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Re: [R-br] Visualização de resposta de questionário
by sznelwar＠uol.com.br 02 Jun '21

02 Jun '21

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Visualização de resposta de questionário
by Sergio Pinto 31 Mai '21

31 Mai '21

Prezados tenho um conjunto de dados que desejo apresentar de forma que fique semelhante a imagem abaixo. Entretanto não sei como plotar as frequências nas categorias das respostas. A imagem é do site: https://sebastiansauer.github.io/plotting_surveys/ Envio o link dos meus conjuntos de dados. https://www.datafilehost.com/d/604da9ba Pelo que li a respeito eu preciso saber a frequência de respostas do tipo 1, do tipo 2 , do tipo 3, etc, para conseguir plotar o valores no gŕafico que desejo. ex: p01 20 resp do tipo 1; 4o respostas do tipo 2, 10 respostas do tipo 3 etc. Agradeço desde já. [image: image.png] Uma amostra dos meus dados: id,p01,p02,p03,p04,p05,p06,p07,p08,p09,p10,p11 1, 6, 6, 6, 5, 4, 6, 4, 5, 5, 5, 5 2, 5, 5, 3, 3, 4, 3, 6, 5, 4, 4, 1 3, 3, 5, 5, 4, 5, 3, 5, 6, 3, 4, 1 4, 1, 1, 1, 8, 8, 8, 7, 7, 7, 7, 7 p01 até p11 são as perguntas e os números sob as perguntas são o s itens das respostas. > sessionInfo() R version 4.0.3 (2020-10-10) Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) Running under: Linux Mint 20.1 Matrix products: default BLAS: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/blas/libblas.so.3.9.0 LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/lapack/liblapack.so.3.9.0 locale: [1] LC_CTYPE=pt_BR.UTF-8 LC_NUMERIC=C [3] LC_TIME=pt_BR.UTF-8 LC_COLLATE=pt_BR.UTF-8 [5] LC_MONETARY=pt_BR.UTF-8 LC_MESSAGES=pt_BR.UTF-8 [7] LC_PAPER=pt_BR.UTF-8 LC_NAME=C [9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C [11] LC_MEASUREMENT=pt_BR.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C attached base packages: [1] stats graphics grDevices utils datasets methods base other attached packages: [1] forcats_0.5.1 stringr_1.4.0 dplyr_1.0.5 purrr_0.3.4 [5] readr_1.4.0 tidyr_1.1.3 tibble_3.1.1 ggplot2_3.3.3 [9] tidyverse_1.3.1 loaded via a namespace (and not attached): [1] Rcpp_1.0.6 cellranger_1.1.0 pillar_1.6.0 compiler_4.0.3 [5] dbplyr_2.1.1 tools_4.0.3 digest_0.6.27 jsonlite_1.7.2 [9] lubridate_1.7.10 lifecycle_1.0.0 gtable_0.3.0 pkgconfig_2.0.3 [13] rlang_0.4.10 reprex_2.0.0 cli_2.4.0 rstudioapi_0.13 [17] DBI_1.1.1 haven_2.4.0 xml2_1.3.2 withr_2.4.2 [21] httr_1.4.2 fs_1.5.0 generics_0.1.0 vctrs_0.3.7 [25] hms_1.0.0 grid_4.0.3 tidyselect_1.1.0 glue_1.4.2 [29] R6_2.5.0 fansi_0.4.2 readxl_1.3.1 farver_2.1.0 [33] modelr_0.1.8 magrittr_2.0.1 backports_1.2.1 scales_1.1.1 [37] ellipsis_0.3.1 rvest_1.0.0 assertthat_0.2.1 colorspace_2.0-0 [41] labeling_0.4.2 utf8_1.2.1 stringi_1.5.3 munsell_0.5.0 [45] broom_0.7.6 crayon_1.4.1 -- *_______________________________________* *Prof. Dr. SERGIO MEDEIROS PINTO* LABICOM/IEFD-UERJ FAMERC-RJ UNESA-RJ http://lattes.cnpq.br/5897044784217523

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Dados com ausência de valores para determinadas variáveis e colineariade entre
by Marcelo Laia 24 Mai '21

24 Mai '21

Colegas, Tenho um conjunto de dados conforme modelo abaixo: Genotipo Tratamento Repeticao Composto1 Composto2 Composto3 Composto4 C13 Resistente SI R1 0,04 8,77 0 C13 Resistente SI R2 0 8,67 0 C13 Resistente SI R3 0 7,99 0 C13 Resistente CI R1 0,04 33,83 0 C13 Resistente CI R2 0,02 6,68 0 C13 Resistente CI R3 0 7,32 0 C08 Resistente SI R1 0,01 30,48 0,04 C08 Resistente SI R2 0 22,83 0 C08 Resistente SI R3 0 30,66 0 C08 Resistente CI R1 0 30,19 0 C08 Resistente CI R2 0 26,69 0 C08 Resistente CI R3 0 33,55 0 C17 Suscetível SI R1 0,08 16,94 0 C17 Suscetível SI R2 0,06 22,3 0 C17 Suscetível SI R3 0,07 17,19 0 C17 Suscetível CI R1 0,05 17,72 0 C17 Suscetível CI R2 0,05 19,46 0 C17 Suscetível CI R3 0,13 30,15 0 C11 Suscetível SI R1 0,04 30,03 0 C11 Suscetível SI R2 0 38,64 0 C11 Suscetível SI R3 0,06 42,59 0 C11 Suscetível CI R1 0,04 36,96 0 C11 Suscetível CI R2 0 49,7 0 C11 Suscetível CI R3 0 37,67 0,06 Esse exemplo está disponível no endereço: https://www.dropbox.com/s/izccqoifwnjkdlu/Exemplo.csv Genotipo - diferentes genótipos, incluindo plantas resistentes e suscetíveis Tratamento - SI = sem inoculação; CI = com inoculação Repeticao - R1 = planta 1; R2 = planta 2; R3 = planta 3 Composto1 a Composton = valor aferido (medido) nas folhas de cada planta para o respectivo composto Interesse: 1. verificar quais compostos são produzidos em função da inoculação (CI vs SI) 2. verificar quais compostos são produzidos em função do Estado (Resistente vs Suscetível) 3. verificar se o Genotipo interfere na produção de determinado composto (composto específico a um dado Genotipo) 4. verificar se os demais genótipos diferem do E. camaldulensis. O valor 0 (zero) para um determinado composto não significa zero, mas, significa que aquele composto não foi encontrado naquela planta (repetição). Logo, 0 significa NA. A minha ideia é analisar composto a composto separadamente. Tenho 117 compostos. Modelo que tentei usar: dados02 <- read.table(url("https://www.dropbox.com/s/izccqoifwnjkdlu/Exemplo.csv?dl=1"), sep="\t", header=TRUE, dec=",") dados02 fit02 <- lm(Composto1 ~ Genotipo * Estado * Tratamento, data=dados02) summary(fit02) Aparece o seguinte erro: Coefficients: (9 not defined because of singularities) Pelo que li, parece que a variável é colinear ou possui correlação. Não sei como resolver. Outras perguntas: A minha abordagem está apropriada? Terei que rodar as 117? Existe uma maneira mais adequada de responder às quatro perguntas acima? Principalmente a 1 e 2? Gráficos? Obrigado! -- Marcelo

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Superfície resposta
by Adriano Carvalho Costa 18 Mai '21

18 Mai '21

Boa noite pessoal, estou com um artigo de aquaponia em que estamos fazendo a viabilidade econômica de acordo com o preço de venda dos produtos, sendo as variáveis respostas TIR, VPL entre outros. Estou precisando de um parceiro que interesse em participar como co-autor para fazer o gráfico. O trabalho faz parte de uma dissertação de mestrado. Quem tiver interesse meu whats 64 981186749.

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Fatorial 2^3 + ponto central
by ana paula coelho madeira 23 Abr '21

23 Abr '21

Prezados, Boa tarde! Estou analisando um experimento fatorial , 3 fatores e 2 níveis, adicionando 3 repetições no ponto central. Utilizando o pacote FrF2, a função library(FrF2) plan.pc<-FrF2(nruns=8, nfactors=3, ncenter=3, factor.names=c("AM", "pH", "T"), randomize=F) summary(plan.pc) lm1<-lm(y~A*B*C, iscube(plan.pc), data=plan.pc) # iscube: termo para avaliar a curvatura está apresentando na saída: Residuals: ALL 8 residuals are 0: no residual degrees of freedom! Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.155375 NA NA NA AM 0.009875 NA NA NA pH 0.050875 NA NA NA T -0.103625 NA NA NA AM:pH 0.048875 NA NA NA AM:T -0.006625 NA NA NA pH:T -0.033625 NA NA NA AM:pH:T -0.045125 NA NA NA Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: NaN F-statistic: NaN on 7 and 0 DF, p-value: NA Ao que parece, por mais que eu tenha acrescentado os 3 pontos centrais, eles não estão sendo considerados. Alguma sugestão? Usava anteriormente o pacote qualityTools, o pacote foi desabilitado. Desde já agradeço Ana Paula

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Análise ordenamento (rank) de dados respostas
by Marcelo Laia 19 Abr '21

19 Abr '21

Colega, Tenho uma tabela com dados na seguinte forma: Tesp1 Tesp2 Tesp3 Ind1 3 1 2 Ind2 1 3 2 Ind3 3 2 1 Ind4 2 1 3 Ind5 3 1 2 Pediu-se aos Ind que ordenasse de acordo com suas preferências. Preciso saber qual é o ranqueamento de Tesp1, Tesp2 e Tesp3. Por exemplo, pelas respostas dos indivíduos (1 a 5), o ranqueamento seria: Tesp2 > Tesp3 > Tesp1 Eu busquei na internet e achei: https://rpubs.com/kyle_macdonald/433105 https://www.programmingr.com/tutorial/rank-in-r/ https://towardsdatascience.com/r-rank-vs-order-753cc7665951 https://stackoverflow.com/questions/31617299/ranking-data-based-on-subcateg… https://www.r-bloggers.com/2019/02/introducing-rank-data-analysis-with-arkh… Você conhece alguma outra maneira de analisar esse tipo de dado? Eu preciso saber a ordem preferida e alguma estatística associada que me permita afirmar algo. Além disso, eu gostaria de saber quem se relaciona com quem. Por exemplo, Tesp1 se relaciona mais com Tesp2 ou com Tesp3? Ou seja, quem escolhe Tesp1, teria mais chances de escolher Tesp2 ou Tesp3? Isso é só um exemplo. O banco de dados é maior. Obrigado -- Marcelo

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Regressão não linear
by Chiara Lubich 18 Abr '21

18 Abr '21

Bom dia, Pessoal, fiz a plotagem dos meu dados: ano n 1994 1 1996 1 2001 1 2002 1 2004 1 2005 3 2006 3 2007 2 2008 4 2009 1 2010 3 2011 2 2012 5 2013 4 2014 5 2015 3 2016 8 2017 2 2018 4 2019 3 2020 12 2021 2 [image: image.png] E vi na internet alguns vídeos em que gráficos que tinham esse tipo de distribuição, era feito o uso de Regressão Não Linear, por meio da função "nls". No entanto, tentei começar a digitar os comandos, mas não entendi como são feitas as escolhas para valores de a=?, b=? e c=?. Segue o script abaixo: plot(n ~ ano, data = chiara, xlab = "Ano da publicação", ylab = "Quantidade de artigos (N)") a_maximovalor=max(n) modelo<-nls(y~x*(1-exp(-b*x))^c, data=chiara, start = list(a= a_maximovalor, b=?, c=?)) Agradeço desde já pela colaboração

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Re: [R-br] Digest R-br, volume 124, assunto 1
by Andrea Vita Reis Mendonca 16 Abr '21

16 Abr '21

regressão não linear Bom dia Não conheço este modelo. Mas tenho a impressão que deveria ser um logístico, porque coloca o A entre os parâmetros estimados e ele não aparece no modelo, acho que o primeiro X é o A. Além deste equívoco, os parâmetros em parte depende do conhecimento do comportamento dos dados pelo pesquisador, A é a assíntota, equivale ao valor de Y referente ao ponto que ele tende a estabilizar. Procure na literatura trabalhos com o mesmo tema do seu e pode lhe ajudar no chute inicial dos parâmetros. Leia teses e dissertações sobre regressão não linear para entender melhor este tema. Em qui., 15 de abr. de 2021 às 12:00, <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: > Enviar submissões para a lista de discussão R-br para > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou > corpo da mensagem para > r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo > endereço > r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será > mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." > > > Tópicos de Hoje: > > 1. Regressão não linear (Chiara Lubich) > 2. Re: Regressão não linear (Cesar Rabak) > 3. Sugestão de material R (Emerson Cotta Bodevan) > > > ---------------------------------------------------------------------- > > Message: 1 > Date: Wed, 14 Apr 2021 11:00:14 -0400 > From: Chiara Lubich <lubichchiara(a)gmail.com> > To: a lista Brasileira oficial de discussÃ£o do programa R. > <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: [R-br] Regressão não linear > Message-ID: > <CAH-ZE+DswkC8wt= > 1vpDxM_95YuWHtXgwase8d0574c5HCfp8Rg(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Bom dia, > Pessoal, fiz a plotagem dos meu dados: > ano n > 1994 1 > 1996 1 > 2001 1 > 2002 1 > 2004 1 > 2005 3 > 2006 3 > 2007 2 > 2008 4 > 2009 1 > 2010 3 > 2011 2 > 2012 5 > 2013 4 > 2014 5 > 2015 3 > 2016 8 > 2017 2 > 2018 4 > 2019 3 > 2020 12 > 2021 2 > [image: image.png] > E vi na internet alguns vídeos em que gráficos que tinham esse tipo de > distribuição, era feito o uso de Regressão Não Linear, por meio da função > "nls". No entanto, tentei começar a digitar os comandos, mas não entendi > como são feitas as escolhas para valores de a=?, b=? e c=?. > Segue o script abaixo: > plot(n ~ ano, data = chiara, xlab = "Ano da publicação", ylab = "Quantidade > de artigos (N)") > a_maximovalor=max(n) > modelo<-nls(y~x*(1-exp(-b*x))^c, data=chiara, start = list(a= > a_maximovalor, b=?, c=?)) > > Agradeço desde já pela colaboração > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/13050f49/atta… > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo não-texto foi limpo... > Nome: image.png > Tipo: image/png > Tamanho: 9748 bytes > Descrição: não disponível > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/13050f49/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 2 > Date: Wed, 14 Apr 2021 14:48:24 -0300 > From: Cesar Rabak <cesar.rabak(a)gmail.com> > To: a lista Brasileira oficial de discussÃ£o do programa R. > <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Cc: Chiara Lubich <lubichchiara(a)gmail.com> > Subject: Re: [R-br] Regressão não linear > Message-ID: > <CAKrF98= > xscBmoCWH4kVnn-+NfhohtA4wQ8m5Hmy+XhRapnGj6A(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Chiara, > > Você menciona « ? esse tipo de distribuição ? ». > > Qual tipo você acha que é? > > Pelos nomes que deste aos eixos, parece que a variável dependente é > inteira¹ ("Qtde. de artigos [N]"), por outro lado, a variável independente > é um ano calendário, que por definição é uma variável ordinal arbitrária (a > faixa 1994 -- 2021 poderia ser noutros calendários diferente, por exemplo > no Bahá'i de 157 a 178, etc.). > > Para decidir por uma regressão (de qualquer tipo) antes de mais nada > deve-se refletir sobre o fenômeno e a modelagem que o *processo* que gera > esses dados. > > As regressões são abordagens que nos permitem fazer ajustes dos dados > experimentais à essas hipóteses modeladas e enfrenta os dois problemas dos > dados obtidos por meio de observação: a) amostragem; b) perturbações que > geram erros nas observações, modeladas como "ruído" ou "erros" com > distribuição gaussiana de média zero e variância em função da dispersão dos > dados vis-à-vis à abstração matemática (equação da regressão). > > Daí a sua confusão sobre « ? como são feitas as escolhas para valores de > a=?, b=? e c=? » ser esperada. > > A equação da regressão ("não linear") propõe uma complexa equação > exponencia multiplicada pela variável independente, etc. > > O quê você precisa responder é: essa curva descreve um processo que explica > a geração dos dados que está em análise? > > OBS.: Faz sentido incluir um ano que ainda não acabou numa regressão que > conta eventos por unidade de ano calendário? > > HTH > -- > Cesar Rabak > > [1] Mais importante, parece ser o tipo de dados "de contagem" que tem > outras restrições, como não poder ser menor que zero, etc. > > On Wed, Apr 14, 2021 at 12:01 PM Chiara Lubich por (R-br) < > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> wrote: > > > Bom dia, > > Pessoal, fiz a plotagem dos meu dados: > > ano n > > 1994 1 > > 1996 1 > > 2001 1 > > 2002 1 > > 2004 1 > > 2005 3 > > 2006 3 > > 2007 2 > > 2008 4 > > 2009 1 > > 2010 3 > > 2011 2 > > 2012 5 > > 2013 4 > > 2014 5 > > 2015 3 > > 2016 8 > > 2017 2 > > 2018 4 > > 2019 3 > > 2020 12 > > 2021 2 > > [image: image.png] > > E vi na internet alguns vídeos em que gráficos que tinham esse tipo de > > distribuição, era feito o uso de Regressão Não Linear, por meio da função > > "nls". No entanto, tentei começar a digitar os comandos, mas não entendi > > como são feitas as escolhas para valores de a=?, b=? e c=?. > > Segue o script abaixo: > > plot(n ~ ano, data = chiara, xlab = "Ano da publicação", ylab = > > "Quantidade de artigos (N)") > > a_maximovalor=max(n) > > modelo<-nls(y~x*(1-exp(-b*x))^c, data=chiara, start = list(a= > > a_maximovalor, b=?, c=?)) > > > > Agradeço desde já pela colaboração > > > > _______________________________________________ > > 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/20210414/7e8accc9/atta… > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo não-texto foi limpo... > Nome: image.png > Tipo: image/png > Tamanho: 9748 bytes > Descrição: não disponível > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/7e8accc9/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 3 > Date: Wed, 14 Apr 2021 19:13:18 -0300 > From: Emerson Cotta Bodevan <bodevan.ec(a)gmail.com> > To: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. > <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: [R-br] Sugestão de material R > Message-ID: > < > CAP5i-swAprQOdhWxrH2CoWDnvS+a-8iJdraS3G8W4C-2f6uWOQ(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="utf-8" > > Prezados, boa noite. > > Estou interessado em trabalhar com o R para gerar mapas temáticos com: > > - Indice de Moran Local e Global e > - Kernel Density > > Gostaria de alguma sugestão de material para leitura dos assuntos acima, > bem como para uso do R para gerar os índices e mapas temáticos. > > Agradeço qualquer sugestão. > > Atenciosamente, > > *Emerson* > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20210414/e0c99258/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 124, assunto 1 > ***************************************** >

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Sugestão de material R
by Emerson Cotta Bodevan 15 Abr '21

15 Abr '21

Prezados, boa noite. Estou interessado em trabalhar com o R para gerar mapas temáticos com: - Indice de Moran Local e Global e - Kernel Density Gostaria de alguma sugestão de material para leitura dos assuntos acima, bem como para uso do R para gerar os índices e mapas temáticos. Agradeço qualquer sugestão. Atenciosamente, *Emerson*

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Erro no gap.boxplot
by Michele Claire Breton 30 Mar '21

30 Mar '21

Caros(as) senhores(as), Estou com dificuldade para usar o gap.boxplot. Eu fiz o dowload do pacote Plotrix e não consigo rodar nem o exemplo da documentação da sintaxe, volta como erro: Error in gap.boxplot(vec, gap = list(topo = c(20, 60)), principal = "Mostrar valores discrepantes separadamente") : could not find function "gap.boxplot" Para o gráfico de barras e o gráfico de linha, rodei o exemplo perfeitamente. Também gerei o boxplot sem o gap no eixo, aí sim, com meus dados. O que estou fazendo de errado? Muito obrigada pela ajuda. -- Com os melhores cumprimentos, *Dra. Michèle Claire Breton* Investigadora auxiliar Faculdade de Ciências da Saúde Universidade da Beira Interior Covilhã - Portugal

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