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two-way anova - violação das pressuposições
by Marcelo Laia 28 Mar '19

28 Mar '19

Colegas, Estamos com um conjunto de dados que viola pressuposições da ANOVA, principalmente a normalidade. Eu já li, por diversas vezes, que essa violação pode não ser tão danosa assim, devido a robustez do teste. Por favor, tire um tempo para ver os resultados e depois peço uma ajuda. Genotipo e Isolado são fatores Area está em centímetros quadrados > leveneTest(Area ~ Genotipo*Isolado, data = cerato.desc) Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median) Df F value Pr(>F) group 41 3.4755 4.718e-08 *** 126 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 > cat("Normality p-values by Factor Genotipo: ") for (i in unique(factor(cerato.desc$Genotipo))){ cat(shapiro.test(cerato.desc[cerato.desc$Genotipo==i, ]$Area)$p.value," ") } 7.074459e-10 3.200422e-06 #Shapiro-Wilk normality tests by Isolado for (i in unique(factor(cerato.desc$Isolado))){ cat(shapiro.test(cerato.desc[cerato.desc$Isolado==i, ]$Area)$p.value," ") } 0.09534117 0.4006495 0.6065291 0.2093362 0.6138097 0.5604402 0.1302976 0.3135567 0.905537 0.7294285 0.0966383 0.1512716 0.8469947 0.1226855 0.2713435 0.9695489 0.2747097 0.5476302 0.0008750702 0.03693436 0.4197769 > bartlett.test(Area~Genotipo,data = cerato.desc ) Bartlett test of homogeneity of variances data: Area by Genotipo Bartlett's K-squared = 19.769, df = 1, p-value = 8.738e-06 > bartlett.test(Area~Isolado,data = cerato.desc ) Bartlett test of homogeneity of variances data: Area by Isolado Bartlett's K-squared = 171.26, df = 20, p-value < 2.2e-16 A pergunta é: mesmo com esses resultados eu poderia afirmar que o teste, neste caso, será robusto o suficiente para essas violações? Obrigado! -- Marcelo

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Análise circular - fenologia
by lucas milanesi 14 Mar '19

14 Mar '19

Necessito encontrar o ângulo médios em graus de uma análise circular, onde os meses são representados em graus e as frequências da fenofase o outro vetor.... Alguém poderia me auxiliar numa função para executar isso? Att.Lucas

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Adicionar barras em um mapa (ggplot2)
by Carlos Augusto Jardim Chiarelli 12 Mar '19

12 Mar '19

Como adicionar barras (bars) em um mapa ggplot2 (geom_polygon) no R 3.5?

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Simular números
by Angélica Ricarte 12 Mar '19

12 Mar '19

Prezados, bom dia. Por gentileza, peço ajuda para simular 4 números de forma que a soma dê 100, como na tabela abaixo, por exemplo. Qual o comando e/ou pacote posso utilizar? Comun. Execul. Planej. Analis. TOTAL A1 21,26 20,45 28,74 29,55 100 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 Grata, aguardo retorno. Att. Angélica Ricarte da Silva Batista Autarquia Educacional do Belo Jardim/Faculdade do Belo Jardim - AEB/FBJ Rodovia PE-166, Km 05 - BR, Belo Jardim - PE Telefone/Phone: +55 (81) 3726-1800 CV<http://lattes.cnpq.br/0601801978475226> <http://lattes.cnpq.br/0601801978475226>

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Conflito de funções
by Elias Carvalho 10 Mar '19

10 Mar '19

Esto enfrentando o seguinte problema: Estou fazendo uma análise onde uso o pacote bnlearn e depois o pacote lavaan. Porém ambos tem a função "print.bn" e no bnlearn está função está embutida em outras funções. Em certos momentos eu crio uma rede Bayesiana e em seguida um modelo SEM com lavaan e depois volto a criar aa rede Bayesiana em em seguida o modelo SEM novamente, e assim sucessivamente, dai o erro ocorre porque o bnlearn acaba usando a função do lavaan. [image: Screenshot from 2017-10-05 10-57-11.png] Alguem poderia me ajudar a solucionar esse problema? -- *In Jesu et Maria* *Obrigado* *Prof. Elias Carvalho* *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"*

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Teste de Qui-quadrado aplicado para a distribuição binomial
by ASANTOS 06 Mar '19

06 Mar '19

Prezados Membros, Estou tentando realizar um teste de aderência (Qui-quadrado) aplicado a dados com distribuição binomial negativa sem sucesso. Em meu CRM: #Pacote MASS library(MASS) #Crio um banco de dados simulado Features<-sort(rep(1:3,100)) Resp1<-rnbinom(200,0.75,0.10) ##60 dados com distribuição binomial negativa Resp2<-rpois(100,10) ##30 dados com distribuição de Poisson Resp<-c(Resp1,Resp2) d<-as.data.frame(cbind(Features,Resp)) #Criando um loop para realizar o teste de Chi quadrado para os três conjuntos de dados - Feature 1, 2 e 3 uniq <- unique(unlist(d$Features)) res<-NULL for (i in 1:length(uniq)){ data_1 <- subset(d, Features == uniq[i]) k <- fitdistr(data_1$Resp,"negative binomial") #Extração dos parâmetros média e mu da binomial negativa par <- k$estimate size <- par[1]#Parâmetro k mu <- par[2]#Média N <- length(data_1$Resp) est <-N*dnbinom(data_1$Resp,size=size,mu=mu) ## Criando valores estimados fecdf <- ecdf(data_1$Resp) ###ecdf- Cria a distribuição cumulativa empírica knotsX <- knots(fecdf) emp <- fecdf(c(knotsX,Inf)) # Distribuição empírica testChi<-chisq.test(table(emp),table(est),correct=TRUE) #Teste de Qui-quadrado sobre a contagem dos dados empíricos versus estimados result<-ifelse(testChi$p.value>0.05,"Binomial Negative","Other distribution") ## Classifica os testes em binomial negativa ou outra distribuição res<-rbind(res,c(uniq[i],result)) colnames(res)<-c("Features","Distribution") } res Meu output é: Features Distribution [1,] "1" "Other distribution" [2,] "2" "Other distribution" [3,] "3" "Binomial Negative" Ou seja, dá o resultado errado, na verdade as Features 1 e 2 é que são binomial negativa e a Feature 3 que são dados com distribuição de Poisson que tem que dar "Other distribution". Alguém teria alguma sugestão para dar? 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 99686-6970 (VIVO) (+55) 65 3221-2674 (FIXO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016 Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/ ======================================================================

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Re: [R-br] Modelos Mistos - Duvida sobre transformação/distribuição logistica
by sznelwar＠uol.com.br 04 Mar '19

04 Mar '19

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Correlação
by Rodrigo Lopez 02 Mar '19

02 Mar '19

Prezados, Estou tentando representar uma matriz de correlação e não consigo inserir o valor do coeficiente R e o valor P, ou a significância no mesmo plot. Gostaria que a metade superior (upper) mostrasse o R e a de baixo (lower) a significância. Não sei mexer muito com o corrplot.mixed. O máximo que consegui fazer foi inserir o coeficiente R e a significância juntos (ficaram sobrepostos). Alguma sugestão que como posso fazer? Ou mesmo deslocar a significância para não ficar sobreposta no valor do coeficiente *** library(readxl) seed <- read_excel("seed.xlsx") seed cor(seed, method = "pearson") M <- cor(seed, method = "pearson") library(corrplot) library(RColorBrewer) library(Hmisc) m <- rcorr(as.matrix(seed)) m P <- cor.mtest(seed, conf.level = .95) corrplot(M, p.mat = P$p, insig = "label_sig", sig.level = c(.001, .01, .05), pch.cex = 2, pch.col = "white", type = "upper", method = "color", order = "original", outline = "white", tl.col="black", tl.srt=45,diag = FALSE, addCoef.col = "black", col = colorRampPalette(c("blue", "yellow", "red"))(20)) Rodrigo R. Lopes Engenheiro Agrônomo, Dr. CREA RS122642 http://lattes.cnpq.br/7651127569091762 Enviado do meu iPhone

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Correlograma
by Rodrigo Lopez 02 Mar '19

02 Mar '19

Prezados, Estou tentando representar uma matriz de correlação e não consigo inserir o valor do coeficiente R e o valor P, ou a significância no mesmo plot. Gostaria que a metade superior (upper) mostrasse o R e a de baixo (lower) a significância. Não sei mexer muito com o corrplot.mixed. O máximo que consegui fazer foi inserir o coeficiente R e a significância juntos (ficaram sobrepostos). Alguma sugestão que como posso fazer? Ou mesmo deslocar a significância para não ficar sobreposta no valor do coeficiente *** library(readxl) seed <- read_excel("seed.xlsx") seed cor(seed, method = "pearson") M <- cor(seed, method = "pearson") library(corrplot) library(RColorBrewer) library(Hmisc) m <- rcorr(as.matrix(seed)) m P <- cor.mtest(seed, conf.level = .95) corrplot(M, p.mat = P$p, insig = "label_sig", sig.level = c(.001, .01, .05), pch.cex = 2, pch.col = "white", type = "upper", method = "color", order = "original", outline = "white", tl.col="black", tl.srt=45,diag = FALSE, addCoef.col = "black", col = colorRampPalette(c("blue", "yellow", "red"))(20)) Rodrigo R. Lopes Engenheiro Agrônomo, Dr. CREA RS122642 http://lattes.cnpq.br/7651127569091762

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Correlograma
by Rodrigo Lopez 01 Mar '19

01 Mar '19

Prezados, Estou tentando representar uma matriz de correlação e não consigo inserir o valor do coeficiente R e o valor P, ou a significância no mesmo plot. Gostaria que a metade superior (upper) mostrasse o R e a de baixo (lower) a significância. Não sei mexer muito com o corrplot.mixed. O máximo que consegui fazer foi inserir o coeficiente R e a significância juntos (ficaram sobrepostos). Alguma sugestão que como posso fazer? Ou mesmo deslocar a significância para não ficar sobreposta no valor do coeficiente *** library(readxl) seed <- read_excel("seed.xlsx") seed cor(seed, method = "pearson") M <- cor(seed, method = "pearson") library(corrplot) library(RColorBrewer) library(Hmisc) m <- rcorr(as.matrix(seed)) m P <- cor.mtest(seed, conf.level = .95) corrplot(M, p.mat = P$p, insig = "label_sig", sig.level = c(.001, .01, .05), pch.cex = 2, pch.col = "white", type = "upper", method = "color", order = "original", outline = "white", tl.col="black", tl.srt=45,diag = FALSE, addCoef.col = "black", col = colorRampPalette(c("blue", "yellow", "red"))(20)) Rodrigo R. Lopes Engenheiro Agrônomo, Dr. CREA RS122642 http://lattes.cnpq.br/7651127569091762

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Modelos Mistos - Duvida sobre transformação/distribuição logistica
by Fernando Souza 01 Mar '19

01 Mar '19

Prezados Estou analisando um dado experimental utilizando a abordagem dos modelos mistos, através da função lme do pacote nlme. O dado no entanto não apresentou distribuição normal e tentativas como remoção de outliers, transformação foram infrutíferas. Tentei olhar se outra distribuição se ajusta melhor aos dados e encontrei que a distribuição logistica, se ajusta bem (Veja imagens abaixo), porém não sei como ajustar esse modelo utilizando a abordagem de modelos mistos. Visto que meus dados não são dados de proporção, como posso fazer para analisar tal dado? Desculpe a quantidade de informação fornecida abaixo, mas este é o mínimo que consegui organizar para ilustrar minha questão BiometriaAleit<-structure(list(Animal = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 32L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 33L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 34L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 35L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 36L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 38L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 39L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 41L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 42L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 44L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L, 45L), .Label = c("1", "9", "24", "25", "41", "49", "8016", "8019", "8020", "8024", "8025", "8027", "8028", "8029", "8030", "8031", "8032", "8034", "8035", "8037", "8040", "8042", "8058", "8067", "8068", "8109", "8111", "8112", "8114", "8116", "8124", "8128", "8130", "8137", "8405", "8407", "8415", "8420", "8422", "8424", "8425", "8426", "8429", "8434", "8436"), class = "factor"), Sexo = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("Femea", "Macho"), class = "factor"), GS = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 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305L, 307L, 309L, 311L, 313L, 315L, 317L, 319L, 322L, 323L, 325L, 327L, 329L, 331L, 333L, 335L, 337L, 340L, 341L, 343L, 345L, 347L, 349L, 351L, 353L, 358L, 359L, 361L, 363L, 365L, 367L, 369L, 371L, 373L, 376L, 377L, 379L, 381L, 383L, 385L, 387L, 389L, 391L, 394L, 395L, 397L, 399L, 401L, 403L, 405L, 407L, 409L, 412L, 413L, 415L, 417L, 419L, 421L, 423L, 425L, 427L, 430L, 431L, 433L, 435L, 437L, 439L, 441L, 443L, 445L, 448L, 449L, 451L, 453L, 455L, 457L, 459L, 461L, 463L, 466L, 467L, 469L, 471L, 473L, 475L, 477L, 479L, 481L, 484L, 485L, 487L, 489L, 491L, 493L, 495L, 497L, 499L, 502L, 503L, 505L, 507L, 509L, 511L, 513L, 515L, 517L, 520L, 521L, 523L, 525L, 527L, 529L, 531L, 533L, 535L, 538L, 539L, 543L, 545L, 547L, 549L, 551L, 553L, 556L, 557L, 559L, 561L, 563L, 565L, 567L, 569L, 571L, 574L, 575L, 577L, 579L, 581L, 583L, 585L, 587L, 589L, 591L, 592L, 594L, 596L, 598L, 600L, 602L, 604L, 606L, 608L, 609L, 611L, 613L, 615L, 617L, 619L, 621L, 623L, 626L, 627L, 629L, 631L, 633L, 635L, 637L, 639L, 641L, 644L, 645L, 647L, 649L, 651L, 653L, 655L, 657L, 659L, 661L, 662L, 664L, 666L, 668L, 670L, 672L, 674L, 676L, 679L, 680L, 682L, 684L, 686L, 688L, 690L, 692L, 694L, 697L, 698L, 700L, 702L, 704L, 706L, 708L, 710L, 712L, 715L, 716L, 718L, 720L, 722L, 724L, 726L, 728L, 730L, 733L, 734L, 736L, 738L, 740L, 742L, 744L, 746L, 748L, 751L, 752L, 754L, 756L, 758L, 760L, 762L, 764L, 766L, 769L, 770L, 772L, 774L, 776L, 778L, 780L, 782L, 784L, 787L, 788L, 790L, 792L, 794L, 796L, 798L, 800L, 802L, 805L)) modeloCT_F<- lme(CT~GS+Tratamento*Semana+Pbserica+Pnasc,random=~1|Animal,data=subset(BiometriaAleit,Sexo=="Femea")) shapiro.test(resid(modeloCT_F,type="normalized")) bartlett.test(resid(modeloCT_F,type="normalized")~interaction(Tratamento,Semana),data=subset(BiometriaAleit,Sexo=="Femea")) # Modelando a variância e a covariancia dos erros modeloCT_F1.4 <- update(modeloCT_F,weights=varIdent(form=~1|Semana*Tratamento)) modeloCT_F1.5 <- update(modeloCT_F1.4,control=controle,correlation=corARMA(q=3,form=~1|Animal)) anova(modeloCT_F1.4,modeloCT_F1.5) shapiro.test(resid(modeloCT_F1.5,type="normalized")) bartlett.test(resid(modeloCT_F1.5,type="normalized")~interaction(Tratamento,Semana),data=subset(BiometriaAleit,Sexo=="Femea")) # Remoção de outliers modeloCT_F1.6 <- update(modeloCT_F1.5,data=subset(BiometriaAleit[-c(574,571,556,427,425,319,279,788,430,423),],Sexo=="Femea")) shapiro.test(resid(modeloCT_F1.6,type="normalized")) bartlett.test(resid(modeloCT_F1.6,type="normalized")~interaction(Tratamento,Semana),data=subset(BiometriaAleit[-c(574,571,556,427,425,319,279,788,430,423),],Sexo=="Femea")) # Selecionando a melhor distribuição install.packages("fitdistrplus") library(fitdistrplus) x1<-as.vector(resid(modeloCT_F1.6,type="normalized")) descdist(x1, discrete = FALSE) Graficos sobre a distribuição dos dados. library(car) qqp(resid(modeloCT_F1.6,type="normalized"),"logis") #install.packages("fitdistrplus") library(fitdistrplus) x1<-as.vector(resid(modeloCT_F1.6,type="normalized")) descdist(x1, discrete = FALSE)

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Problema com optim() em modelos não lineares
by ASANTOS 01 Mar '19

01 Mar '19

Prezados Membros, Estou tentando realizar a estimação dos coeficientes de um modelo não linear com a função optim(), mas só recebo a mensagem de erro: Error in optim(c(0.97, 0.32), function(a) f(a, x, yexp)) : função alvo em optim retorna um objeto de comprimento 11 ao invés de 1 Segundo o meu CRM: #Crio as variáveis x <- c(1 ,10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100) y <- c(0.033823, 0.014779, 0.004698, 0.001584, -0.002017, -0.003436, -0.000006, -0.004626, -0.004626, -0.004626, -0.004626) #Especifico a função, que no meu caso é y ~ a4*exp(-x/a5) f = function(a,x,yexp) {yexp= a[1]*exp(-x/a[2]) } # Utilizando a otimização mod = optim(c(0.97, 0.32), function(a) f(a, x, yexp)) Alguém poderia me ajudar. 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 99686-6970 (VIVO) (+55) 65 3221-2674 (FIXO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016 Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/ ======================================================================

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Iramuteq
by Alisson Lucrécio 21 Fev '19

21 Fev '19

Olá, Boa noite. Estou procurando um pacote para fazer análise de texto, semelhante ao Iramuteq, Algum colega da lista saberia me informar algum pacote para tal fim? Segue um exemplo de análise de dados do senado feita pelo pesquisador Max Stabile para o Jornal. https://www.ibpad.com.br/blog/analise-de-dados/o-que-os-deputados-federais-… Obrigado. -- Alisson Lucrecio da Costa

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Heatmap plot
by Rodrigo Lopez 21 Fev '19

21 Fev '19

Preciso representar uma matriz de correlação (6x6) com um "gráfico de "calor". É possível realizar este procedimento somente com a matriz? Ou terei que usar os dados originais, calculando a correlação pelo R? library(ggplot2); library(reshape2); colnames(componentes)[1:6] = c("TT","RT","NRI","NSI","WTS","SY"); qplot(x=X1, y=X2, data=melt(cor(components [,c(1:6)], use="p")), fill=value, geom="tile") +scale_fill_gradient2(limits=c(-1, 1)); Rodrigo R. Lopes Engenheiro Agrônomo, Dr. CREA RS122642 http://lattes.cnpq.br/7651127569091762

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Acrescentar nomes no eixo x
by Maurício Lordêlo 20 Fev '19

20 Fev '19

Olá! Preciso colocar nomes no eixo X de um gráfico feito usando a função plot(). Cada valor do "y" corresponde a uma estação do ano. Segue o script: estacao = as.factor(c("Outono","Inverno","Primavera","Verão")) x = 1:4 y1 = rnorm(4, 3,1) y2 = rnorm(4, 3, 1) y3 = rnorm(4, 4, 1.5) y4 = rnorm(4, 3.5, 1) data.frame(y1,y2,y3,y4,estacao) plot(y1~x, axes= FALSE,lwd=1,type='b', xlab = 'Estação',ylab ="ETo (mm/d)",ylim=c(0,6)) lines(y2~x,col="red",type="b") lines(y3~x,col="green",type="b") lines(y4~x,col="black",type="b") axis(2) #os dois comandos abaixo foram tentativas que não deram certo: axis(1, names("estacao")) axis(1, at=c("Outono","Inverno","Primavera","Verão")) legend(1.5,6,c("M1","M2","M3","M4"), col = 1:4, lty = rep(1,4), horiz=T, ncol = 1) Agradeço caso tenham alguma sugestão. Maurício

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Variáveis dentro de um pacote
by Cleber Borges 19 Fev '19

19 Fev '19

Boa tarde a todos, Estou criando um pacote do R e gostaria que o mesmo tivesse algumas variáveis. Para algumas informações que são imutáveis eu simplesmente salvei as variáveis no arquivo *sysdata.rda* dentro da pasta R do pacote. Essa estratégia serviu para as variáveis que são estáticas. Porém para as que terão conteúdo realmente variável durante a execução, eu não achei como fazer. Alguém tem alguma indicação de como fazer isso ou alguma referencia para ler? Já agradeço por qualquer ajuda. Obrigado. Cleber Borges

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"probability heat map" no R
by Luiz Leal 18 Fev '19

18 Fev '19

Prezados, bom dia. Tenho o seguinte conjunto de dados (apresentado de forma resumida): | Distance | Position | Friction | | 3450 | -6 | 0,68 | | 3350 | -6 | 0,67 | | 3450 | -3 | 0,7 | | 3350 | -3 | 0,73 | | 3450 | 3 | 0,74 | | 3350 | 3 | 0,74 | | 3450 | 6 | 0,62 | | 3350 | 6 | 0,72 | Eu precisava de um "heat map" que apresentasse os resultados da "Friction" em termos de probabilidade, mas não achei nada na internet que me atendesse (probability map, density heat map, etc).Alguém teria alguma sugestão?Desde já agradeço. Luiz

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 98, assunto 9
by Wilson Cohen 15 Fev '19

15 Fev '19

Erro na função saveWorkbook do pacote openxlsx Um video que fiz de como usar facilmente o OPENXLSX. Nunca me falhou! https://www.youtube.com/watch?v=jJBlIc_nQ6M Um abraço Em sex, 15 de fev de 2019 às 11:00, <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: > Enviar submissões para a lista de discussão R-br para > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou > corpo da mensagem para > r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo > endereço > r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será > mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." > > > Tópicos de Hoje: > > 1. Erro na função saveWorkbook do pacote openxlsx > (Jobenil Luiz Magalhães Júnior) > 2. Re: "probability heat map" no R (Cesar Rabak) > > > ---------------------------------------------------------------------- > > Message: 1 > Date: Thu, 14 Feb 2019 14:51:45 -0200 > From: Jobenil Luiz Magalhães Júnior <pjobenil(a)gmail.com> > To: Grupo R-br <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: [R-br] Erro na função saveWorkbook do pacote openxlsx > Message-ID: > <CALiz7qqXKtvj0Vz5Vvn+p=84wd6= > qZgtc35Y9wr1OULOq_SRcA(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Prezados(as) > > > > Estou tentando transferir para uma planilha excel o resultado de uma > tabulação que me gera o objeto “table” abaixo. > > >t03 > > > > Filial1 Filial2 Filial3 Filial4 Filial5 > > Concordo 0.6753247 0.5974026 0.5402299 0.7352941 > 0.5595238 > > Discordo 0.1168831 0.1688312 0.2241379 0.1029412 > 0.2321429 > > Não Sei 0.2077922 0.2337662 0.2356322 0.1617647 > 0.2083333 > > > > Filial6 Filial7 Filial8 Filial9 > > Concordo 0.7407407 0.8292683 0.5897436 0.6293103 > > Discordo 0.1018519 0.0000000 0.2307692 0.1896552 > > Não Sei 0.1574074 0.1707317 0.1794872 0.1810345 > > > > Estou empregando o pacote openxlsx e uso os seguintes comandos. > > wb <- loadWorkbook(file = "tab_03_38.xlsx") > > writeData(wb, sheet = "Planilha1", t03, startCol = 1, startRow = 1, > colNames = TRUE, rowNames = TRUE) > > saveWorkbook(wb, "tab_03_38.xlsx", overwrite = TRUE) > > > > Que está me retornando o seguinte erro: > > Error in write_file(head = sprintf("<sst > xmlns=\"http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main\" > count=\"%s\" uniqueCount=\"%s\">", : > > Expecting a single string value: [type=character; extent=0]. > > > > Fiz inúmeras tentativas e procurei por várias soluções nas diversas redes > de conhecimento inclusive no GitHub do criador e não obtive o resultado > esperado. > > Tenho usado há pelo menos 2 anos este pacote para diversos outros trabalhos > e estou preocupado com a possibilidade de ter que refazer todos os scripts > que se repetem ao longo do ano. > > Por acaso alguém conhece como solucionar este problema ou poderia me > oferecer alguma outra orientação sobre como poderei realizar esta > transferência? > > Agradeço desde já seu apoio. > > Att. > > Jobenil Júnior > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20190214/4f3d3e23/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 2 > Date: Thu, 14 Feb 2019 14:53:47 -0200 > From: Cesar Rabak <cesar.rabak(a)gmail.com> > To: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. > <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: Re: [R-br] "probability heat map" no R > Message-ID: > <CAKrF98= > RquAfGtEjTBzp4gBf6G3z9c37iQntGHvnN5wkgDSKpg(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > E como essa probabilidade seria calculada a partir de "friction"? > > Sendo que "distance" e "position" são dados como você que identificar seus > resultados no *heat map*? > > > On Thu, Feb 14, 2019 at 11:37 AM Luiz Leal por (R-br) < > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > > > Prezados, bom dia. Tenho o seguinte conjunto de dados (apresentado de > > forma resumida): > > > > Distance Position Friction > > 3450 -6 0,68 > > 3350 -6 0,67 > > 3450 -3 0,7 > > 3350 -3 0,73 > > 3450 3 0,74 > > 3350 3 0,74 > > 3450 6 0,62 > > 3350 6 0,72 > > Eu precisava de um "heat map" que apresentasse os resultados da > "Friction" > > em termos de probabilidade, mas não achei nada na internet que me > atendesse > > (probability map, density heat map, etc). > > Alguém teria alguma sugestão? > > Desde já agradeço. > > > > Luiz > > > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > > código mínimo reproduzível. > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20190214/070a2a87/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 98, assunto 9 > **************************************** > -- *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, wilsoncelula(a)hotmail.com <wilsonms(a)ufpa.br>

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Erro na função saveWorkbook do pacote openxlsx
by Jobenil Luiz Magalhães Júnior 14 Fev '19

14 Fev '19

Prezados(as) Estou tentando transferir para uma planilha excel o resultado de uma tabulação que me gera o objeto “table” abaixo. >t03 Filial1 Filial2 Filial3 Filial4 Filial5 Concordo 0.6753247 0.5974026 0.5402299 0.7352941 0.5595238 Discordo 0.1168831 0.1688312 0.2241379 0.1029412 0.2321429 Não Sei 0.2077922 0.2337662 0.2356322 0.1617647 0.2083333 Filial6 Filial7 Filial8 Filial9 Concordo 0.7407407 0.8292683 0.5897436 0.6293103 Discordo 0.1018519 0.0000000 0.2307692 0.1896552 Não Sei 0.1574074 0.1707317 0.1794872 0.1810345 Estou empregando o pacote openxlsx e uso os seguintes comandos. wb <- loadWorkbook(file = "tab_03_38.xlsx") writeData(wb, sheet = "Planilha1", t03, startCol = 1, startRow = 1, colNames = TRUE, rowNames = TRUE) saveWorkbook(wb, "tab_03_38.xlsx", overwrite = TRUE) Que está me retornando o seguinte erro: Error in write_file(head = sprintf("<sst xmlns=\"http://schemas.openxmlformats.org/spreadsheetml/2006/main\" count=\"%s\" uniqueCount=\"%s\">", : Expecting a single string value: [type=character; extent=0]. Fiz inúmeras tentativas e procurei por várias soluções nas diversas redes de conhecimento inclusive no GitHub do criador e não obtive o resultado esperado. Tenho usado há pelo menos 2 anos este pacote para diversos outros trabalhos e estou preocupado com a possibilidade de ter que refazer todos os scripts que se repetem ao longo do ano. Por acaso alguém conhece como solucionar este problema ou poderia me oferecer alguma outra orientação sobre como poderei realizar esta transferência? Agradeço desde já seu apoio. Att. Jobenil Júnior

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Re: [R-br] (sem assunto)
by barbaramnascimento＠gmail.com 12 Fev '19

12 Fev '19

Quando fui rodar o mesmo gráfico para outra característica, apareceu o seguinte erro: Error using packet 1 missing value where TRUE/FALSE needed E então a grande maioria das linhas não são desenhadas. Eu não tenho no banco de dados nenhum valor zero, então não sei o que pode ter acontecido na leitura. E aproveitando, tem como eu identificar a qual grupo pertece cada linha? Obrigada!! <quote author='R-br mailing list'> Não sou versado em ggplot não, mas acho que utilizando o pacote lattice é muito mais rápido. Acho que o gráfico que você quer é esse library(lattice) xyplot(EBV~slope,groups=pai, type=c("p","smooth"),data=data) xyplot(EBV~slope|pai, type=c("p","smooth"),data=data) xyplot(EBV~slope,groups=pai, type=c("p","r"),data=data) # inclui um linha de regressão linear aos dados On Feb 11 2019, at 10:56 pm, Bárbara Mazetti Nascimento por (R-br) <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > Olá a todos! > > Tenho pouca familiaridade com o R, mas estou tentando utilizá-lo para > criar os gráficos com os resultados das minhas análises de doutorado. > > Eu gostaria de fazer um scatter plot com linhas de tendência para cada > indivíduo. Eu consigo plotar o gráfico, mas não as linhas. O comando que > estou utilizando é o seguinte: > > ggplot(data, aes(x = slope, y = EBV, group = pai)) + geom_point() + > geom_smooth(method = ls) > > O slope é um gradiente que varia de -2 a +2; EBV são os valores que eu > calculei e eu gostaria de uma linha para cada pai, que são os animais > avaliados. Meu interesse não é nem os pontos, mas as linhas (que eu chamo > de normas de reação), que servirão para discutir os resultados. > > Será que alguém pode me ajudar onde está o problema que as linhas não > aparecem? > > Muito obrigada! > -- > _____________________________________________________ > MSc. Bárbara Mazetti Nascimento > PhD student in Animal Science > > Genetic Applied to Animal Breeding Group - GAMA > UFPR - Curitiba - PR - Brazil > > +55 41 99142-9495 > > _______________________________________________ > 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 forne�a > c�digo m�nimo reproduz�vel. > _______________________________________________ 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 forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel. </quote> Quoted from: http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-sem-assunto-tp4668422p4668423.html _____________________________________ Sent from http://r-br.2285057.n4.nabble.com

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Re: [R-br] (sem assunto)
by barbaramnascimento＠gmail.com 11 Fev '19

11 Fev '19

Era isso mesmo que eu precisava! Testei e deu certo! Muito obrigada!! =) _____________________________________ Sent from http://r-br.2285057.n4.nabble.com

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(sem assunto)
by Bárbara Mazetti Nascimento 11 Fev '19

11 Fev '19

Olá a todos! Tenho pouca familiaridade com o R, mas estou tentando utilizá-lo para criar os gráficos com os resultados das minhas análises de doutorado. Eu gostaria de fazer um scatter plot com linhas de tendência para cada indivíduo. Eu consigo plotar o gráfico, mas não as linhas. O comando que estou utilizando é o seguinte: ggplot(data, aes(x = slope, y = EBV, group = pai)) + geom_point() + geom_smooth(method = ls) O slope é um gradiente que varia de -2 a +2; EBV são os valores que eu calculei e eu gostaria de uma linha para cada pai, que são os animais avaliados. Meu interesse não é nem os pontos, mas as linhas (que eu chamo de normas de reação), que servirão para discutir os resultados. Será que alguém pode me ajudar onde está o problema que as linhas não aparecem? Muito obrigada! -- _____________________________________________________ MSc. Bárbara Mazetti Nascimento PhD student in Animal Science Genetic Applied to Animal Breeding Group - GAMA UFPR - Curitiba - PR - Brazil +55 41 99142-9495

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Google
by Edimeire Alexandra Pinto 11 Fev '19

11 Fev '19

Olá pessoal. Gente, alguém, sabe como acessar o botão "Mais" do Google que dá acesso às 10 páginas seguintes. Por exemplo, fixei o nome "Estatística" no Google e tenho a seguinte url https://www.google.com/search?q=%22Estat%C3%ADstica%22&rlz=1C1GCEU_pt-BRBR8… Quero é mudar de página, mas não sei qual é css ou xpath para usar. u<-"https://www.google.com/search?q=%22Estat%C3%ADstica%22&rlz=1C1GCEU_pt-BRBR8…" read_html(u) %>% html_nodes(".fl") %>% html_attrs() Preciso acessar o link "Mais" que dá acesso às dez páginas posteriores. Qualquer ajuda é bem vinda. Obrigada

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Retirar email da lista
by Cristine Tokarski 11 Fev '19

11 Fev '19

Boa tarde, por retirar meu email da lista: cris.tokarski(a)hotmail.com Obrigada Cristine [https://ipmcdn.avast.com/images/icons/icon-envelope-tick-green-avg-v1.png]<http://www.avg.com/email-signature?utm_medium=email&utm_source=link&utm_cam…> Livre de vírus. www.avg.com<http://www.avg.com/email-signature?utm_medium=email&utm_source=link&utm_cam…>.

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Vagas de estágio
by Savano Pereira 11 Fev '19

11 Fev '19

Prezados, Boa tarde. Estou procurando de estagiários de estatística que saibam R e um pouco de sql para trabalhar com segmentação da base de clientes. O local é no Rio de Janeiro - Barra d Tijuca. Interessados podem me encaminhar o CV. Att, --- Savano Pereira TEL: 21 9-8771-9063

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Extração de dados html
by Edimeire Alexandra Pinto 08 Fev '19

08 Fev '19

OI gente. Talvez alguém possa me ajudar na extração de dados web. Objetivo: extrair de cada página a tabela que aparece. Meu problema: Não consigo achar o css certo que me permita colocar o botão "Next" de mudança de página que vem no site da web. Na primeira página tenho de extrair a tabela, depois, no next , mudar a pagina e extrair a segunda tabela que aparece, e assim vai... Não consigo achar o css ou xpath que me possibilite mudar de pagina. Já tentei vários css abaixo: “button.a-Button.a-IRR-button.a-IRR-button—pagination” “li.a-IRR-pagination-item” Segue um resuminho do código que tenho library(rvest)library(xml2) u<-"http://transparencia.pi.gov.br/apex/f?p=101:SERVIDORES::::::" ht<-read_html(u) %>% html_nodes("span.a-Icon.icon-right-chevron") %>% html_nodes("table") %>% html_table()ht ## ou até mesmo esse código ht<-html_session(u) %>% follow_link("span.a-Icon.icon-right-chevron") %>% html_nodes("table") %>% html_table() ## Obrigada!

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Re: [R-br] Reunir bancos com condição.
by verginio＠unesc.net 05 Fev '19

05 Fev '19

Boa tarde, Desculpe o engano, o ultimo caractere no regex deveria ser "$", que é para significar o final do texto. Ex.: lista = grep("arq[13].csv$", list.files() , value = TRUE) Link com o código completo: https://pastebin.com/uVa12Euh Att, Max Verginio <quote author='R-br mailing list'> Bom dia Max, testei e não consegui rodar seu código ontem. Devo fazer algum alteração a mais? Obrigado!!! Diogo JerônimoBacharel em Ciências Estatísticas - ENCE/IBGEMestre em Metrologia - PUC-Rio/PósMQI CONRE: 8514 - SÉRIE _____________________________________ Sent from http://r-br.2285057.n4.nabble.com

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Re: [R-br] Reunir bancos com condição.
by verginio＠unesc.net 05 Fev '19

05 Fev '19

Bom dia Diogo, É possível filtrar a variável "lista" antes de entrar no "lapply", usando "grep". Ex.: #para selecionar "arq1" e "arq3" lista = grep("arq[13].csv&", list.files() , value = TRUE) Att, Max Verginio <quote author='R-br mailing list'> Bom dia lista!!! Seguinte, Criei esse exemplo aqui para ajudar no entendimento da minha dúvida: setwd("C:/Users/diogo/Desktop/testeR") getwd() nomes <- c("Diogo", "Rodrigo", "Isabel", "Marcelo","Sarah")idades <- c(40, 42, 26, 32, 28)tabela1 <- data.frame(nome = nomes, idade = idades)write.csv(tabela1, "arq1.csv", row.names = FALSE) nomes <- c("Antônio", "Letícia", "Cláudio", "Ana Paula","Luiza")idades <- c(50, 26, 40, 25, 32)tabela2 <- data.frame(nome = nomes, idade = idades)write.csv(tabela2, " arq2.csv", row.names = FALSE) nomes <- c("Maria Clara", "Ana Maria", "Bianca", "Lidiane","Anderson")idades <- c(32, 32, 30, 34, 29)tabela3 <- data.frame(nome = nomes, idade = idades)write.csv(tabela3, " arq3.csv", row.names = FALSE) lista=list.files() O comando criou esses arquivos csv de exemplo, onde eles salvam no diretório de trabalho "testeR". Eu reúno esses arquivos por meio dessa função (usei de apoio o dplyr): lista<-list.files()arquivos <- lapply(lista, function(x) read.csv2(x, header=TRUE, sep=";")) dados <- do.call("rbind", arquivos) Se eu aplicar essa função, ela vai reunir todos os arquivos (arq1.arq2 e arq3). Minha dúvida: eu gostaria de aplicá-la, de forma a juntar somente "parte" dos arquivos (ex: arq1 com arq3, por exemplo). Alguém poderia dar uma informação ou ajuda a responder essa dúvida? Obrigado e bom dia!!! Diogo JerônimoBacharel em Ciências Estatísticas - ENCE/IBGEMestre em Metrologia - PUC-Rio/PósMQICONRE: 8514 - SÉRIE AEmail: diogojose21@yahoo.com.brhttp://lattes.cnpq.br/8996149312896520 _______________________________________________ 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 forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel. </quote> Quoted from: http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Reunir-bancos-com-condicao-tp4668409… _____________________________________ Sent from http://r-br.2285057.n4.nabble.com

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Re: [R-br] Reunir bancos com condição.
by sznelwar＠uol.com.br 05 Fev '19

05 Fev '19

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Reunir bancos com condição.
by Diogo Jerônimo 04 Fev '19

04 Fev '19

Bom dia lista!!! Seguinte, Criei esse exemplo aqui para ajudar no entendimento da minha dúvida: setwd("C:/Users/diogo/Desktop/testeR") getwd() nomes <- c("Diogo", "Rodrigo", "Isabel", "Marcelo","Sarah")idades <- c(40, 42, 26, 32, 28)tabela1 <- data.frame(nome = nomes, idade = idades)write.csv(tabela1, "arq1.csv", row.names = FALSE) nomes <- c("Antônio", "Letícia", "Cláudio", "Ana Paula","Luiza")idades <- c(50, 26, 40, 25, 32)tabela2 <- data.frame(nome = nomes, idade = idades)write.csv(tabela2, " arq2.csv", row.names = FALSE) nomes <- c("Maria Clara", "Ana Maria", "Bianca", "Lidiane","Anderson")idades <- c(32, 32, 30, 34, 29)tabela3 <- data.frame(nome = nomes, idade = idades)write.csv(tabela3, " arq3.csv", row.names = FALSE) lista=list.files() O comando criou esses arquivos csv de exemplo, onde eles salvam no diretório de trabalho "testeR". Eu reúno esses arquivos por meio dessa função (usei de apoio o dplyr): lista<-list.files()arquivos <- lapply(lista, function(x) read.csv2(x, header=TRUE, sep=";")) dados <- do.call("rbind", arquivos) Se eu aplicar essa função, ela vai reunir todos os arquivos (arq1.arq2 e arq3). Minha dúvida: eu gostaria de aplicá-la, de forma a juntar somente "parte" dos arquivos (ex: arq1 com arq3, por exemplo). Alguém poderia dar uma informação ou ajuda a responder essa dúvida? Obrigado e bom dia!!! Diogo JerônimoBacharel em Ciências Estatísticas - ENCE/IBGEMestre em Metrologia - PUC-Rio/PósMQICONRE: 8514 - SÉRIE AEmail: diogojose21@yahoo.com.brhttp://lattes.cnpq.br/8996149312896520

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Assunto: Digest R-br, volume 98, assunto 1
by Edmar Caldas 01 Fev '19

01 Fev '19

instala o pacote ("plyr" uniao = rbind.fill(arquivo_a, arquivo_b) Enviado do Yahoo Mail no Android <div>Em sex, 1 1e fev 1e 2019 às 12:00, r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br</div><div><r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:</div> 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. Assunto: Re: JUNTAR DOIS ARQUIVOS COM DIMENSÕES DIFERENTES (Edson Lira) ---------------------------------------------------------------------- Message: 1 Date: Thu, 31 Jan 2019 22:19:36 +0000 (UTC) From: Edson Lira <edinhoestat(a)yahoo.com.br> To: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: [R-br] Assunto: Re: JUNTAR DOIS ARQUIVOS COM DIMENSÕES DIFERENTES Message-ID: <1661977038.1186878.1548973176805(a)mail.yahoo.com> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" Muito obrigado. Enviado do Yahoo Mail no Android <div>Em qua, 30 30e jan 30e 2019 às 22:56, Marcus Nunes por (R-br)</div><div><r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:</div> _______________________________________________ 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 forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel. -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20190131/bb012f5a/atta…> -------------- Próxima Parte ---------- Um texto embutido e sem conjunto de caracteres especificado foi limpo... Nome: Untitled Url: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20190131/bb012f5a/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 98, assunto 1 ****************************************

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JUNTAR DOIS ARQUIVOS COM DIMENSÕES DIFERENTES
by Edson Lira 31 Jan '19

31 Jan '19

Boa tarde a todos!!! Tenho dois arquivos: um com os CEP's de pacientes de um hospital (57000 registros) sem as coordenadas, o outro arquivo que consegui no link abixo http://results.openaddresses.io/?runs=all#runs No link acima tem POSTCODES (CEP"S) de todo o mundo. Baixei o do Amazonas que tem o CEP DE MANAUS (SEPAREI ESSE ARQUIVO com 554000 registros) Quero fazer uma rotina aonde eu possa juntar o arquivo de consultas sem as coordenadas com o arquivo de CEP'S com as coordendas. (LAT LON), ou seja, quero fazer um arquivo mantendo a dimensão do arquivo das consultas. Espero ter sido claro. Abaixo o link dos arquivos (um com CEP e o outro com CEP e Coordenadas) https://www.datafilehost.com/d/b93da0f3 https://www.datafilehost.com/d/b8f65984 [ ]'s.Prof. Edson Lira, Me Estatístico Manaus-Amazonas

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Problema para plotar IC para modelo glm Gamma usando stat_smooth() no ggplot2
by ASANTOS 30 Jan '19

30 Jan '19

Prezados Membros do R-br, Estou tentando plotar um modelo glm Gamma com stat_smooth() no ggplot2 sem sucesso. Minha ideia é representar o intervalo de confiança para um modelo onde realizei a junção de dois níveis para o fator Feature. Segundo exemplo fictício do meu problema: #Simulação de um banco de dados, onde a variável resposta Production tem distribuição Gamma set.seed(123) d<-NULL N<-50 d$Production <- rgamma(N,10) d$Feature <- ifelse(d$Production >7 & d$Production<10, c("green"),ifelse(d$Production>11, c("red"), c("blue"))) d$Temp<-rnorm(N,20,5) d<-as.data.frame(d) # # Ajusto um modelo de Gamma completo mG<- glm(Production~ Feature + Temp, family= Gamma, data = d) summary(mG) anova(mG,test="Chi") # Comparo os níveis do fator Feature library(multcomp) PW<-summary(glht(mG, linfct = mcp(Feature= "Tukey"))) PW cld(PW) # Faço de conta que os níveis green = blue e realizo um novo ajuste Feature2<-d$Feature levels(Feature2) levels(Feature2)[1]<-"blue&green" levels(Feature2)[2]<-"blue&green" levels(Feature2) d$Feature2<-Feature2 mG2<- glm(Production~ Feature2 + Temp, family= Gamma, data = d) # Crio os valores de predição pred.data = data.frame( Feature2<-d$Feature2, Temp<-d$Temp ) pred.data$Production = predict(mG2, newdata=pred.data, type="response") #Realizo o plot library("ggplot2") ggplot(d, aes(Temp, Production, colour = Feature2)) + geom_point() + geom_line(data=pred.data) + stat_smooth(method = "glm", formula = y ~ x, family = Gamma) # E tenho uma representação errada do intervalo de confiança do meu modelo mG2 porque não consigo fazer a função stat_smooth() considerar o ajuste mG2. Como posso resolver isso? 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 99686-6970 (VIVO) (+55) 65 3221-2674 (FIXO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016 Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/ ======================================================================

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análise da estrutura de populações
by Ze Henrique 28 Jan '19

28 Jan '19

Boa noite Srs. gostaria de fazer uma figura de análise da estrutura de populações. Sei que o programa STRUCTURE, faz estas análises, porém gostaria de saber se existe algum pacote implementado no R que faz. Alguém poderia me recomendar algum pacote. Desde já agradeço pela atenção. -- *José Henrique Soler Guilhen* Doutorando em Genética e Melhoramento Universidade Federal do Espírito Santo - CCAUFES

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Como Salvar Shapefile
by Yury Duarte 22 Jan '19

22 Jan '19

Bom dia colegas listeiros! Ultimamente venho tentando manusear arquivos espaciais utilizando o R. Em alguns casos, objetos do tipo 'large SpatialPolygons' são gerados dentro do código. Quando isso ocorre (acredito que seja algo que acontece por padrão, devido a grande quantidade de informações armazenadas no objeto), a função writeOGR, que utilizo para salvar os shapefiles, quebra, por só tratar de objetos do tipo 'Spatial' e não os 'large Spatial'. Sendo assim, gostaria de saber se existe a possibilidade de salvar um shapefile a partir de um objeto do tipo 'large Spatial' ou ainda se existe a possibilidade de transformar esse num objeto do tipo SpatialPolygonsDataFrame, para que a função writeOGR possa funcionar normalmente. Segue código desenvolvido seguido do erro gerado. Desde já, agradeço pela ajuda de todos! rodar_bibliotecas = function(necessarias_para_o_projeto){ if(necessarias_para_o_projeto){ library(rgrass7) library(spatstat) library(maptools) library(shapefiles) library(foreign) library(magrittr) library(formattable) library(e1071) library(rlang) library(rgdal) library(rgeos) library(raster) library(sp) library(sf) library(RcppCNPy) library(deldir) library(dismo) library(dplyr) library(ggplot2) library(gstat) library(tidyverse) library(smoothr) library(viridisLite) } return('Ok') } rodar_bibliotecas(TRUE) raiz = '/home/yury/pesquisa/arquivos/areas/' clientes = dir(raiz) for (cliente in 1:length(clientes)) { analises = dir(paste0(raiz, clientes[cliente])) q = list() for (analise in 1:length(analises)) { shapefile_contorno = readOGR(paste0(raiz, clientes[cliente], '/', analises[analise], '/', 'vetores.shp')) shapefile_contorno$id = 1 dissolvido = unionSpatialPolygons(shapefile_contorno, IDs = shapefile_contorno$id) #plot(dissolvido) q[analise] = dissolvido } fim = q[[1]] for (x in 2:length(q)){ fim = bind(fim, q[[x]]) } plot(fim) path_to_save = paste0(raiz, clientes[cliente]) writeOGR(fim, dsn = path_to_save, layer = paste0('contorno_', clientes[cliente]), driver = 'ESRI Shapefile', overwrite_layer = TRUE) } Error in writeOGR(fim, dsn = path_to_save, layer = paste0("contorno_", : obj must be a SpatialPointsDataFrame, SpatialLinesDataFrame or SpatialPolygonsDataFrame Yury Duarte Engenheiro Agrônomo - ESALQ/USP

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Tinn-R: novo website sob protocolo https
by Jose Claudio Faria 19 Jan '19

19 Jan '19

Prezados, O projeto Tinn-R está com novo website sob o protocolo https: Dears, The Tinn-R projetc has a new website under the https protocol: https://nbcgib.uesc.br/tinnr/en/ Best, ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com Telefones: 55(73)3680.5545 - UESC 55(73)99966.9100 - VIVO ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ If you have software to deal with statistics, you have arms; if you have good software, you have arms and legs; if you have software like R, you have arms, legs and wings... the height of your flight depends only on you!

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Ajuda com a passagem incorreta de variável string para uma função do R
by Bruno César Pasquini 18 Jan '19

18 Jan '19

PessoALL, bom dia! Estou com dificuldade em passar os valores de uma variável string para uma função do R de forma que esta função a interprete corretamente. Por exemplo, para indicar qual coluna eu quero que a função selecione para um cruzamento de 2 data.tables (acho melhor que usar data.frames pela melhor performance do data.table)... Eu poderia levar a tabela inteira para o cruzamento, mas depois teria que deletar as demais colunas manualmente, gostaria de resolver com a função conforme o exemplo abaixo. Construí este exemplo baseado nos resultados do primeiro turno das últimas eleições presidenciais. Normalmente eu importaria as tabelas, mas eu as declaro aqui para a devida reprodução do código. Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/Resultados_da_eleição_presidencial_no_Brasil_… Meu propósito é entender o que estou fazendo de errado (ou deixando de fazer...), não estou propondo um debate político-ideológico que foge ao escopo desta lista... Especificamente, eu não consigo fazer a função "*consolida*" (na verdade as versões 1, 2 e 3 desta função) interprete(m) o parâmetro "*Candidato*" corretamente. Eu tento usar o parâmetro sozinho e com as funções "*substitute*" e "*eval*", mas não consigo levar a coluna com os números de votação do candidato por região para o cruzamento. Sim, eu sei que o cruzamento como o desenhei vai gerar duplicidade, mas o que preciso é que o cruzamento "funcione"... Vocês podem me ajudar a entender o que estou fazendo de errado? Muito grato pela atenção de cada um(a), Bruno César Pasquini Estatístico ####### Codigo Reprodutivel... library(data.table) ### Percentual de Votos Validos nos estados e no exterior... perc_validos <- data.table(Regiao = c('Centro-Oeste', 'Centro-Oeste', 'Centro-Oeste', 'Centro-Oeste', 'Exterior', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Norte', 'Norte', 'Norte', 'Norte', 'Norte', 'Norte', 'Norte', 'Sudeste', 'Sudeste', 'Sudeste', 'Sudeste', 'Sul', 'Sul', 'Sul'), Estado = c('Distrito Federal', 'Goias', 'Mato Grosso', 'Mato Grosso do Sul', '', 'Alagoas', 'Bahia', 'Ceara', 'Maranhao', 'Paraiba', 'Pernambuco', 'Piaui', 'Rio Grande do Norte', 'Sergipe', 'Acre', 'Amapa', 'Amazonas', 'Para', 'Rondonia', 'Roraima', 'Tocantins', 'Espirito Santo', 'Minas Gerais', 'Rio de Janeiro', 'Sao Paulo', 'Parana', 'Rio Grande do Sul', 'Santa Catarina'), Bolsonaro = c(0.5837, 0.5724, 0.6004, 0.5506, 0.5879, 0.3440, 0.2341, 0.2174, 0.2428, 0.3130, 0.3057, 0.1876, 0.3021, 0.2721, 0.6224, 0.4074, 0.4348, 0.3619, 0.6224, 0.6297, 0.4464, 0.5476, 0.4831, 0.5979, 0.5300, 0.5689, 0.5263, 0.6582), Haddad = c(0.1187, 0.2186, 0.2476, 0.2387, 0.1010, 0.4475, 0.6028, 0.3312, 0.6126, 0.4546, 0.4887, 0.6340, 0.4119, 0.5009, 0.1853, 0.3277, 0.4030, 0.4139, 0.2036, 0.1785, 0.4112, 0.2420, 0.2765, 0.1469, 0.1642, 0.1970, 0.2281, 0.1513), Ciro = c(0.1660, 0.0860, 0.0559, 0.0804, 0.1452, 0.1012, 0.0941, 0.4095, 0.0839, 0.1675, 0.1356, 0.1142, 0.2231, 0.1302, 0.0517, 0.1234, 0.0750, 0.1003, 0.0603, 0.0536, 0.0717, 0.0954, 0.1164, 0.1522, 0.1135, 0.0831, 0.1137, 0.0668), Outros = c(0.1316, 0.1230, 0.0961, 0.1304, 0.1659, 0.1072, 0.0690, 0.0419, 0.0606, 0.0650, 0.0700, 0.0642, 0.0631, 0.0967, 0.1405, 0.1417, 0.0873, 0.1237, 0.1739, 0.1383, 0.0707, 0.1149, 0.1241, 0.1030, 0.1922, 0.1510, 0.1318, 0.1236) ) ### Analisando o data.table perc_validos... perc_validos; class(perc_validos); str(perc_validos); dim(perc_validos) ### Total de Votos Validos por regiao e no exterior... votos_regiao <- data.table(Regiao = c('Centro-Oeste', 'Exterior', 'Nordeste', 'Norte', 'Sudeste', 'Sul'), 'Jair Bolsonaro' = c(4555415, 113690, 7453186, 3785038, 23915925, 9453736), 'Fernando Haddad' = c(1642054, 19540, 14583334, 3211002, 8623232, 3262843), 'Ciro Gomes' = c(750776, 28073, 4892961, 748170, 5425104, 1499282), 'Demais Candidatos' = c(952142, 32078, 1894092, 982103, 6968773, 2258047) ) ### Analisando o data.table votos_regiao... votos_regiao; class(votos_regiao); str(votos_regiao); dim(votos_regiao) ### Fazendo o cruzamento... Ou pelo menos tentando... consolida1 <- function(Candidato) { temporario <- merge(x = perc_validos, y = votos_regiao[, .(Regiao, Candidato)], by = "Regiao", all.x = TRUE, sort = TRUE) return(temporario) } consolida1(Candidato = "Jair Bolsonaro") consolida2 <- function(Candidato) { temporario <- merge(x = perc_validos, y = votos_regiao[, .(Regiao, substitute(Candidato))], by = "Regiao", all.x = TRUE, sort = TRUE) return(temporario) } consolida2(Candidato = "Ciro Gomes") consolida3 <- function(Candidato) { temporario <- merge(x = perc_validos, y = votos_regiao[, .(Regiao, eval(Candidato))], by = "Regiao", all.x = TRUE, sort = TRUE) return(temporario) } consolida3(Candidato = "Fernando Haddad")

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Construir um laço que modifique o conteúdo do meu contador
by Yury Duarte 18 Jan '19

18 Jan '19

Bom dia a todos! Há algum tempo venho tentando encontrar uma lógica de laço aonde eu consiga eliminar determinadas posições de uma lista (que uso de contador), de acordo com uma condição, e seguir com laço. Em suma, dentro de uma lista de polígonos, preciso identificar os polígonos que se sobrepõe (mesmo que apenas se encostem), uni-los num novo polígono (sobrescrevendo o primeiro?), eliminando o que restou da união e seguindo o fluxo do laço com o resultado da união. Assim, um polígono que foi unido não mais seria considerado no laço. Segue um código como exemplo, aonde testei algumas possibilidades para contornar a questão. Acredito que a leitura do código elucide melhor meu problema. Caso alguém tenha uma ideia de logica/abordagem diferente, ficarei feliz em testar! Desde já, agradeço o auxilio de todos! ############################################################################# rodar_bibliotecas = function(necessarias){ if(necessarias){ library(rgrass7) library(spatstat) library(maptools) library(shapefiles) library(foreign) library(magrittr) library(formattable) library(e1071) library(rlang) library(rgdal) library(rgeos) library(raster) library(sp) library(sf) library(RcppCNPy) library(deldir) library(dismo) library(dplyr) library(ggplot2) library(gstat) library(tidyverse) library(smoothr) library(viridisLite) library(gpclib) } return('Ok') } ############################################################################# rodar_bibliotecas(TRUE) xpol = c(0,1,1,0,0) ypol = c(0,0,1,1,0) pol = SpatialPolygons(list( Polygons(list(Polygon(cbind(xpol-1.05,ypol))), ID="x1"), Polygons(list(Polygon(cbind(xpol,ypol))), ID="x2"), Polygons(list(Polygon(cbind(xpol,ypol - 1.0))), ID="x3"), Polygons(list(Polygon(cbind(xpol + 1.0, ypol))), ID="x4"), Polygons(list(Polygon(cbind(xpol+.4, ypol+.1))), ID="x5"))) plot(pol) ############################################################################# #nao precisava ter feito isso, mas fiz para deixar o exemplo no mesmo formato com que meus dados estao vindo areas = length(pol) lista_vazia = list() for (area in 1:length(areas)) { lista_vazia[area] = pol[area] } lista = lista_vazia lista.1 = lista_vazia #tentativa de loop para unir poligonos que se encostam # for (i in 1:length(lista)) { while (i < length(lista)) { if(i >= length(lista.1)){ break() }else{ j = 2 while (j < length(lista.1)) { # for (j in 2:length(lista.1)) { if(!is.na((over(lista[[i]], lista.1[[j]], returnList = F) == 1))) { lista[[i]] = gUnion(lista.1[[i]], lista.1[[j]]) lista.1[[i]] = gUnion(lista.1[[i]], lista.1[[j]]) #lista[[j]] = NULL lista.1 = lista.1[-j] lista = lista[-j] }else{ j = j+1 } } i = i+1 } } ############################################################################# fim = lista.1[[1]] plot(fim) for (x in 2:length(lista)){ if(x==2){ if(is.na((over(fim, lista[[x]], returnList = T) == 1))){ fim = bind(fim, lista[[x]]) } }else{ a = is.na((over(fim, lista[[x]], returnList = T) == 1)) if(a[length(a)] == TRUE){ fim = bind(fim, lista[[x]]) } } } #o objetivo final seria ter todas as areas da lista unidas num unico objeto #dessa forma, o contorno do polt(pol) devera ser igual ao contorno do plot(fim) plot(pol) plot(fim) Yury Duarte Engenheiro Agrônomo - ESALQ/USP

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Tinn-R: nova página
by Jose Claudio Faria 11 Jan '19

11 Jan '19

Prezados, O projeto Tinn-R está com nova web page: http://nbcgib.uesc.br/tinnr/en/index.php Abraços, ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com Telefones: 55(73)3680.5545 - UESC 55(73)99966.9100 - VIVO ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ If you have software to deal with statistics, you have arms; if you have good software, you have arms and legs; if you have software like R, you have arms, legs and wings... the height of your flight depends only on you!

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Linha de tendência em xyplot (lattice): melhor ajuste
by Marcelo Laia 11 Jan '19

11 Jan '19

Colegas, Fiz o seguinte: xyplot(Clorofila~Tempo|Isolado, groups=Genotipo, data=a, type = c("p", "spline", "spline"), distribute.type = FALSE, auto.key=TRUE) Na ajuda do panel.xyplot consta que: "smooth"’ adds a loess fit "spline"’ adds a cubic smoothing spline fit "a"’ has the effect of calling ‘panel.average’, which can be useful for creating interaction plots Minha pergunta é: Nos dois primeiros casos, tem como eu saber, diretamente no gráfico, qual seria o melhor ajuste? Plotar algo como um R2, por exemplo? (Se falei besteira, aqui, perdão!) Obrigado -- Marcelo

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Modelo em aov semelhante ao do ExpDes.pt
by Marcelo Laia 10 Jan '19

10 Jan '19

Colegas, Minha aluna está rodando no ExpDes o seguinte modelo: attach(clorofila) fat3.dbc(Isolado,Genótipo,Tempo,Bloco,Clorofila, quali = c(TRUE, TRUE, TRUE), fac.names = c("Isolado","Genótipo","Tempo"), sigF = "0.05", sigT = "0.05" Qual seria o modelo semelhante para ela rodar diretamente no aov? Por exemplo: aov(Clorofila ~ Genótipo*Tempo*Isolado ... etc Muito obrigado -- Marcelo

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Particionar soma de quadrado
by Andre Oliveira 10 Jan '19

10 Jan '19

Boa noite, dados que houve a internação entre fatores, preciso particionar a soma de quadrado. É apenas um exercício que estou fazendo co dados que está na web. Evidentemente que posso construir os contraste e testar o que me interessa e também poderia usar a ExpDes para isto. Alguém poderia ajudar com um script para tal desdobramento? Grato Pequei este exemplo! da <- read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/anovareg.txt", header=TRUE, sep="\t") str(da) attach(da) # Este exemplo testa regressão! fit=aov(indice ~ cultivar*ordered(dose)) summary(fit) summary.lm(fit) # Gostaria de ajuda para desdobrar e testar doses para este modelo abaixo! fit=aov(indice ~ cultivar*factor(dose)+Error(bloco:(cultivar+dose)) summary(fit) Grato

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Distribuição gama bivariada no R
by Ana Beatriz Souza Souza 20 Dez '18

20 Dez '18

Boa tarde pessoal! Estou trabalhando com distribuições gama bivariada e outras distribuições relacionadas. Alguma indicação de pacotes no R que abordam esses modelos? Desde já agradeço Att., Ana

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Mojema (1977) - ponto de corte
by Ze Henrique 20 Dez '18

20 Dez '18

Boa tarde Srs. gostaria de saber se alguém sabe onde posso conseguir como fazer a análise de Mojema (1977) no r. Teste este que consegue dar a significância de ponto de corte nos nós dos agrupamentos. Desde já agradece a pela ajuda. -- *José Henrique Soler Guilhen* Doutorando em Genética e Melhoramento Universidade Federal do Espírito Santo - CCAUFES

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capturar a saída do r
by Cinara Santos 19 Dez '18

19 Dez '18

Olá! Gostaria de saber da possibilidade de capturar o [console] do R de forma dinâmica, como no software STATA - tudo o que sai na tela é copiado para um arquivo de log. Se houver interrupção, o log registra até o momento da interrupção. E se fosse possível habilitar isso no R, me ajudaria muito!!! Digo isso porque estou usando o comando [sink()] sink(file = log_file, append = TRUE, type = "output") Ocorre que o código lida com dados muito volumosos, dentro de um loop (com sub-loops também). Assim, na minha inocência tentei o seguinte - são 3 loops, um dentro do outro. Ao final do loop mais interno pus: - desliga o [sink()], - fecha o arquivo de saida (log_file - no intuito de salvar o que já tem) - abre o arquivo de saida (log_file) - "liga" o [sink] -------------------------- saida <- paste(....) #monta o nome do arquivo de saida log_file <- file(saida, open = "wt") sink(file = log_file, append = TRUE, type = "output") # começa a "captura" LOOP1- inicio pegar referencia no [arquivo_a] LOOP2- inicio montar nome [arquivo_b] LOOP3(varrer [arquivo_b] - particionando) - inicio tarefa1 tarefa2 : tarefa_n sink() close(log_file) log_file <- file(saida, open = "at") sink(file = log_file, append = TRUE, type = "output") LOOP3( varrer [arquivo_b] - particionando ) - fim LOOP2 - fim LOOP1- fim -------------------------- Mas parece que o arquivo continua fechando só ao final do código, e com isso, se acaba a luz no meio do caminho, ou ocorre algum outro evento.... fico na saudade... Tem remédio????? ------------------------ Cinara Santos whatsApp (32) 9.8416-0441

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Identificar cpf's
by Felipe Barletta 18 Dez '18

18 Dez '18

Prezados, Boa tarde, Tenho uma conjunto de dados que são mensagens de textos e preciso identificar os cpf's digitados nestas mensagens. Quando os cpf's são digitados sem pontos ou traços, consigo extrair esta informação. mas preciso selecionar também os casos como por exemplo: 000.000.000-00 Uma amostra de 69 mensagens dos dados estão nest link https://www.dropbox.com/s/cphsc02rz242z57/amostra.csv?dl=0 ## CMR d<-unlist(regmatches(dados[1:69,], gregexpr("[0-9,]+", dados[1:69,]))) d<- gsub(",", "", d) d <- d[d != ""] d[str_length(d)==11]

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Calculo Distancia entre Coordenadas [loop]
by Bruno Rhuan 17 Dez '18

17 Dez '18

Boa Tarde, Estou escrevendo um algorítimo que calcule a distância entre uma serie de coordenadas e retorne qual o ponto mais próximo. Para isso, o código utiliza dois datasets de coordenadas geográficas (lat/long) e o calculo da distancia é feito utilizando a biblioteca "geosphere". Porém, basicamente todos os resultados do algorítimo sempre apontam para a ultimo ponto do segundo dataset como sendo o mais próximo, assim creio ter algum erro no loop. Alguma sugestão? Abaixo o código ______ #biblioteca necessária #install.packages("geosphere") library("geosphere") #carregar arquivos x <- read.csv(file.choose(),sep=";",dec=",") # carregar lista de pontos nominais TIM y <- read.csv(file.choose(),sep=";",dec=",") # carregar base de sites #converter site id em characther x$SiteID <- as.character(x$SiteID) y$SITE.ID <- as.character(y$SITE.ID) #Mostrar tabelas View(y) View(x) dista1 <- c() #distancia do ponto nominal ao site # Calculo Distancia for (i in 1:216) { coord1 <- c(x$LONG[i],x$LAT[i]) for (j in 1:11195 ) { coord2 <- c(y$Longitude[j],y$Latitude[j]) dista1[j] <- as.numeric(distm(coord1,coord2, fun = distGeo)) #Calculo da menor distancia if (j>1) { k <- j-1 if (dista1[j]<dista1[k]) { menor_dist <- dista1[j] x$Distancia[i] <- menor_dist x$SiteID[i] <- y$SITE.ID[j] } else { menor_dist <- dista1[k] x$Distancia[i] <- menor_dist x$SiteID[i] <- y$SITE.ID[k] } } } } write.csv(x, "Resultado.csv", row.names = FALSE) _______________ Resultado retornado: ï*..END_ID* *LAT* *LONG* *Distancia (m)* *SiteID* BASDR_1 -1.296.434 -3.847.421 144.669.250.579.953 YBARWL BALFS_2 -1.289.767 -3.832.365 146.401.362.045.206 YBARWL CEFLA_3 -377.709 -3.855.802 222.607.630.292.628 YBARWL Distancia (m) = distancia ao ponto mais próximo SiteID = nome do ponto mais próximo. At.te Bruno

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Fwd: Criação de um dataframe a partir das diferenças
by SILVIA PATRICIA BARRETO SANTANA 13 Dez '18

13 Dez '18

----- Mensagem encaminhada ----- De: "SILVIA PATRICIA BARRETO SANTANA" <silpat(a)ufrb.edu.br> Para: "r-br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Enviadas: Terça-feira, 11 de dezembro de 2018 18:05:24 Assunto: Criação de um dataframe a partir das diferenças Bom dia pessoal. Estou com dificuldade em obter os dados que necessito e qualque r ajuda se r á bem vinda, po r isso já começo ag r adecendo. Com este banco de dados (abaixo) gosta r ia de obte r a seguinte info r mação (mais abaixo): Ho r a r io 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 O banco abaixo consiste em guardar a informação do horário em que o status muda de 0 para 1 com as diferenças dos níveis. Ho r a r io Nivel Status 01/01/2011 00:02 01 1 01/01/2011 00:03 01 1 01/01/2011 00:08 01 1 01/01/2011 00:09 02 1 01/01/2011 00:10 02 1 01/01/2011 00:11 01 1 01/01/2011 00:12 00 1 Muito grata! Silvia

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IC para previsao
by Edmar Caldas 10 Dez '18

10 Dez '18

Preciso de uma ajuda para criar o IC para ajuste do modelo de regressão linear simples. não dá nenhuma mensagem de erro, cria somente a previsao do modelo em novos dados. lixo$previsao <-predict(simples, newdata=lixo,interval="confidence",level=0.95)lixo Edmar

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 96, assunto 8
by Edmar Caldas 10 Dez '18

10 Dez '18

Não funcionou a função prediction. O engraçado é quem nem mensagem de erro mostra. lixo$previsao <-predict(simples, newdata=lixo,interval = "prediction")lixo$previsao <-predict(simples, newdata=lixo,interval = "prediction", level=0.95) segue meu codigo, attach(waste)names(waste)simples <-lm(waste$wastee ~ restrnts)simplesajuste<-fitted(simples)waste$ajuste <-ajusteerro <- (waste$ajuste - waste$wastee)waste$erro<-erroprova <- waste$ajuste-waste$errowaste$prova <-provahead(waste) y<- (0.14685 + 0.01014 * waste$restrnts)waste$y<-y plot(wastee ~ ajuste) head(waste) #Prevendo em novos dados. library(readxl)lixo <- read_excel("Dieretorio/lixo.xlsx")View(lixo) attach(lixo) lixo$previsao <-predict(simples, newdata=lixo,interval="prediction",level=0.95)lixo eu consigo fazer a previsão, mas preciso do intervalo de confiança para previsão. Edmar nsegue Em segunda-feira, 10 de dezembro de 2018 12:00:18 BRST, <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: Enviar submissões para a lista de discussão R-br para r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou corpo da mensagem para r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo endereço r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." Tópicos de Hoje: 1. Re: IC para previsao (Elias T. Krainski) 2. Problema para plotar IC para modelo glm Gamma usando stat_smooth() no ggplot2 (ASANTOS) ---------------------------------------------------------------------- Message: 1 Date: Sun, 9 Dec 2018 16:54:45 +0000 (UTC) From: "Elias T. Krainski" <eliaskrainski(a)yahoo.com.br> To: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: Re: [R-br] IC para previsao Message-ID: <815218723.1276327.1544374485235(a)mail.yahoo.com> Content-Type: text/plain; charset="utf-8" Coloca "prediction" On Fri, Dec 7, 2018 at 22:39, Edmar Caldas por (R-br)<r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: Preciso de uma ajuda para criar o IC para ajuste do modelo de regressão linear simples. não dá nenhuma mensagem de erro, cria somente a previsao do modelo em novos dados. lixo$previsao <-predict(simples, newdata=lixo,interval="confidence",level=0.95)lixo Edmar_______________________________________________ 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 forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel. -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20181209/9931f2c9/atta…> -------------- Próxima Parte ---------- Um texto embutido e sem conjunto de caracteres especificado foi limpo... Nome: Untitled Url: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20181209/9931f2c9/atta…> ------------------------------ Message: 2 Date: Mon, 10 Dec 2018 01:47:12 -0300 From: ASANTOS <alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br> To: "r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Subject: [R-br] Problema para plotar IC para modelo glm Gamma usando stat_smooth() no ggplot2 Message-ID: <8d326872-10b9-06f7-cc1b-564caf54f3e7(a)cas.ifmt.edu.br> Content-Type: text/plain; charset=utf-8; format=flowed Prezados Membros do R-br, Estou tentando plotar um modelo glm Gamma com stat_smooth() no ggplot2 sem sucesso. Minha ideia é representar o intervalo de confiança para um modelo onde realizei a junção de dois níveis para o fator Feature. Segundo exemplo fictício do meu problema: #Simulação de um banco de dados, onde a variável resposta Production tem distribuição Gamma set.seed(123) d<-NULL N<-50 d$Production <- rgamma(N,10) d$Feature <- ifelse(d$Production >7 & d$Production<10, c("green"),ifelse(d$Production>11, c("red"), c("blue"))) d$Temp<-rnorm(N,20,5) d<-as.data.frame(d) # # Ajusto um modelo de Gamma completo mG<- glm(Production~ Feature + Temp, family= Gamma, data = d) summary(mG) anova(mG,test="Chi") # Comparo os níveis do fator Feature library(multcomp) PW<-summary(glht(mG, linfct = mcp(Feature= "Tukey"))) PW cld(PW) # Faço de conta que os níveis green = blue e realizo um novo ajuste Feature2<-d$Feature levels(Feature2) levels(Feature2)[1]<-"blue&green" levels(Feature2)[2]<-"blue&green" levels(Feature2) d$Feature2<-Feature2 mG2<- glm(Production~ Feature2 + Temp, family= Gamma, data = d) # Crio os valores de predição pred.data = data.frame( Feature2<-d$Feature2, Temp<-d$Temp ) pred.data$Production = predict(mG2, newdata=pred.data, type="response") #Realizo o plot library("ggplot2") ggplot(d, aes(Temp, Production, colour = Feature2)) + geom_point() + geom_line(data=pred.data) + stat_smooth(method = "glm", formula = y ~ x, family = Gamma) # E tenho uma representação errada do intervalo de confiança do meu modelo mG2 porque não consigo fazer a função stat_smooth() considerar o ajuste mG2. Como posso resolver isso? 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 99686-6970 (VIVO) (+55) 65 3221-2674 (FIXO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016 Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/ ====================================================================== ------------------------------ 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 96, assunto 8 ****************************************

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