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Dúvidas em condicional composto
by Edson Lira 26 Jan '16

26 Jan '16

Caros listeiros, tenho essa configuração em um banco eem dpm brpm 1 Alto Alto Médio 2 Alto Alto Alto 3 Alto Alto Médio 4 Alto Alto Alto 5 Alto Alto Médio 6 Alto Alto Baixo 7 Alto Alto Baixo Se duas dessas variáveis apresentarem o nível alto, digo que há um estresse no indivíduo. Por exemplo se eem ou dpm for alto, digo que há um estresse, basta uma cominação qualquer de duas ou três variáveis apresentando alto, digo que há estresse. eem=alto e dpm= alto ->estresseeem=alto e brpm= alto ->estressedpm=alto e brpm= alto ->estressedpm=medio e brpm= alto ->sem estresse Não sei como implementar no R. Alguém poderia me sugerir alguma rotina? [ ]'s Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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PNS - pesquisa nacional de saude
by Elias Teixeira Krainski 26 Jan '16

26 Jan '16

Caros(as) Achei interessante esse post sobre a pesquisa nacional de saude: http://www.r-bloggers.com/analyze-the-pesquisa-nacional-de-saude-pns-with-r/ Qualquer um pode iniciar pelos scripts disponibilizados e analizar dados da PNS ao nivel de individuos. Abs, Elias

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Frequência de missings
by Wagner Tassinari 22 Jan '16

22 Jan '16

Olá pessoal, Tenho uma variável character ou factor com NAs, daí eu gostaria de tabula-lo também para ver a frequência, eu uso o comando: Table(banco$var[banco$var=='NA']) e não roda. Obrigado

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arquivo .rmd - Grafico da rede neural não aparece
by Leonard de Assis 22 Jan '16

22 Jan '16

Título da msg explica > sessionInfo() R version 3.2.3 (2015-12-10) Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit) Running under: Windows >= 8 x64 (build 9200) locale: [1] LC_COLLATE=Portuguese_Brazil.1252 LC_CTYPE=Portuguese_Brazil.1252 [3] LC_MONETARY=Portuguese_Brazil.1252 LC_NUMERIC=C [5] LC_TIME=Portuguese_Brazil.1252 attached base packages: [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base other attached packages: [1] nnet_7.3-11 caret_6.0-64 ggplot2_2.0.0.9001 lattice_0.20-33 [5] mlbench_2.1-1 RevoUtilsMath_3.2.3 loaded via a namespace (and not attached): [1] Rcpp_0.12.3 compiler_3.2.3 nloptr_1.0.4 plyr_1.8.3 [5] iterators_1.0.8 tools_3.2.3 digest_0.6.9 lme4_1.1-10 [9] nlme_3.1-124 gtable_0.1.2 mgcv_1.8-10 Matrix_1.2-3 [13] foreach_1.4.3 yaml_2.1.13 parallel_3.2.3 SparseM_1.7 [17] stringr_1.0.0.9000 knitr_1.12 MatrixModels_0.4-2 stats4_3.2.3 [21] grid_3.2.3 rmarkdown_0.9.4 minqa_1.2.4 reshape2_1.4.1.9000 [25] car_2.1-1 magrittr_1.5 scales_0.3.0 codetools_0.2-14 [29] htmltools_0.3 MASS_7.3-45 splines_3.2.3 rsconnect_0.4.1.4 [33] pbkrtest_0.4-5 colorspace_1.2-6 quantreg_5.19 stringi_1.0-1 [37] munsell_0.4.2 > ____ código --- title: "Neural Network example" author: "Leonard Mendonça de Assis" date: "21 de janeiro de 2016" output: pdf_document: highlight: pygments number_sections: yes html_document: highlight: pygments number_sections: yes word_document: highlight: pygments --- # Session start ```{r} require(MASS) require(neuralnet) require(plyr) require(boot) require(knitr) data <- Boston kable(head(data)) kable( apply(data,2,function(x) sum(is.na(x))), caption='NAs per variables' ) ``` # Adjusting a linear model ```{r} set.seed(500) index <- sample(1:nrow(data),round(0.75*nrow(data))) train <- data[index,] test <- data[-index,] lm.fit <- glm(medv~., data=train) summary(lm.fit) pr.lm <- predict(lm.fit,test) MSE.lm <- sum((pr.lm - test$medv)^2)/nrow(test) ``` # Adjusting a Neural Net As a first step, we are going to address data preprocessing. It is good practice to normalize your data before training a neural network. I cannot emphasize enough how important this step is: depending on your dataset, avoiding normalization may lead to useless results or to a very difficult training process (most of the times the algorithm will not converge before the number of maximum iterations allowed). You can choose different methods to scale the data (z-normalization, min-max scale, etc). I chose to use the min-max method and scale the data in the interval [0,1]. Usually scaling in the intervals [0,1] or [-1,1] tends to give better results. We therefore scale and split the data before moving on: ```{r} maxs <- apply(data, 2, max) mins <- apply(data, 2, min) scaled <- as.data.frame(scale(data, center = mins, scale = maxs - mins)) train_ <- scaled[index,] test_ <- scaled[-index,] ``` Note that scale returns a matrix that needs to be coerced into a data.frame. ```{r} n <- names(train_) f <- as.formula(paste("medv ~", paste(n[!n %in% "medv"], collapse = " + "))) nn <- neuralnet(f,data=train_,hidden=c(5,3),linear.output=T) ``` And the Neural Nework looks like this: ```{r} plot(nn) ``` ```{r} sessionInfo() ```

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Re: [R-br] RES: Ler um HTM
by Éder Comunello 21 Jan '16

21 Jan '16

Leonardo, boa tarde! Voltando na discussão... Acredito que não tem como fazer a conexão direta com o arquivo .zip alocado na web, mas uma vez que você baixa o arquivo com download.file(), pode usar unz() para não precisar descompactar. Tem um post antigo em < https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2008-October/176266.html>. Abaixo tem um exemplo bem simples, mas que pode ser útil. É feita a leitura de uma tabela .html a partir de um arquivo .zip alocado no Google Drive. ### <code r> setwd("D:\\TEMP") url.zip <- "https://drive.google.com/open?id=0B8y1jJExW6kabHU3SXV3dXB2OEk" url.zip <- sub("^.*\\?(id.*$)", " https://drive.google.com/uc?export=download&\\1", url.zip) url.zip ### https://drive.google.com/uc?export=download&id=0B8y1jJExW6kabHU3SXV3dXB2OEk" if (!file.exists("html.zip")) download.file(url.zip, "html.zip", mode="wb") unzip("html.zip", list=T) ### conteúdo closeAllConnections() con <- unz("html.zip", "htmlTable.html") XML::readHTMLTable(readLines(con)) # $`NULL` # First Name Last Name Points # 1 Jill Smith 50 # 2 Eve Jackson 94 close(con) ### </code> ================================================ Éder Comunello PhD Student in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq) Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) Dourados, MS, Brazil [22 16.5'S, 54 49.0'W] Em 7 de janeiro de 2016 10:54, Leonard de Assis <assis.leonard(a)gmail.com> escreveu: > Paulo, o que achei via google de ontem pra hoje vai nessa direção mesmo. > > > > Estou rodando vários exemplos que achei e, em paralelo, adaptando meu > código. > > > > Eu já consigo ler os trecos dentro do HTML, o que agarra é esse processo > de descompactar o htm dentro. > > > > Fiz um esqueminha em C usando curl e xml que funciona. Se ficar demorando > muito, porto essa joça pra ficar no formato que o R entende e resolvo por > esse caminho. > > > > Ou então, deixo como está, que é baixar o zip, descompactar e ler. > > > > *De:* R-br [mailto:r-br-bounces@listas.c3sl.ufpr.br] *Em nome de *Paulo > Nogueira Starzynski > *Enviada em:* quinta-feira, 7 de janeiro de 2016 09:39 > *Para:* R-BR <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > *Assunto:* Re: [R-br] Ler um HTM > > > > Leonardo, > > talvez você já tenha alguma vez trilhado o caminho das pedras do > webscrapping, mas, se não, recomendo os pacotes XML, RCurl e rvest (eu uso > mais os dois primeiros). > > > Abraços, > > Paulo > > > > Em 6 de janeiro de 2016 23:45, Leonard de Assis <assis.leonard(a)gmail.com> > escreveu: > > Boa noite a todos > > > > Estou com um problema idiota em mãos. Preciso ler um arquivo .HTM dentro > de um arquivo .zip. > > Até agora, o jeito que achei mais produtivo foi: > > 1. baixar o zip (posso fazer isso com o R via download.file) > > 2. extrair o .HTM do arquivo (posso fazer isso via unzip) > > 3. ler a tabela contida no HTM utilizando readHTMLTable (lib XML) > > > > A questão que tenho é a seguinte: > > > > Existe um jeito mais rápido que este? Eu já consegui ler .csv direto de > arquivo .zip utilizando o comando unz e read.table. Será que funciona assim > também em HTML? Se sim, qual seria a func? > > > > Leonard > > > > OS: ainda tenho que pensar como fazer webscrap desse htm, kkk > > > > > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. > > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. >

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extraindo dados de arquivo img
by Hélio Gallo Rocha 21 Jan '16

21 Jan '16

Boa tarde Listeiros, Alguém poderia me dar uma mão nesta tarefa: O site : http://spirits.jrc.ec.europa.eu/ dispõem arquivos climatológicos com as extenções : img e hdr Quem duipõem um CRM ou indicaria um pacote que extraia os dados e suas coordenadas? Grato -- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho

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Gerador automático de listagens
by Nei 20 Jan '16

20 Jan '16

Oi Pessoal, Uma ferramenta que pode ser útil: http://www.fakenamegenerator.com/order.php Um Abraço, Nei

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Erro função lme
by Victor Fioreze 20 Jan '16

20 Jan '16

Olá! Estou rodando um script com a função lme do pacote nlme e esta dando um erro.Após eu rodar o modelo usando lme aparece: Erro em MEEM(object, conLin, control$niterEM) : Singularity in backsolve at level 0, block 1 Revisei os dados e o script e esta tudo ok.O que pode estar acontecendo? Att, Victor Ionatan FiorezeMédico Veterinário e ZootecnistaMestrando em Nutrição de Ruminantes, PPGZ-UFPelBolsista Capes Integrante GERUMEN (53) 81032887lattes: http://lattes.cnpq.br/5026587958713372 Este e-mail foi enviado por um computador sem vírus e protegido pelo Avast. www.avast.com

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Conversão de matriz em raster georeferenciado
by ASANTOS 19 Jan '16

19 Jan '16

Prezados Listeiros, Gostaria de realizar a conversão de uma matriz em raster georeferenciado com duas informações, a representação de plantas em uma matriz (B) e juntar as informações geográficas conhecendo-se o espaçamento entre plantas (d1), no entanto, gostaria de saber se conforme o meu CRM abaixo essa conversão esta correta, pois não estou bem certo de que realização de um cbind() entre os objetos B e d1 correspondam a real posição desses elementos. Alguém poderia me ajudar? ##Dados artificiais injuria<-rnorm(1550, mean=12) ##Crio a matriz com os dados artificiais B = matrix( data=injuria, nrow=25, ncol=62) # Inserindo coordenadas espaciais p0<-c(680234.482625,7803361.55128)# Ponto inicial c0 <- seq(p0[1],p0[1]+182,by=2) d0 <- seq(p0[2],p0[2]+50,by=3) d1 <- expand.grid(x=c0, y=d0) ## Coordenadas do grid espaçadas 3 x 2 d1<-d1[-(1:14),] ## Removo algumas corrdenadas para ficar com o mesmo número de dados plot(d1[,1],d1[,2]) length(d1[,1]) require(raster) FORM<-cbind(d1,B) colnames(FORM)<-c('x','y','area') r <- rasterFromXYZ(as.data.frame(FORM)[, c("x", "y", "area")]) extent(r) <- c(680234.5,680416.5,7803362,7803410) projection(r) <- CRS("+proj=utm +zone=23 +south +datum=WGS84 +units=m +no_defs") plot(r) # 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 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: https://br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 ======================================================================

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Múltiplas funções em uma única função
by ASANTOS 15 Jan '16

15 Jan '16

Prezados Listeiros, Gostaria de criar uma função com múltiplas funções em seu interior, no meu caso gostaria de criar uma função denominada MYsummary, com três funções no interior dela, sendo que à partir de banco de dados artificial: ##Banco de dados artificial who<-rep(c("JOSE","CARLOS"),40) dates<-rep(as.Date(c("2007-06-22", "2004-02-13")),40) var1<-rnorm(80) tableFE<-data.frame(who, dates,var1) head(tableFE) Tenho uma primeira função que identifica o objeto who, ou seja, quem são as pessoas: ## Função Identificadora da pessoa people<-function(x, db = tableFE) { x<-NULL results <- x x<-unique(db[,1]) results <- x results } PER<-people(db = tableFE) #--# print(PER) A segunda função me fornece o período da coleta de dados: ## Função do período timeFE<-function(x, db = tableFE) { x<-NULL minT<-min(db[,2]) maxT<-max(db[,2]) results <- x x<-cbind(minT,maxT) colnames(x)<-c("start","end") results <- x results } TIM<-timeFE(db = tableFE) #--# print(TIM) A terceira função calcula a média: MD<-mean(tableFE[,3]) print(MD) Porém quando tento juntar as três funções na minha função MYsummary(), para que as três funções sejam executadas concomitantemente, exibindo os três prints ao mesmo tempo não funciona, sendo: MYsummary<-function(x, db = tableFE) { c( ## Função Identificadora da pessoa people<-function(x, db = tableFE) { x<-NULL results <- x x<-unique(db[,1]) results <- x results print(results) } , ## Função do período timeFE<-function(x, db = tableFE) { x<-NULL minT<-min(db[,2]) maxT<-max(db[,2]) results <- x x<-cbind(minT,maxT) colnames(x)<-c("start","end") results <- x results print(results) } , MD=mean(tableFE[,3]) ) } MYsummary(tableFE)## Não funciona Alguém poderia me dar uma luz? Muito 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 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: https://br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 ======================================================================

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