: não disponível > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20140805/400372de/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 44, assunto 4 > **************************************** > -- OBS.: confirmar por favor o recebimento da mensagem. #################################### Adésio Ferreira Universidade Federal do Espírito Santo Centro de Ciências Agrárias Departamento de Produção Vegetal ####################################

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Re: [R-br] Digest R-br,
by Gleyson Vieira dos Santos 05 Ago '14

05 Ago '14

Boa tarde a todos. Qual a diferença na estimativa de herdabilidade utilizando modelo animal, adotando distribuição de Poisson e distribuição normal? E como é calcula? GLEYSON VIEIRA DOS SANTOS ZOOTECNISTA - UFPI DOUTORANDO EM CIÊNCIA ANIMAL-UFPI TEL: (89) 9985-5488

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Cluster Books
by David Feitosa 05 Ago '14

05 Ago '14

Senhoras e senhores, bom dia. Estou procurando livros sobre Cluster. Os dois que encontrei em discussões na net foram: Exploratory Data Analysis with MATLAB http://www.amazon.com/dp/1584883669/?tag=stackoverfl08-20 Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis http://www.amazon.com/Finding-Groups-Data-Introduction-Analysis/dp/04717357… O 1º é um livro em Matlab e o 2º em S-Plus. Pelos comentários, o 2º já estaria desatualizado, apenas com parte do conteúdo relevante. Vocês teriam alguma outra indicação? Pode ser algum site também sobre o tema. Se possuir códigos em R, melhor. Obrigado! [?] Atenciosamente, David Feitosa (\_(\ (=°;°) (("")("")

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 44, assunto 4
by Marcos Vital 05 Ago '14

05 Ago '14

David, você precisa de algum texto voltado para uma área específica? Não conheço textos gerais sobre cluster, mas se você desejar algo na área de Ecologia, sugiro o "Numerical Ecology with R". É um bom livro para estatística multivariada aplicada à ecologia (e inclui cluster, claro), e é recheado de scripts para o R. Atenciosamente Marcos Em 5 de agosto de 2014 12:00, <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: > > > > Message: 1 > Date: Tue, 5 Aug 2014 07:27:50 -0300 > From: David Feitosa <contato(a)davidfeitosa.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: [R-br] Cluster Books > Message-ID: > < > CAL1rLtpkrN7LayH-sNRD5YO3RyAsyfuA9dkeTAdo9CaNzHNnPw(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Senhoras e senhores, bom dia. > > Estou procurando livros sobre Cluster. > > Os dois que encontrei em discussões na net foram: > > Exploratory Data Analysis with MATLAB > http://www.amazon.com/dp/1584883669/?tag=stackoverfl08-20 > > Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis > > http://www.amazon.com/Finding-Groups-Data-Introduction-Analysis/dp/04717357… > > O 1º é um livro em Matlab e o 2º em S-Plus. > Pelos comentários, o 2º já estaria desatualizado, > apenas com parte do conteúdo relevante. > > Vocês teriam alguma outra indicação? > Pode ser algum site também sobre o tema. > Se possuir códigos em R, melhor. > > Obrigado! [?] > > Atenciosamente, > > David Feitosa > > (\_(\ > (=°;°) > (("")("") > **** > -- Marcos Vinícius Carneiro Vital Universidade Federal de Alagoas Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde Setor de Biodiversidade e Ecologia

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Alocação de memória
by Ari Clecius 01 Ago '14

01 Ago '14

Prezados estou com problema ao carregar alguns pacotes no R (via Rstudio). Meu OS é win32, li algo sobre mudar para OS win64, mas li em um post que não resolvi, alguém saberia como contornar este problema? Ari Clecius Alves de Lima Engenheiro Químico Me. Engenharia Civil (085)88412345 (085)33669042 library("ChemoSpec", lib.loc="~/R/win-library/3.1") Error : cannot allocate vector of size 914.3 Mb Error: package or namespace load failed for ‘ChemoSpec’

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Inclusão de variáveis numa regressão
by Alexandre Loures 01 Ago '14

01 Ago '14

Boa tarde! Preciso rodar uma regressão em que há muitas variáveis cujo nome inicia da mesma forma. Por exemplo: iso1ARG iso1BRA iso1PRY iso1URY Alguém sabe de alguma forma de incluir essas variáveis de uma só vez? Ou seja, ao invés de utilizar o padrão reg <- lm (y ~ iso1ARG + iso1BRA + iso1PRY + iso1URY + ...) Haveria alguma maneira em que definindo apenas iso1 todas as variáveis que inicia assim seriam incluídas? Por exemplo: reg <- lm (y ~ iso1*) Outra dúvida: nos resultados há como definir para que seja mostrado apenas algumas variáveis. Suponha as seguintes variáveis: rta fta bothin gsp sur1995 mercef Mas quero que apareça apenas os resultados para sur1995 e mercef. Há como fazer? Desde já muito obrigado! -- *Alexandre Rodrigues Loures*

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Automatizar processos no QGiS usando o R.
by Paulo Pimenta 01 Ago '14

01 Ago '14

Prezados, Encontro-me com um problema que eu acredito que vocês possam me ajudar. Possuo dados de shapefile do qual necessito criar ring buffers e partir de um determinado ponto para fazer o cálculo de impacto ambiental em determinada região. O problema é que eu me tornei dependente do QGiS e que mesmo usando os seus batches, o input ainda é por demais trabalhoso, enquanto o output já possui um auto grau de automatização e manipualação de dados. Meus pedidos de ajuda são: É possível abrir shapefile no R e realizar a criação de ring buffers em um determinado ponto?Não há um shapefile somente, mas 3 que são abertos para a região do meu estudo.Esta possibilidade seria no R ou no QGiS-R? (O sextante não funciona mais em versões novas, nem o ManageR). Por favor, espero que me ajudem! Abraços. Cordialmente. ----------------------------------- Paulo Pimenta.Graduando em Meteorologia - Departamento de Ciências Atmosféricas - IAGUSP.Tel: +5511981318435.

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Tabelas Complexas
by Leandro Marino 31 Jul '14

31 Jul '14

Caros, rotineiramente me deparo com um problema que não sei como resolver. Considerem o seguinte exemplo: (c1 <- trunc(runif(1000,1,10))) (c2 <- trunc(runif(1000,5,70))) (c3 <- trunc(runif(1000,1,4))) (var <- rnorm(1000,10,2)) (peso <- round(rnorm(1000,1,.2)^2,1)) df <- data.frame(c1,c2,c3,var,peso) Gostaria de uma função que pudesse me fornecer em uma única tabela do tipo cols = c1,c2,c3,count,medvar e, mais genericamente, cols = c1,c2,c3,somapeso,medpondvar com todas as combinações existentes (as vezes todas as teoricamente possiveis) entre c1,c2,c3 c1 c2 c3 c1*c2 c1*c3 c2*c3 c1*c2*c3 De forma mais específica, gostaria: t1 <- aggregate(list(count = df$var), list(c1=rep('*tot',1000) ,c2=rep('*tot',1000),c3=rep('*tot',1000)),length) tc1 <- aggregate(list(count = df$var), list(c1=df$c1 ,c2=rep('*tot',1000),c3=rep('*tot',1000)),length) tc2 <- aggregate(list(count = df$var), list(c1=rep('*tot',1000),c2=df$c2 ,c3=rep('*tot',1000)),length) tc3 <- aggregate(list(count = df$var), list(c1=rep('*tot',1000),c2=rep('*tot',1000),c3=df$c3 ),length) tc1c2 <- aggregate(list(count = df$var), list(c1=df$c1 ,c2=df$c2 ,c3=rep('*tot',1000)),length) tc1c3 <- aggregate(list(count = df$var), list(c1=df$c1 ,c2=rep('*tot',1000),c3=df$c3 ),length) tc2c3 <- aggregate(list(count = df$var), list(c1=rep('*tot',1000),c2=df$c2 ,c3=df$c3 ),length) tc1c2c3 <- aggregate(list(count = df$var), list(c1=df$c1 ,c2=df$c2 ,c3=df$c3),length) comp1 <- rbind(t1,tc1,tc2,tc3,tc1c2,tc1c3,tc2c3,tc1c2c3) rm(t1,tc1,tc2,tc3,tc1c2,tc1c3,tc2c3,tc1c2c3) t1 <- aggregate(list(medvar = df$var), list(c1=rep('*tot',1000) ,c2=rep('*tot',1000),c3=rep('*tot',1000)),mean) tc1 <- aggregate(list(medvar = df$var), list(c1=df$c1 ,c2=rep('*tot',1000),c3=rep('*tot',1000)),mean) tc2 <- aggregate(list(medvar = df$var), list(c1=rep('*tot',1000),c2=df$c2 ,c3=rep('*tot',1000)),mean) tc3 <- aggregate(list(medvar = df$var), list(c1=rep('*tot',1000),c2=rep('*tot',1000),c3=df$c3 ),mean) tc1c2 <- aggregate(list(medvar = df$var), list(c1=df$c1 ,c2=df$c2 ,c3=rep('*tot',1000)),mean) tc1c3 <- aggregate(list(medvar = df$var), list(c1=df$c1 ,c2=rep('*tot',1000),c3=df$c3 ),mean) tc2c3 <- aggregate(list(medvar = df$var), list(c1=rep('*tot',1000),c2=df$c2 ,c3=df$c3 ),mean) tc1c2c3 <- aggregate(list(medvar = df$var), list(c1=df$c1 ,c2=df$c2 ,c3=df$c3),mean) comp2 <- rbind(t1,tc1,tc2,tc3,tc1c2,tc1c3,tc2c3,tc1c2c3) rm(tc1,tc2,tc3,tc1c2,tc1c3,tc2c3,tc1c2c3) comp <- merge(comp1,comp2,by=c('c1','c2','c3'),all=T) rm(comp1,comp2) Exite algum pacote que faca isso?

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Resposta automática
by Ivan Bezerra Allaman 31 Jul '14

31 Jul '14

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Faculdade estatistica EAD
by Peterson Gardin 30 Jul '14

30 Jul '14

Pessoal Alguém do grupo sabe me dizer se existe no Brasil faculdade de estatística a distância? Desde já agradeço a informação. Att. João Peterson João Peterson Pereira Gardin Doutor em Fisiologia Vegetal, Eng. Agr., Pesquisador Fones: (49) 3533 5626 e 9933-4290 MSN: petersongardin(a)yahoo.com.br - SKYPE: petersongardin Endereço: Rua João Zardo, 1660, Bairro Campo Experimental, Videira - SC - CEP 89560-000

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Função spplot
by Jacqueline Cantú 30 Jul '14

30 Jul '14

Olá pessoal,Usando a função spplot é possível definir o número de classes?Estou usando essa função para fazer um mapa temático, por padrão o R utiliza 16 classes. Eu gostaria que fosse menos classes.. Att, Jacqueline

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transformar factor em date
by luc.souza＠usp.br 30 Jul '14

30 Jul '14

Prezados, tenho um data.frame, onde uma coluna estão algumas datas, cuja classe é FACTOR. As datas estão da seguinte maneira: "16-Jan", "1-Feb", "17-Feb".... Gostaria que essas datas ficassem no formato DATE e se possível, ficasse como 16-Jan, 1-Fev, 16-Fev. Não sei se é possível passar para o português. Desde já agradeço. Lucas F. de Souza Eng. Agrícola - CONAB M.Sc. Produção Vegetal - UENF Doutor em Agrometeorologia - ESALQ/USP tel: (19) 98160-7068

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pacote RCurl
by Paulo Nogueira Starzynski 30 Jul '14

30 Jul '14

Senhores, como já manifestei em outras mensagens, gosto e acho útil criar algoritmos (spiders, boots, etc... tem muitos nomes) que buscam dados não estruturados na internet e depois organizam esses dados em tabelas para posterior análise. Não vejo muito o R sendo utilizado com essa finalidade de extrair dados de forma rotineira. Gostaria de aprender mais sobre o curl ( http://curl.haxx.se/) que no R pode ser utilizado através do pacote RCurl. O link acima apresenta um bom conteúdo mas não para leigos, e tenho algumas dificuldades em digerir o material. Algum de vocês conhece o assunto e pode indicar outros materiais, tutoriais, portais de conhecimento, wikis, etc, envolvendo curl? Não precisa ser necessariamente ligado ao R. Quem sabe reunindo mais fontes eu possa evoluir o conhecimento atual. Abraços, Paulo

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análise de agrupamento: índice de similaridade
by Aline Lipsky 30 Jul '14

30 Jul '14

Boa tarde, Estou fazendo análise de agrupamento e utilizei nos meus dados o pacote vegan, que faz análise de dissimilaridade. Gostaria de saber se tem um pacote no R que faz análise de agrupamento com matriz de similaridade, pois estou aplicando o índice de similaridade de Jaccard. Grata, Aline

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Como recarregar uma função de pacote alterada?
by Thiago V. dos Santos 30 Jul '14

30 Jul '14

Pessoal, Mudei alguns parâmetros de uma função de um determinado pacote no R, basicamente cores dos rótulos dos eixos de um gráfico (que eram vermelhos e que preciso que fiquem pretos). Para fazer isso eu fui no diretório "scripts" do pacote e editei três linhas do código .R que continha a função. Fechei o RStudio, carreguei o pacote novamente e testei a função alterada, que para minha surpresa continuou produzindo os mesmos resultados de antes de alteração. Preciso reinstalar o pacote com a função alterada? Tem alguma outra coisa que deve ser feita e que estou pulando? Obrigado por qualquer dica, -- Thiago V. dos Santos PhD student Land and Atmospheric Science University of Minnesota http://www.laas.umn.edu/CurrentStudents/MeettheStudents/ThiagodosSantos/ind… Phone: (612) 323 9898

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Re: [R-br] Geração de números aleatórios com amplitude determinada
by Ivan Bezerra Allaman 29 Jul '14

29 Jul '14

Você quer usar uma normal truncada. Veja o pacote "truncnorm". Cordialmente,

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Como fazer cokrigagem para pontos não amostrados
by Jacqueline Cantú 29 Jul '14

29 Jul '14

Olá pessoal,Gostaria de saber como fazer cokrigagem para pontos não amostrais..Alguém sabe me dizer como faz? Att, Jacqueline

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